Hive 分区介绍: hive中简单介绍分区表(partition table),含动态分区(dynamic partition)与静态分区(static partition) 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. 分区改变了HIVE 对数据存储的组织方式,hive 会创建反应分区结构的子目录,就是那些实际的目录名称. 对数据

使用hive储存数据时,需要对做分区,如果从kafka接收数据,将每天的数据保存一个分区(按天分区),保存分区时需要根据某个字段做动态分区,而不是傻傻的将数据写到某一个临时目录最后倒入到某一个分区,这是静态分区. Hive动态分区步骤如下: 1.建立某一个源表模拟数据源并插入一些数据 create table t_test_p_source ( id string, name string, birthday string ) row format delimited fields termin

使用hive储存数据时,需要对做分区,如果从kafka接收数据,将每天的数据保存一个分区(按天分区),保存分区时需要根据某个字段做动态分区,而不是傻傻的将数据写到某一个临时目录最后倒入到某一个分区,这是静态分区. Hive动态分区步骤如下: 1.建立某一个源表模拟数据源并插入一些数据 create table t_test_p_source ( id string, name string, birthday string ) row format delimited fields termin

select SYR,SFZMHM,CJRZH,XSZBH,HPHM,CLSBDH,FDJH,CLLX,ZDYZT,to_char(CCDJRQ,'YYYY-MM-DD') CCDJRQ from VEH_DISABLED where CCDJRQ between to_date('2013-10-15','yyyy-MM-dd')and to_date('2015-10-15','yyyy-MM-dd') order by CCDJRQ desc Service里的查询: public Lis

学习mysql好久了,oracle也是,但是经常使用oracle,有一天突然想,oracle的sql语法中有注释,那么mysql中是不是也有注释,于是从网上搜了一下,原来mysql中的注释还真不少,下面简单介绍. mysql 服务器支持 # 到该行结束.-- 到该行结束 以及 /* 行中间注释,还有多个行 */ 的注释方格: mysql> SELECT 1+1; # 这个注释直到该行结束mysql> SELECT 1+1; -- 这个注释直到该行结束mysql> SELECT 1 /*

执行如下截图中的语句时卡住了: 原因:yarn未启动,hive底层是要提交mapreduce到yarn上才能计算结果的. 之前启动yarn时,未执行jps查看是否已经启动.其实未启动成功: [root@node01 ~]# start-yarn.sh starting yarn daemons resourcemanager running as process 3220. Stop it first. 具体原因未知. 解决方法:重新启动dfs.yarn.jobhistory.  

Hive的insert语句能够从查询语句中获取数据,并同时将数据Load到目标表中.现在假定有一个已有数据的表staged_employees(雇员信息全量表),所属国家cnty和所属州st是该表的两个属性,我们做个试验将该表中的数据查询出来插入到另一个表employees中. INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country = '中国', state = '北京') SELECT * FROM staged_employees se WH

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

目录 背景 第一部分 静态分区 第二部分 动态分区 第三部分 两者的比较 第四部分 动态分区使用的问题 参考文献及资料 背景 在Hive中有两种类型的分区:静态分区(Static Partitioning)和动态分区(Dynamic Partitioning). 静态分区.对于静态分区,从字面就可以理解:表的分区数量和分区值是固定的. 动态分区.会根据数据自动的创建新的分区. 本文会详细介绍两种分区方法.使用场景以及生产中常见问题和解决方法. 第一部分 静态分区 静态分区的使用场景主要是分区的数

各位看官,今天我们来讨论下再Hive中的动态分区和混合分区方面的一些知识点以及相关的一些问题. 前面我们已经讲过管理表和外部表的一般分区的一些知识点,对于需要对表创建很多的分区,那么用户就需要些很多的SQL代码,举例: 比如我创建了一张分区表emp,需要 将分区表employees中的某些区数据按分区导入到表emp中,如果我需要导入的分区有上百个,那么就需要写上百个INSERT ...SELECT ...语句.如下: FROM jimdb.employeesINSERT OVERWRITE TA

好像自已在书写 SQL 语句时由于不清楚各个关键字的执行顺序, 往往组织的 SQL 语句缺少很好的逻辑, 凭感觉 "拼凑" ( 不好意思, 如果您的 SQL 语句也经常 "拼凑", 那您是不是得好好反省一下呢?, 呵呵). 确实是爽了自己, 可苦了机器, 服务器还需要在我们的杂乱无章的 SQL 语句中寻找它下一句需要执行的关键字在哪里. 效率嘛, 由于我们的感觉神经对秒以下的变化实在不敏感, 暂且就认为自已写的 SQL 顺序无关紧要, "反正没什么变化!&

SQL Server 查询处理中的各个阶段(SQL执行顺序) SQL 不同于与其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序.在大数编程语言中,代码按编码顺序被处理,但是在SQL语言中,第一个被处理的子句是FROM子句,尽管SELECT语句第一个出现,但是几乎总是最后被处理. 每个步骤都会产生一个虚拟表,该虚拟表被用作下一个步骤的输入.这些虚拟表对调用者(客户端应用程序或者外部查询)不可用.只是最后一步生成的表才会返回 给调用者.如果没有在查询中指定某一子句,将跳过相应的步骤.下面是对应用于SQL s

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

静态分区: 手动指定分区加载数据,就是常说的静态分区的使用.但是在日常工作中用的比较多的是动态分区. 创建: hive> create table order_mulit_partition( > order_number string, > event_time string > ) > PARTITIONED BY(event_month string, step string) > row format delimited fields terminated by

在hive上建表与普通分区表创建方法一样: CREATE TABLE `dwa_m_user_association_circle`( `device_number` string, `oppo_number` string, `prov_id_oppo` string, `area_id_oppo` string, `dealer_oppo` string, `short_call_nums` bigint, `long3_call_nums` bigint, `long5_call_nums

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

---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,

Mybatis中的CRUD操作(增删改查)中,简单的SQL操作比较直观,如查找操作: <select id="findBySrcId" resultMap="entityRelationResultMap"> SELECT * FROM ENTITY_RELATION WHERE SRC_ID=#{srcId} </select> 其中id对应同名java文件中的方法,resultMap对应的自定义的数据类型(当使用java自带类型就更容易了

一.job输入输出优化 善用muti-insert.union all,不同表的union all相当于multiple inputs,同一个表的union all,相当map一次输出多条 示例 二.数据剪裁 2.1.列剪裁 HIve在读取数据的时候,可以只查询所需要用到的列,而忽略其他列.甚至可以使用正在表达式. 见.http://www.cnblogs.com/bjlhx/p/6946202.html 2.2.分区剪裁 在查询的过程中减少不必要的分区 示例: select count(ord

PL/SQL中直接写SQL语句和用EXECUTE IMMEDIATE方法的区别 在PL/SQL中在执行SQL语句时可以直接写SQL或者可以把一个SQL语句拼成一个字符串,如下: select * from dual; v_sql:='select * from dual'; EXECUTE IMMEDIATE v_sql; 一般来说直接写SQL的性能是高于拼字符串的,因为如果执行拼字符串的需要内部自动调动oracle机制,先解析字符串映射成SQL语句然后再执行. 但是拼SQL的方式有好处.即SQ