HIVE表中默认将NULL存为\N,可查看表的源文件(hadoop fs -cat或者hadoop fs -text),文件中存储大量\N, 这样造成浪费大量空间.而且用java.python直接进入路径操作源数据时,解析也要注意. 另外,hive表的源文件中,默认列分隔符为\001(SOH),行分隔符为\n(目前只支持\n,别的不能用,所以定义时不需要显示声明).元素间分隔符\002,map中key和value的分隔符为\003. 举例,如源文件中一条记录为: 10000042SOH77SOH

hive用作null值的判断是不能用 = , != 来判断的 只能用is [not] null来完成 不支持ifnull()函数(mysql支持) 适用于所有数据类型 (1)条件中判断是否为空 where a is null (2)select判断是否为空 select if(a is null,’true’,’false’) as isNull

在处理流水增量表的时候,出现了一个判定的失误. select a.a1,a.a2 from ( select a.a1 ,,) as diff ,a.a2 from a lefter join b on a.a1=b.b1 ) c ; 因为左外关联,可能会出现b表数据不存在 则b.b2 is null , if(a.a2<>b.b2,1,0) as diff,null值的判断只能使用is ,is not : jdbc:hive2: ,); +------+--+ | _c0 | +------

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 map

基本数据类型 查看所有函数 搜索函数 搜索表 查看函数使用方法 关键字补全 显示表头 SET环境变量 查看建表语句.数据文件置 执行外部命令 NVL CONCAT IF CASE TRIM SUBSTRING LENGTH UPPER 非空判断 LPAD 日期函数 [is null] = [ = null]?.[is not null] = [ <> null]? [NOT] IN.[NOT] EXISTS.LEFT SEMI JOIN ORDER BY.SORT BY ROW_NUMBER

看到一篇挺不错的hive开发总结文章,在此转载一下,有兴趣的可以去看原文,传送门HIVE开发总结. 基本数据类型 查看所有函数 搜索函数 搜索表 查看函数使用方法 关键字补全 显示表头 SET环境变量 查看建表语句.数据文件置 执行外部命令 NVL CONCAT IF CASE TRIM SUBSTRING LENGTH UPPER 非空判断 LPAD 日期函数 [is null] = [ = null]?.[is not null] = [ <> null]? [NOT] IN.[NOT]

基本函数 SHOW FUNCTIONS; DESCRIBE FUNCTION <function_name>; 日期函数 返回值类型 名称 描述 string from_unixtime(int unixtime) 将时间戳(unix epoch秒数)转换为日期时间字符串,例如from_unixtime(0)="1970-01-01 00:00:00" bigint unix_timestamp() 获得当前时间戳 bigint unix_timestamp(string

http://www.aboutyun.com/thread-6217-1-1.html   1.Hive架构与基本组成     下面是Hive的架构图. 图1.1 Hive体系结构     Hive的体系结构可以分为以下几部分:     (1)用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI.其中最常用的是CLI,Cli启动的时候,会同时启动一个Hive副本.Client是Hive的客户端,用户连接至Hive Server.在启动 Client模式的时候,需要指出Hive Server所在

前言 最近在读<Thinking in Java>,看到这样一段话: Primitives that are fields in a class are automatically initialized to zero, as noted in the Everything Is an Object chapter. But the object references are initialized to null, and if you try to call methods for an

日志: Could not establish connection to jdbc:hive2://192.168.0.51:10000: Required field 'serverProtocolVersion' is unset! Struct:TOpenSessionResp(status:TStatus(statusCode:ERROR_STATUS, infoMessages:[*org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException:Failed

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.需求:统计出掉线率最高的前10基站 数据: record_time:通话时间 imei:基站编号 cell:手机编号 drop_num:掉话的秒数 duration:通话持续总秒数 1.建表 --数据表 create table cell_monitor( record_time string

下面是Hive的架构图. 图1.1 Hive体系结构 Hive的体系结构可以分为以下几部分: (1)用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI.其中最常用的是CLI,Cli启动的时候,会同时启动一个Hive副本.Client是Hive的客户端,用户连接至Hive Server.在启动 Client模式的时候,需要指出Hive Server所在节点,并且在该节点启动Hive Server. WUI是通过浏览器访问Hive. (2)Hive将元存储在数据库中,如mysql.derby.Hi

