差集定义:一般地,设A,B是两个集合,由所有属于A且不属于B的元素组成的集合,叫做集合A减集合B(或集合A与集合B之差). 类似地,对于集合A,B,我们把集合{x/x∈A,且x￠B}叫做A与B的差集,记作A-B记作A-B(或A\B): 即A-B＝{x|x∈A,且x ￠B}(或A\B＝{x|x∈A,且x ￠B} B-A＝{x/x∈B且x￠A} 叫做B与A的差集. 比如说有这么两个表: hive> select * from A; OK 1 2 1 3 2 1 2 3 3 1 Time taken:

hive 求两个集合的差集 业务场景是这样的,这里由两个hive表格A和B A的形式大概是这样的:uid B的形式大概是这样的:uid 我想要得到存在A中但是不存在B中的uid 具体代码如下 select a.uid from (select uid from tmp_zidali_500wan_fullinfo_new)a left outer join (select uid from temp_zidali_uid_num_maxvalue_rate)b on a.uid=b.uid wh

SELECT id AS kid, NAME, IF (t1.kpi, t1.kpi, 0) AS kpi, t1.sort, STATUS, t1.kpi_idFROMform_kpi_nameLEFT JOIN ( SELECT kpi_id AS i, kpi, sort, username, id AS kpi_id FROM faw_form_kpi WHERE username = '123') AS t1 ON form_kpi_name.id = t1.iWHEREform_kp

在C#语言的编程开发中,针对List集合的运算有时候需要计算两个List集合的差集数据,集合的差集是取在该集合中而不在另一集合中的所有的项.A集合针对B集合的差集数据指的是所有在A集合但不在B集合的元素.在C#语言中可以使用Except方法来计算两个List集合的差集数据,简单快捷只需要一条语句. Except方法的使用格式为:List1.Except(List2).List1和List2代表同一类型的类型的List集合数据 (1)针对值类型的集合数据,如果两个集合中的元素的值相同,则会被排除.

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[ABAP系列]SAP ABAP 取两个内表的交集 比较两个内表的不同   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 SAP自带的函数:CTVB_COMPARE_TABLES和BKK_COMPARE_TABLES:似乎可以比较两个内表,得出第二个内表不同于第一个内表的部分(新增/删除了那些部分) 但是,具体的使

mysql如何查询两个字段数不同的表中数据不一致的记录 一般可用NOT EXISTS(非存在子句)或 LEFT JOIN左(右)连接后所产生空字段值来筛选两表的差集 1.NOT EXISTS not exists在比对字段有可利用的索引时,其运行效率是非常高,但是如果没有索引的情况下运行在大数据表时,其运行效率极差,这时应避免使用它 SELECT * FROM smd_employee t1 WHERE NOT EXISTS ( SELECT 1 FROM asd_user_account t2

shell里面对日期的操作 #!/bin/bash THIS_FROM=$(date +%Y%m%d -d "-7 day") THIS_TO=$(date +%Y-%m-%d -d "-1 day") LAST_FROM=$(date +%Y-%m-%d -d "$THIS_FROM -1 year") LAST_TO=$(date +%Y-%m-%d -d "$THIS_TO -1 year") echo $THIS_FR

1.Hive的数据存储 Hive的数据存储基于Hadoop HDFS Hive没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括:数据库.文件.表.试图 Hive默认可以直接加载文本文件(TextFile),还支持sequence file 创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符,Hive即可解析数据. 2.Hive的数据模型-数据库 类似传统数据库的DataBase 默认数据库"default" 使用#hive命令后,不使用hive>use <数据库名>,系统默认的数

全景图:   1. 创建hive表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS newsinfo.test( name STRING ) CLUSTERED BY (name)INTO 3 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED STORED AS ORC TBLPROPERTIES('transactional'='true');   2. 这里用了 ReplaceText 生成 json 数据 (正式环境可以直接从hfs里取到)   3. 用ConvertJSON

必须在表定义时创建partition a.单分区建表语句:create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string);单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列. 以dt为文件夹区分 b. 双分区建表语句:create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string, hour string

