select '越南'as `版本`, viplevel, t.dbname, t.account, FightPower from ods t where dt = '2017-03-08' and FightPower >= 用tab键上面的反引号

hive中select中DISTINCT的技巧和使用 单表的唯一查询用:distinct 多表的唯一查询用:group by 在使用MySQL时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,虽然mysql提供有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条,但往往只用它来返回不重复记录的条数,而不是用它来返回不重复记录的所有值.其原因是distinct只能返回它的目标字段,而无法返回其它字段,用distinct不能解决的话,我只有用二重循环查询来解决,而这样对于一个数据量非常大的站来说,无疑

我想说的SELECT TOP N是取最大前N条或者最小前N条. Hive提供了limit关键字,再配合order by可以很容易地实现SELECT TOP N. 但是在Hive中order by只能使用1个reduce,如果表的数据量很大,那么order by就会力不从心. 例如我们执行SQL:select a from ljntest01 order by a limit 10; 控制台会打印出:Number of reduce tasks determined at compile time

今天文档中看到的查询语句,SELECT后面又跟了一个SELECT嵌套,而且把字段重命名为中文,请问可以这样做么 MySql语句中select可以嵌套么,字段的重命名可以用中文么 >> mysql这个答案描述的挺清楚的:http://www.goodpm.net/postreply/mysql/1010000007432443/MySql语句中select可以嵌套么字段的重命名可以用中文么.html

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.内部表与外部表的比较 Hive表概念和关系型数据库表概念差不多.在Hive里表会和HDFS的一个目录相对应,这个目录会存放表的数据.目录默认是/usr/hive/warehouse/. 比如你在hadoop09数据库创建了emp表,那么HDFS中就会有/user/hive/warehouse/hadoop09.db/emp这个目录来存放表里的数据. 管理表:管理表又被称之为内部表,他只管理着数据生命周期,当我们删除这张表时,元数据和存储的业务数据都会被删除,也就是说HDFS所对应的表目录应该

在Hive中执行DDL之类的SQL语句时遇到的一个问题 作者:天齐 遇到的问题如下: hive> create table ehr_base(id string); FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:For direct MetaStore DB connections, we don't support retries

写在前面 最近在弄一个文件传输的一个东东,在接收文件的时候,如果文件已经存在,该如何处理?提示?删除?感觉直接删除实在不太合适,万一这个文件对用户来说很重要,你给他删除了肯定不行.然后就想到了,windows系统在新建文件的时候,如果文件存在就以(n)这样的形式创建.当时觉得这种方式确实不错,查找了windows的api,未果,然后就想如果让自己实现,该如何去实现? 工具类 using System; using System.Collections.Generic; using System.

最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中.毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容.如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出. 第一篇:HDFS的上传与下载(put & get):https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552553.html 第三篇:Hive分区表的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/105

Hive中的自定义函数允许用户扩展HiveQL,是一个非常强大的功能.Hive中具有多种类型的用户自定义函数.show functions命令可以列举出当前Hive会话中的所加载进来的函数,包括内置的以及用户加载的函数. 函数都有自身的使用文档,使用describe function命令就可以展示对应函数基本介绍. 标准函数UDF 用户自定义函数指的是一行数据中的一列或是多列数据作为参数然后返回结果是一个值的函数.这里用一个例子作为说明,我们当前有些数据表中存储的时间戳是以秒为单位的long值,

补充说明 left outer join where is not null与left semi join的联系与区别:两者均可实现exists in操作,不同的是,前者允许右表的字段在select或where子句中引用,而后者不允许. 除了left outer join,Hive QL中还有right outer join,其功能与前者相当,只不过左表和右表的角色刚好相反. 另外,Hive QL中没有left join.right join.full join以及right semi join

之前写的样条插值算法只能在本地执行,但是我想要的是可在hive中执行的jar包,为了符合我的要求,经过痛苦.气愤.悲伤等一系列过程,终于实现了: 想要实现可在hive中执行的jar包,以下是具体步骤: 1.java程序的书写规范 2.java程序如下所示,输入三个参数,x,y,key; x,y为ArrayList<string>格式列表,key为double型的数.返回double型的数: import java.util.ArrayList; import org.apache.hadoop

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. 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