desc命令 desc 命令是为了展示hive表格的内在属性.例如列名,data_type,存储位置等信息.这个命令常常用在我们对hive表格观察之时,我们想要知道这个hive各个列名(基于这些具体列名我们才可以使用sql语句挑选数据),hive表格的存储位置(有些时候我们需要查看location信息来判断这个hive表格是不是我们所需要的那个) 我们可以直接在控制台/终端 输入一下代码 hive -e "desc sample_hive_table" 白话注解: 这个命令格式符合 h

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

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

---恢复内容开始--- .阿里的druid中的sql parser有各种关系数据库sql的解析,但hive的不支持. druid初期的版本中是包含hive的,将以前版本中的hive dialect对应的内容放入,测试,发现有些语句不支持,如: show create table xxx; show tables; 普通的select语句是可以解析的,如: sql: NEW_UV_QTY, SEARCH_CNT, SHOPNG_CART_PV_QTY, PAGE_DRTN, EXIT_QTY,

1.背景 1.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. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 2.细节 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. show partitions stage_

一.背景 1.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. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 二.技术细节 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

查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!

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

如下图, 计划实现 :按照 parent_code 分组, 取组中code最大值所在的整条记录,如红色部分.(类似hive中: row_number() over(partition by)) select c.* from ( end) as sort_num,(@key_i:=parent_code) as tmp ,@key_i:='') b order by parent_code,code desc) c ; 个人理解, mysql 运行顺序:  from >>  where >

简介 本文主要介绍hive中的窗口函数.hive中的窗口函数和sql中的窗口函数相类似,都是用来做一些数据分析类的工作,一般用于olap分析 概念 我们都知道在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum().avg().max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的.但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数. 在深入研究Over字句之前,一定要注意:在SQL处理中,窗口函数都是最后一步执行,而且仅位于

在 Hive 中实现将一个字段的多条记录拼接成一个记录: hive> desc t; OK id string str string Time taken: 0.249 seconds hive> select * from t; OK A B C D Time taken: 0.209 seconds 在Hive0.9中,可用: SELECT id,concat_ws('|', collect_set(str)) FROM t  GROUP BY id; 得到结果: 1 A|B 2 C|D

一.个人初始开发环境的基本情况以及Hive元数据库说明 ①hive的元数据库改成了mysql(安装完mysql之后也没有进行其它别的设置) ②hive-site.xml中设置元数据库对应的配置为  jdbc:mysql://crxy99:3306/hive_cz3q?createDatabaseIfNotExist=true ③普通情况下咱们的mysql默认编码是latin1,但是我们在日常开发中大多数情况下需要用到utf-8编码,如果是默认latin1的话,咱们的中文存储进去容易乱码,所以说大

一.基本概念 hive中分区表分为:范围分区.列表分区.hash分区.混合分区等. 分区列:分区列不是表中的一个实际的字段,而是一个或者多个伪列.翻译一下是:“在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据”,这个概念十分重要,要记住,后面是经常用到. 1.1 创建数据表 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

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 一.背景 1.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. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在creat

hive中常见的高级查询包括:group by.Order by.join.distribute by.sort by.cluster by.Union all.今天我们来看看order by操作,Order by表示按照某些字段排序,语法如下: select col,col2... from tableName where condition order by col1,col2 [asc|desc] 注意: (1):order by后面可以有多列进行排序,默认按字典排序. (2):order

关键字:Hive Join.Hive LEFT|RIGTH|FULL OUTER JOIN.Hive LEFT SEMI JOIN.Hive Cross Join Hive中除了支持和传统数据库中一样的内关联.左关联.右关联.全关联,还支持LEFT SEMI JOIN和CROSS JOIN,但这两种JOIN类型也可以用前面的代替. 注意:Hive中Join的关联键必须在ON ()中指定,不能在Where中指定,否则就会先做笛卡尔积,再过滤. 数据准备: hive> desc lxw1234_a;

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

1.hive中基本操作: DDL,DML 2.hive中函数 User-Defined Functions : UDF(用户自定义函数,简称JDF函数)UDF: 一进一出  upper  lower substring(进来一条记录,出去还是一条记录)UDAF:Aggregation(用户自定的聚合函数)  多进一出  count max min sum ...UDTF: Table-Generation  一进多出 3.举例 show functions显示系统支持的函数 行数举例:split

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