<Programming Hive>读书笔记(两)Hive基础知识 :第一遍读是浏览.建立知识索引,由于有些知识不一定能用到,知道就好.感兴趣的部分能够多研究. 以后用的时候再具体看.并结合其它资料一起. Chapter 3.Data Types and File Formats 原始数据类型和集合数据类型 Select出来的数据,列与列之间的分隔符能够指定 Chapter 4.HiveQL:Data Definition 创建数据库,创建和修改表,分区的操作 Chapter 5.HiveQL

hive表的源文件存储格式有几类: 1.TEXTFILE 默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理.源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看 2.SEQUENCEFILE 一种Hadoop API提供的二进制文件,使用方便.可分割.可压缩等特点. SEQUENCEFILE将数据以<key,value>的形式序列化到文件中.序列化和反序列化使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现.key为空,用value 存放实际的值,

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl

知识点1:创建关联Hbase的Hive表 知识点2:Spark访问Hive 知识点3:Spark访问与Hbase关联的Hive表 知识点1:创建关联Hbase的Hive表 两种方式创建,内部表和外部表 内部表,如果删除hive表,hbase表也会删除:不建议使用这种方式,大多数都是关联进行查询操作 外部表,如果删除hive表,hbase表不受影响: hive使用的还是存储在hbase中的数据. 这里创建外部表. CREATE EXTERNAL TABLE tdatafromhbase(key s

在使用Hive的过程中,复制表结构和数据是很常用的操作,本文介绍两种复制表结构和数据的方法. 1.复制非分区表表结构和数据 Hive集群中原本有一张bigdata17_old表,通过下面的SQL语句可以将bigdata17_old的表结构和数据复制到bigdata17_new表: CREATE TABLE bigdata17_new AS SELECT * FROM bigdata17_old; 如果是分区表,则必须使用like关键字复制表结构,包括分区,然后用insert语句将老表的数据插入新

SELECT INTO和INSERT INTO SELECT的区别   数据库中的数据复制备份 SELECT INTO: 形式: SELECT value1,value2,value3 INTO Table_2 FROM Table_1 Table_2表存在,报错:数据库中已存在名为 'Table_2' 的对象. Table_2表不存在,自动创建表Table_2,成功导入数据 INSERT INTO SELECT: 形式: INSERT INTO Table_2 (v1,v2,v3) SELEC

场景: 在执行insert into或insert overwrite任务时,中途手动将程序停掉,会出现卡死情况(无法提交MapReduce),只能执行查询操作,而drop insert操作均不可操作,无论执行多久,都会保持卡死状态 临时解决办法是……把表名换一个…… 根本原因是:hive表被锁或者某个分区被锁,需要解锁 show locks 表名: 可以查看表被锁的情况 解锁 unlock table 表名;  -- 解锁表unlock table 表名 partition(dt='2014-

Hive 表类型简述   表类型一.管理表或内部表Table Type:  MANAGED_TABLE example: create table  Inner(id int,name string,description string) //用来指定原文件的列分隔符row  format delimited fields terminated by '\t'; 表类型二.外部表(原始数据表多建于外部表) example: create external table extertab(nobo

Hive表有受控表(内部表).外部表.分区表.桶表四种.   内部表,就是一般的表,前面讲到的表都是内布标,当表定义被删除的时候,表中的数据随之一并被删除.   外部表,数据存在与否和表的定义互不约束,仅仅只是表对hdfs上相应文件的一个引用,当删除表定义的时候,表中的数据依然存在.   创建外部表,external是外部表的关键字,也是和内部表有区别的地方 create external table tblName(colName colType...); 加载数据 alter table t

Hive表的分区就是一个目录,分区字段不和表的字段重复 创建分区表: create table tb_partition(id string, name string) PARTITIONED BY (month string) row format delimited fields terminated by '\t'; 加载数据到hive分区表中 方法一:通过load方式加载 '); 方法二:insert select 方式 ') select id, name from name; hiv

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一) hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) 这几天又用到了该功能了,所以又改进了一版,增加了全量抽取和批量抽取两个参数.并且可以设置每批次抽取到记录数. 使用shell脚本可以方便的将hive中数据抽取到任何关系型数据库中. shell脚本到demo如下,为便于测试,将每批次处理改为2条记录: #!/bin/sh ## !!!注意lib中jar包兼容性问题: ## 如果包含log4j-slf4j-impl-.jar.log4j-