hive中建立外部分区表,外部数据格式是json的如何导入呢? json格式的数据表不必含有分区字段,只需要在hdfs目录结构中体现出分区就可以了 This is all according to this guide: http://blog.cloudera.com/blog/2012/12/how-to-use-a-serde-in-apache-hive/ hive> ADD JAR /home/hadoop/hive-serdes-1.0-SNAPSHOT.jar; Added /ho

Hive向程序中传递变量的方式 暴力替换 字符串替换 正则替换 模板引擎 系统环境变量 shell环境变量:${env:varname} system系统变量:${system:varname} hive 命令参数 hivevar方式:${hivevar:varname} hiveconf方式:${hiveconf:varname} hive接收外部变量方式详解 使用Hive编写程序最常用的方法是将Hive语句写到文件中,然后使用hive -f filename.hql来批量执行查询语句.经常需

1. 同列多行数据组合成一个字段cell的方法, top N 问题的hive方案 如下: hive 列转行 to json与to array list set等复杂结构,hive topN的提取的窗口统计方法 select ll, collect_list(n) , -- 将topN 转换成 List or Json with the help of collect_set(xx) collect_list(xx) collect_list(nn), collect_list(ll), coll

insert overwrite table store select t.p_key,t.sort_word from ( select p_key, sort_word , row_number()over(distribute by p_key sort by sort_word) as rn from store) t ; Hive上一个典型表内除重的写法, p_key为除重依据, sort_word 为排序依据,一般为时间   rn为排名. 这里就留下第一名 注意hql 方言中, 表的

select * from tbl where id=2 union select * from tbl where id =1 如果hive使用union这么查询的时候,我们会发现数据变乱了. 解决办法就是在select后边实际写上列名,就没有问题了,例如: select column1,column2 from tbl where id=2 union select column1,column2 from tbl where id =1

作者:过往记忆 | 新浪微博:左手牵右手TEL | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明博客地址:http://www.iteblog.com/文章标题:<在Hive中使用Avro>本文链接:http://www.iteblog.com/archives/1007Hadoop.Hive.Hbase.Flume等QQ交流群:138615359(已满),请加入新群:149892483 本博客的微信公共帐号为:iteblog_hadoop,欢迎大家关注.如果你觉得本文对

静态分区: 在hive中创建表可以使用hql脚本: test.hql USE TEST; CREATE TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User') COMMENT 'This is the page view table' PARTITIONED BY(dt STRING) STORED

本项目环境:使用VS2010(C#)编写的WPF程序,通过CefSharp在程序的窗体中打开网页.需要能够实现网页后台JS代码中调用的方法,从网页接收数据,并能返回数据给网页.运行程序的电脑不允许上网,要求通过局域网内一个指定的代理服务器联网,并且只有该程序能通过代理服务器打开网页,直接用浏览器或其他应用程序仍然不允许上网(因此不能直接更改本机的LAN设置). 首先介绍一下CefSharp,它是基于Google浏览器的一个组件,是可以用在WPF/WinForm客户端软件中的嵌入式浏览器. 如果你

说明:spark版本:2.2.0 hive版本:1.2.1 需求: 有本地csv格式的一个文件,格式为${当天日期}visit.txt,例如20180707visit.txt,现在需要将其通过spark-sql程序实现将该文件读取并以parquet的格式通过外部表的形式保存到hive中,最终要实现通过传参的形式,将该日期区间内的csv文件批量加载进去,方式有两种: 1.之传入一个参数,说明只加载一天的数据进去 2.传入两个参数,批量加载这两个日期区间的每一天的数据 最终打成jar包,进行运行 步

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明. 如果自己使用Java开发,需要处理System.in,System,out以及key/value的各种逻辑,比较麻烦.有人开发了一个小框架,可以让我们使用与Hadoop中map与reduce相似的写法,只关注map与reduce即可.如今此框架已经集成在Hive中,就是$HIVE_HOME/lib/hive-contrib-2.3.0.jar,hive版本不同,对应的contrib名字可能

在MapReduce中使用lzo压缩 1).首先将数据文件在本地使用lzop命令压缩.具体配置过详见配置hadoop集群的lzo压缩 //压缩lzop,解压缩lzop -d [root@ncst word]# lzop words.txt [root@ncst word]# ls words.txt words.txt.lzo 2).将lzo文件上传到hdfs [root@ncst word]# hadoop fs -put words.txt.lzo /test/in/words/[root@

在使用命令导数据过程中,出现如下错误 sqoop import --hive-import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.29.16:1521/testdb --username NAME --passord PASS --verbose -m 1 --table T_USERINFO 错误1:File does not exist: hdfs://opt/sqoop-1.4.4/lib/commons-io-1.4.jar FileNotFoundEx

-- hive中解析json数组 select t1.status ,substr(ss.col,,) as col ,t3.evcId ,t3.evcLicense ,t3.evcAddress ,t3.modelName from ( select get_json_object(json,"$.status") as status ,split( regexp_replace( regexp_extract( get_json_object(json,"$.data&q

hive作为一个sql查询引擎,自带了一些基本的函数,比如count(计数),sum(求和),有时候这些基本函数满足不了我们的需求,这时候就要写hive hdf(user defined funation),又叫用户自定义函数. UDF 创建与使用步骤 继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类,实现evaluate方法: 打jar包上传到集群,通过create temporary function创建临时函数,不加temporary就创建了一个永久函数: 通过s

由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH,并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群.最近在学习SparkSQL,看到SparkSQL on HIVE.下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据. (说明:如果不是采用CDH在线自动安装和部署的话,可能需要对源码进行编译,使它能够兼容HIVE. 编译的方式也很简单,只需要在Spark_SRC_home(源码的home目录下)执行如下命令: ./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2

首先声明,此文是属于纯粹收藏文,感觉讲的很不错. 本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构,该结构集行存储和列存储的优点于一身,在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色. Facebook曾在2010 ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)会议上介绍了数据仓库Hive.Hive存储海量数据在Hadoop系统中,提供了一套类数据库的数据存储和处理机制.它采用类SQL语言对数据进行自动化

hive中有些分析函数功能确实很强大,在和sum,max等聚合函数结合起来能实现不少功能. 直接上代码演示吧 原始数据 channel1 2016-11-10 1 channel1 2016-11-11 3 channel1 2016-11-12 5 channel1 2016-11-13 6 channel1 2016-11-14 2 channel1 2016-11-15 4 channel2 2016-11-10 5 channel2 2016-11-11 3 channel2 2016-

使用hive时,我们偶尔会遇到这样的问题,当你将结果输出到屏幕时,查出的数据往往显示为null,但是当你将结果输出到文本时,却显示为空(即未填充),这是为什么呢? 在hive中有一种假NULL,它看起来和NULL一样,但是实际却不是NULL. 比如下面这样: [hdfs@dsdc04 ~]$ cat /data6/chenye/baidu_djzs_sessionid/test\NNULL Krisnull 本地的test文件内有五行数据,分别为\N.NULL.   .Kris.null 我们建

1.sqoop 将关系型数据库的数据导入hive的参数说明:

1. order by     Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序,所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map,也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行.     这里跟传统的sql还有一点区别:如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须