HiveQl 基本查询】的更多相关文章

1 基本的Select 操作 SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...FROM table_reference[WHERE where_condition][GROUP BY col_list [HAVING condition]][ CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list] [LIMIT number]•使用ALL和DI…
前言:Hadoop体系核心大多源自Google的思想,里面的思想的确很精彩!比如分布式计算,云的思想等,比起其他简单技术,更使得我想写这文章, 虽然这个东东在一般公司不可能用到! 首先由于hadoop是分布计算.存储的东四,所有组件其实都是构建在Hadoop集群的基础之上,所有玩hadoop,比先说这个.. 1.namenode&2nd namenode,类似master,但不是纯数据的,是个中央协调器的作用,可惜是单点的,不过有ZooKeeper----后面介绍下 2.datanode,类似s…
Pig Latin:数据流编程语言 一个Pig Latin程序是相对于输入的一步步操作.其中每一步都是对数据的一个简单的变换. 用Pig Latin编程更像在RDBMS中“查询规划器”(query planner)这一层对数据进行操作,查询规划器决定了如何将描述型语句转化为一系列系统化执行的步骤. Pig对它所处理的数据要求则宽松得多:可以在运行时定义模式,而且这是可选的.本质上,Pig可以在任何来源的元组上进行操作.(当然数据源必须支持并行的读操作,例如存放在多个文件中).它使用UDF(Use…
LZ开发的一个公司内部应用供查询HIVE数据使用.部署上线后总是会出现CPU偏高的情况,而且本地测试很难重现.之前出现几次都是通过直接重启后继续使用,因为是内部使用,重启一下也没有很大影响(当然,每次重启都是顺带改改BUG,添加一些监控,或者修改了一些参数). 今天再次发生占用CPU偏高的情况(机器是16核的),跑了几天后出现占用到200-300CPU的情况,之后快速升高,占用到700-1000.随机对应用状态状态尽兴了检查. 首先看了GC情况,看是否在进行FGC. (在CPU刚开始飙高的时候F…
Hive体系结构: 是建立在hadoop之上的数据仓库基础架构. 和数据库相似,只不过数据库侧重于一些事务性的一些操作,比如修改,删除,查询,在数据库这块发生的比较多.数据仓库主要侧重于查询.对于相同的数据量在数据库中查询就比较慢一些,在数据仓库中查询的效率就比较快. 数据仓库是面向于查询的,并且处理的数据量要远远高于数据库处理的数据量. 传统的数据仓库产品,依然有数据存储的瓶颈,那么在这个瓶颈下查询的速度慢了,那么就不适用了,我们的hadoop是处理海量数据的,所以我们可以在上面建立数据仓库.…
Hive分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间.Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理 1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下.2.表和列名不区分大小写.3.分区是以字段的形式在表结构中存在,通过describe table命令可以查看到字段存在,但是该字段不…
Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio…
概述 Spark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块.它提供了一个称为DataFrames的编程抽象,也可以作为分布式SQL查询引擎. Spark SQL也可用于从现有的Hive安装中读取数据.有关如何配置此功能的更多信息,请参阅Hive Tables部分. DataFrames DataFrame是组织成命名列的数据的分布式集合.它在概念上等同于关系数据库中的表或R / Python中的数据框架,但是在更加优化的范围内.DataFrames可以从各种来源构建,例如:结构化数据文件,Hi…
说明:此方案已经我们已经运行1年. 1.场景描述: 我们对客户登录日志做了数据仓库,但实际业务使用中有一些个共同点, A  需要关联维度表 B  最终仅取某个产品一段时间内的数据 C 只关注其中极少的字段 基于以上业务,我们决定每天定时统一关联维度表,对关联后的数据进行另外存储.各个业务直接使用关联后的数据进行离线计算. 2.择parquet的外部因素 在各种列存储中,我们最终选择parquet的原因有许多.除了parquet自身的优点,还有以下因素 A.公司当时已经上线spark 集群,而sp…
http://s3tools.org/s3cmd Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR)简介 Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 是一种 Web 服务,提升企业.研究人员.数据分析师和开发人员轻松.经济高效掌控海量数据的能力.它基于 Amazon EC2)技术和Amazon S3) 技术的 Web 规模基础设施,是一种 Hadoop 托管服务运行架构. Amazon Elastic MapReduce自动加快MapRed…