由于需要使用hive sql进行数据查询,同时涉及多个不同类型的字段的组合,看Hive sql的文档相关和资料才知道,hive是支持大部分基础数据类型之间的相互转换的. 那么,hive本身支持哪些数据类型呢? 从hive内置数据类型中,Hive支持的数据类型包括以下这些: 数据类型 所占字节 开始支持版本 TINYINT 1byte,-128 ~ 127 SMALLINT 2byte,-32,768 ~ 32,767 INT 4byte,-2,147,483,648 ~ 2,147,483,64

使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个表用来存放ncdc的数据 create table ncdc ( year string, month string, data string, time string, air string, a string, b string, c string, d string, e string, f

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中

好久不写,一方面是工作原因,有些东西没发直接发,另外的也是习惯给丢了,内因所致.今天是个好日子,走起! btw,实际上这种格式化输出应该不只限于某一种需求,差不多是通用的. 需求: --基本的:当前Hive查询结果存在数据与表头无法对齐的情况,不便于监控人员直接查看,或者导出到excel中,需要提供一个脚本,将查询结果处理下,便于后续的查看或者操作. --额外的:A.每次查询出来的结果字段数.字段长度不固定:B.每个数据文件中可能包含不只一套查询结果,即存在多个schema. 想法: 对于基本需

求大神解惑,找了很久都没有找到为什么??? hive支持length() 函数,不支持ifnull()函数??? impala实现hive查询 支持ifnull()函数,不支持length()  函数???

使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个表用来存放ncdc的数据 create table ncdc ( year string, month string, data string, time string, air string, a string, b string, c string, d string, e string, f

Querying and Inserting Data Simple Query Partition Based Query Joins Aggregations Multi Table/File Inserts Dynamic-Partition Insert Inserting into Local Files Sampling Union All Array Operations Map (Associative Arrays) Operations Custom Map/Reduce S

在Hive的日常使用中经常会遇到需要对字段进行数据类型转换的情况.Hive中的数据类型转换包括隐式转换(implicit conversions)和显式转换(explicitly conversions). Hive在需要的时候将会对numeric类型的数据进行隐式转换.比如我们对两个不同数据类型的数字进行比较,假如一个数据类型是INT型,另一个是SMALLINT类型,那么SMALLINT类型的数据将会被隐式转换地转换为INT类型,但是我们不能隐式地将一个INT类型的数据转换成SMALLINT或

1.jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false 2.desc (formatted) 表名: 可以查看表的描述 3.文件以逗号分隔,重命名csv结尾,可以用Excel打开 4.Linux下有一个wc -l 文件名,看文件内容数量 5.外部表,出现空值,同样内容放到外部表,出现空值,而放在分区表,却全部显示 6.一个是外部表删除了之后,集

http://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/70057638 数据类型转换 同Java语言一样,Hive也包括 隐式转换(implicit conversions)和显式转换(explicitly conversions). Hive在需要的时候将会对numeric类型的数据进行隐式转换.比如我们对两个不同数据类型的数字进行比较,假如一个数据类型是INT型,另一个 是SMALLINT类型,那么SMALLINT类型的数据将会被隐式转换地转换

Pandas高级操作 1.复杂查询 (1)逻辑运算 以DataFrame其中一列进行逻辑计算,会产生一个对应的bool值组成的Series 于是我们可以利用返回的bool列表进行一系列的数据查询 (2)逻辑筛选数据 df[df['Q1'] == 8] # Q1 等于8 df[~(df['Q1'] == 8)] # 不等于8 进行与或非的操作时,各个独立的逻辑表达式记得要加括号,不然报错 df['Q2']等价于df.Q2 (3)函数筛选 df[lambda df: df['Q1'] == 8] #

[100分]紧急求助:LinQ下使用IQueryable<T>如何将返回类型<T>使用匿名类型 问题描述如下:我有一个方法如下:public IQueryable DissensionList(Guid guid)    {        var p = from d in db.T_民事调解 where (d.社区Guid == guid) select new {序号=d.ID,d.纠纷甲方,d.纠纷乙方,d.调解人,d.调解时间,d.纠纷类别 };        return

