1. 清楚屏幕:Ctrl+L 或者!Clear 最后加上分号 2. 查看数据仓库中的表:show tables; 3. 查看数据仓库中内置函数:show functions: 4. 查看表结构 :desc; 5. 查看HDDFS上的文件:dfs -ls 目录; dfs -lsr /user; 递归查看目录 6. 执行操作系统上的命令:前面加上!后面跟上系统命令 ,!pwd: 7. 执行HQL语句:select * from test1:不会转成MapReduce任务,只有当select tnam

hive的最新学习资料:http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html hive的参数设置大全:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties 一.hive的执行命令 hive -S :进入hive的静默模式,只显示查询结果,不显示执行过程: hive -e ‘show tables’ :直接在操作系统命令下执行hive语句,不需要进入hive交

hive仓库位置由以下参数决定,默认位置/user/hive/warehouse: <property>         <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>         <value>/user/hive/warehouse</value>     </property> hive中元数据配置: <property>         <name>javax.j

问题导读:1.导出本地文件系统和hdfs文件系统区别是什么?2.带有local命令是指导出本地还是hdfs文件系统?3.hive中,使用的insert与传统数据库insert的区别是什么?4.导出数据如何自定义分隔符? 今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式. 根据导出的地方不一样,将这些方式分为三种: (1).导出到本地文件系统: (2).导出到HDFS中: (3).导出到Hive的另一个表中. 为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明. 一.导出到本地文件系统 hive>

oracle数据库中Date类型倒入到hive中出现时分秒截断问题解决方案 1.问题描述: 用sqoop将oracle数据表倒入到hive中,oracle中Date型数据会出现时分秒截断问题,只保留了‘yyyy-MM-dd',而不是’yyyy-MM-dd HH24:mi:ss'格式的,后面的‘HH24:mi:ss’被自动截断了,在对时间要求到秒级的分析处理中这种截断会产生问题. 2.解决方案: 在用sqoop倒入数据表是,添加--map-column-hive 和--map-column-jav

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

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

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

hive中一般取top n时,row_number(),rank,dense_ran()这三个函数就派上用场了, 先简单说下这三函数都是排名的,不过呢还有点细微的区别. 通过代码运行结果一看就明白了. 示例数据: 1 a 10 2 a 12 3 b 13 4 b 12 5 a 14 6 a 15 7 a 13 8 b 11 9 a 16 10 b 17 11 a 14 sql语句 select id, name, sal, rank()over(partition by name order b

hive中grouping sets 数量较多时如何处理?    可以使用如下设置来 set hive.new.job.grouping.set.cardinality = 30; 这条设置的意义在于告知解释器,group by之前,每条数据复制量在30份以内.   grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sql语句中的便利写法.   demo: select A, B, C, group_id, count(A) from tableName group by --

        Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保

一:大纲介绍 1.导入方式 load data local inpath 'local_file_path' into table tbname partition (date='',hour=''); 2.获取数据源 20161114/2016111402.log /2016111403.log /2016111404.log .......... 3.hive准备 导入分区表 二:准备 1.日志目录 日志目录:/etc/opt/datas/log_hive 日志的文件夹:20161114 2

一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描

hive 中的union all是不能在sql语句的第一层使用的,否则会报 Top level UNION is not supported currently 错误: 例如如下的方式: select id,name from user where type = 1 union all select id,name from user where type = 2 上面的方式应该使用子查询的方式书写: select * from ( select id,name from user where

ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似.他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间. 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错. hive> set hive.mapred.mode=strict; hive> select * from test order by id; FAILE

所介绍内容基本上是翻译官方文档,比较肤浅,如有错误,请指正! hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区.列表分区.hash分区.混合分区等).分区列也不是表中的一个实际的字段,而是一个或者多个伪列.意思是说在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据. 下面的语句创建了一个简单的分区表: create table partition_test (member_id string, name string ) partitioned by ( stat_date string, p