数据库表有NOT NULL,DEFAULT,CHECK,UNIQUE,PRIMARY KEY,FOREIGN KEY六种约束. 一.NOT NULL ---- 非空约束 NULL表示没有数据,不表示具体的数值,所以在数据库中NULL是不等于NULL的.判断表中的一个单元格是不是NULL使用的是IS NULL或者IS NOT NULL,而不是=NULL或者!=NULL,当一个字段设置NOT NULL约束后,INSERT时必须给该字段赋值,否则拒绝写入.在一些程序语言(如C)查询结果中出现NULL有

1.Hive架构与基本组成     下面是Hive的架构图. 图1.1 Hive体系结构     Hive的体系结构可以分为以下几部分:     (1)用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI.其中最常用的是CLI,Cli启动的时候,会同时启动一个Hive副本.Client是Hive的客户端,用户连接至Hive Server.在启动 Client模式的时候,需要指出Hive Server所在节点,并且在该节点启动Hive Server. WUI是通过浏览器访问Hive.    (2)

从hive将数据导出到mysql http://abloz.com 2012.7.20 author:周海汉 在上一篇文章<用sqoop进行mysql和hdfs系统间的数据互导>中,提到sqoop可以让RDBMS和HDFS之间互导数据,并且也支持从mysql中导入到HBase,但从HBase直接导入mysql则不是直接支持,而是间接支持.要么将HBase导出到HDFS平面文件,要么将其导出到Hive中,再导出到mysql.本篇讲从hive中导出到mysql.从hive将数据导出到mysql 一

1. SELECT语句可以使用正则表达式做列选择,下面的语句查询除了ds和h 之外的所有列:SELECT `(ds|hr)?+.+` FROM sales 2. LEFT SEMI JOIN的限制是, JOIN子句中右边的表只能在ON子句中设置过滤条件,在WHERE子句.SELECT子句或其他地方过滤都不行. 3. Hadoop和Hive中数据都是用UTF-8编码的,所以, 所有中文必须是UTF-8编码, 才能正常使用. 4. count(distinct)   当前的Hive不支持在一条查询语

date: 2018-11-16 19:03:08 updated: 2018-11-16 19:03:08 Hive sql函数 一.关系运算 等值比较: = select 1 from dual where 1 = 2; 等值比较:<=> a <=> b 不等值比较: <>和!= a != b || a <> b 小于比较: < a < b 小于等于比较: <= a <= b 大于比较: > a > b 大于等于比较:

这次我们要探索更精细的binlog内容,上次讨论的Query_event和Rows_event肯定有让你疑惑不解的问题.Query_event中的status-vars环境变量有哪些,Rows_event的数据类型是什么,元数据又是个什么鬼东西,今天我们就来一一解答. 一.Query_event中的令人费解的status-vars status-vars据说是为了兼容低版本的mysql服务器而加入的环境变量设置,告诉低版本的mysql服务器sql语句是在什么环境下执行的 具体的格式是状态枚举值+

注:该MySql系列博客仅为个人学习笔记. 同样的,使用goods表来练习子查询,表结构如下: 所有数据(cat_id与category.cat_id关联): 类别表: mingoods(连接查询时作测试) 一.子查询 1.where型子查询:把内层查询的结果作为外层查询的比较条件 1.1 查询id最大的一件商品(使用排序+分页实现) :mysql> SELECT goods_id,goods_name,shop_price FROM goods ORDER BY goods_id DESC L

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 1 Sqoop概述 2 版本说明 3 驱动安装 3.1 MySQL 4 基本用法 4.1 导入 4.1.1 保护密码 4.1.2 使用其他文件格式 4.1.3 压缩导入的数据 4.1.4 提高传输速度 4.1.5 自定义类型映射 4.1.6 并行控制 4.1.7 对NULL值进行编码 4.1.8 导入所有表 4.2 增量导入 4.2.1 只导入细腻数据 4.2.2 增量导入可变数据 4.2.3 保存last-value