建表: create EXTERNAL table tabtext(IMSI string,MDN string,MEID string,NAI string,DestinationIP string,DestinationPort string,SourceIP string,SourcePort string,PDSNIP string,PCFIP string,HAIP string,UserZoneID string,BSID string,Subnet string,ServiceOp

一. 为什么hive是数据仓库 hive局限于hdfs, 不能进行记录级别的增删改 hive底层的mapreduce启动耗时很长, 无法做到传统数据库的秒查, 只适合离线分析 hive不支持事务, 无法完成OLTP的要求, OLTP选择hbase或cassandera 二. hive安装 每个hive客户端, 都需要有一个元数据服务来存储元信息(表模式,分区信息), 通常用传统数据库的一个表来存储元信息 hive内部默认用derby存储元信息, 由于derby是单进程存储, 使得不允许两个以上的

CAST 和 CONVERT 将某种数据类型的表达式显式转换为另一种数据类型.CAST 和 CONVERT 提供相似的功能. 语法 使用 CAST: CAST ( expression AS data_type ) 使用 CONVERT: CONVERT (data_type[(length)], expression [, style]) 参数 expression 是任何有效的 Microsoft® SQL Server™ 表达式.有关更多信息,请参见表达式. data_type 目标系统所

需求 在推荐系统场景中,假设基础行为数据太少,或者过于稀疏,通过推荐算法计算得出的推荐结果非常可能达不到要求的数量. 比方,希望针对每一个item或user推荐20个item,可是通过计算仅仅得到8个.剩下的12个就须要补全. 欢迎转载,请注明出处: http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/39674047 策略 数据补全的详细策略是: 补全时机:在挖掘计算结束后,挖掘结果导入HBase(终于web系统从HBase取数据)前.进行数据补全,

昨天内容回顾 1.  深浅拷贝: 值拷贝:直接赋值,原列表中任何值发生改变,新列表的值都会发生改变. 浅拷贝:通过copy()方法,原列表中存放值的地址没有发生改变,但内部的值发生改变,新列表也随之改变. 深拷贝:通过deepcopy方法,原列表中任何值发生任何改变,新列表的值都不会随之改变. 2.  元组类型 t = tuple() 元组: 1.  元组可以理解为不可变的列表 2.  元组是有序的,故可以通过索引取值 3.  元组是不可变类型,长度和内容都不可变 元组中可以存放所有的数据类型,

需求描述 考虑直接在Hive或者Impala等Big Data方案,能够支持MDX查询,现调研一下Mondrian对hive的支持情况. 环境准备 hive环境,采用hive-0.10-cdh4.2.1 客户端程序使用的类库:mondrian-3.6.0.olap4j-1.2.0-SNAPSHOT 数据准备 来源于网上一个数据源,准备四张表 Customer - 客户信息维表 Product - 产品维表 ProductType - 产品类表维表 Sale - 销售记录表 为了方便测试数据与MD

Select a.val,b.val From a [Left|Right|Full Outer] Join b On (a.key==b.key); 现有两张表:sales 列出了人名及其所购商品的 ID:things 列出商品的 ID 和名称: hive> select * from sales; OK Joe Hank Ali Eve Hank Time taken: row(s) hive> select * from things; OK Tie Coat Hat Scarf Tim

在之前的博文中提到,hive的表数据是能够同步到impala中去的. 一般impala是提供实时查询操作的,像比較耗时的入库操作我们能够使用hive.然后再将数据同步到impala中.另外,我们也能够在hive中创建一张表同一时候映射hbase中的表.实现数据同步. 以下.笔者依次进行介绍. 一.impala与hive的数据同步 首先,我们在hive命令行运行show databases;能够看到有以下几个数据库: 然后,我们在impala相同运行show databases;能够看到: 眼下的

重点:HBase的基本数据模型.拓扑结构.部署配置方法,并介绍通过命令行和编程方式使用HBase的基本方法. HBase:一种列存储模式与键值对相结合的NoSQL软件,但更多的是使用列存储模式,底层的数据文件采用HDFS存储,其文件结构和元数据等由自身维护. HBase是Hadoop的重要成员,提供了分布式数据表和更高效的数据查询能力,弥补了HDFS只能进行文件管理以及MapReduce不适合完成实时任务的缺陷. HBase利用HDFS实现数据分布式存储,数据分块以及多副本等,HBase在此基础