注意在偶数情况下,中位数会存在小数,特别注意! hive里面倒是有个percentile函数和percentile_approx函数,其使用方式为percentile(col, p).percentile_approx(col, p),p∈(0,1)p∈(0,1) 其中percentile要求输入的字段必须是int类型的,而percentile_approx则是数值类似型的都可以 其实percentile_approx还有一个参数B:percentile_approx(col, p,B),参数B

使用sqoop进行将Hive 词频统计的结果数据传输到Mysql中. mysql准备接受数据的数据库与表 hive准备待传输的数据 sqoop进行数据传输  mysql查看传输结果     二:电子书 mysql准备接受数据的数据库与表 2 hive准备待传输的数据 3:sqoop进行数据传输 4:mysql查看传输结果

关注公众号:分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码(不定期更新)云盘目录说明:tools目录是安装包res 目录是每一个课件对应的代码和资源等doc 目录是一些第三方的文档工具 承接上一篇文档<新增访客数量MR统计之MR数据输出到MySQL> hive-1.2.1的版本可以直接映射HBase已经存在的表 如果说想在hive创建表,同时HBase不存在对应的表,也想做映射,那么采用编译后的hive版本hive-1.2.1-hbase 1. Hive中创建

---====================-- Impala 获取hive 的 metadata ---====================Impala 通常和Hive共用同一个metadata 数据库(通常是MySQL/PostgreSQL), 所以Impala 能够读取到Hive的元数据信息. 如果Impala需要访问Hive表, 需要将Hive metadata 刷新到impala中. 在Hive中Create/Drop表后, 或者HDFS rebalance,或者手工删除HDFS

1.Hive 有哪些方式保存元数据,各有哪些特点. 15. Hive内部表和外部表的区别 23.hive底层与数据库交互原理Hive的Hql语句掌握情况? 36.使用Hive或自定义mr实现如下逻辑: product_no lac_id moment start_time user_id county_id staytime city_id 13429100031 22554 8 2013-03-11 08:55:19.151754088 571 571 282 571 13429100082

http://www.aboutyun.com/thread-7548-1-1.html 这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容问题导读:1.hive输出格式的配置项是哪个?2.hive被各种语言调用如何配置?3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中?4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项?5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项?

(笔者自己做记录) 1.Hive内外部表的区别删除表是否影响外部数据2.Hive如何做到权限管理hive下可以修改配置后创建用户管理,但是仅仅是为了防止误操而已,如果要真的为了安全操作建议使用 Kerberos3.Hive的数据倾斜和调优key分布不均匀造成 去null 调节参数hive.map.aggr=truemap端聚合,相当于combinerhive.groupby.skewindata=true4.Hive文件压缩格式有哪些?压缩效率如何 开启压缩 set hive.exec.comp

1.数值计算和统计基础 常用数学.统计方法 数值计算和统计基础 基本参数:axis.skipna df.mean(axis=1,skipna=False)  -->> axis=1是按行来进行统计: 默认按列统计(axis默认为0,可不写): skipna=False是不忽略,显示NaN,默认为True,即忽略NaN. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da

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

这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容 问题导读: 1.hive输出格式的配置项是哪个? 2.hive被各种语言调用如何配置? 3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中? 4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项? 5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项? 6.每个reducer的大小,默认是1G,输入文件如果是10G,那么就会起1

Hive有三种使用方式——CLI命令行,HWI(hie web interface)浏览器 以及 Thrift客户端连接方式. 1.hive  命令行模式 直接输入/hive/bin/hive的执行程序,或者输入 hive –service cli       用于linux平台命令行查询,查询语句基本跟MySQL查询语句类似 2.hive  web界面的启动方式 hive –service hwi  用于通过浏览器来访问hive 如果lib目录下没有hive-hwi-{version}.war

hive.ddl.output.format:hive的ddl语句的输出格式,默认是text,纯文本,还有json格式,这个是0.90以后才出的新配置: hive.exec.script.wrapper:hive调用脚本时的包装器,默认是null,如果设置为python的话,那么在做脚本调用操作时语句会变为python <script command>,null的话就是直接执行<script command>: hive.exec.plan:hive执行计划的文件路径,默认是nul

hive的配置: hive.ddl.output.format:hive的ddl语句的输出格式,默认是text,纯文本,还有json格式,这个是0.90以后才出的新配置: hive.exec.script.wrapper:hive调用脚本时的包装器,默认是null,如果设置为python的话,那么在做脚本调用操作时语句会变为python <script command>,null的话就是直接执行<script command>: hive.exec.plan:hive执行计划的文件

hive 调优(二)参数调优汇总 在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大reduce task数,默认值1. 2.配置磁盘块 mapred.local.dir map

在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大reduce task数,默认值1. 2.配置磁盘块 mapred.local.dir map task中间结果写本地磁盘路径,默

Hive去重统计 先说核心: 都会在map阶段count,但reduce阶段,distinct只有一个, group by 可以有多个进行并行聚合,所以group by会快. 经常在公司还能看到.很多老人用distinct去重,很容易数据量大的时候的数据倾斜.感谢上次冲哥的指正. 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运

Hive去重统计 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运行count(order_no)的时间差了很多,于是研究了一下.先说结论:能使用group by代替distinc就不要使用distinct,例子: 实际论证 order_snap为订单的快照表 总记录条数763191489,即将近8亿条记录,总大小:108.87

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

数值计算与统计 对于DataFrame来说,求和.最大.最小.平均等统计方法,默认是按列进行统计,即axis = 0,如果添加参数axis = 1则会按照行进行统计. 如果存在空值,在统计时默认会忽略空值,如果添加参数skipna = False,统计时不会忽略空值. round(n) 保留n个小数 count()  非NaN的元素个数 sum()  和 mean()  平均值 median()  中位数 max()  最大值 min()  最小值 mode()众数 std()  标准差 var

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

hive.ddl.output.format: hive的ddl语句的输出格式, 默认是text,纯文本,还有json格式,这个是0.90以后才出的新配置: hive.exec.script.wrapper: hive调用脚本时的包装器,默认是null, 如果设置为python的话,那么在做脚本调用操作时语句会变为python <script command>,null的话就是直接执行<script command>: hive.exec.plan: hive执行计划的文件路径,