Hive实现WordCount计数 在没学习Hive之前,我们学习MapReduce去实现WordCount计数的时候,就要去编写80多行的java代码,现在我们学习了Hive,我们只需要一行Sql语句就可以实现. 准备数据 在hive中创建表 使用本地导入的命令进行导入数据 select 查看一下 将每一行数据进行分割 select split(line,',') from wc; 将行转为列 select explode(split(line,',')) from wc; 将相同的进行分组统

[转至:http://blackproof.iteye.com/blog/2164260] 总结: 三个分析函数都是按照col1分组内从1开始排序 (假设4个数,第2和第3个数据相同)    row_number() 是没有重复值的排序(即使两天记录相等也是不重复的),可以利用它来实现分页 比如:1.2.3,4    dense_rank() 是连续排序,两个第二名仍然跟着第三名 :比如:1,2,2,3    rank()       是跳跃拍学,两个第二名下来就是第四名:   比如:1,2,2

1.日期格式转换(将yyyymmdd转换为yyyy-mm-dd) select from_unixtime(unix_timestamp('20180905','yyyymmdd'),'yyyy-mm-dd') 2..hive去掉字段中除字母和数字外的其它字符 select regexp_replace(a, '[^0-9a-zA-Z]', '') from tbl_name 3.hive解析json字段 content字段存储json {"score":"100"

概述 参加了新的公司新的工作新的环境之后,本人必须学习更多的知识,所以稳固之前的知识和学习新的知识是重中之重,新的公司把hadoop大部分的组件都进行了架构源码深度改造,所以使用过程确实遇到一些麻烦,而写这篇随笔的目的就是记录之前学习的知识,并且作为学习新的架构的基础.就是本文说的hive组件. HIVE架构 hive是建立在hadoop之上数据仓库基础架构,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中的大规模数据机制.hive定义了

问题导读:1.如何理解列裁剪和分区裁剪?2.sort by代替order by优势在哪里?3.如何调整group by配置?4.如何优化SQL处理join数据倾斜?Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件,在平时设计和查询时要特别注意效率.影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜.数据冗余.job或I/O过多.MapReduce分配不合理等等.对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整.目录 列裁剪和分区裁剪 谓词下推 sort by代替

Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件,在设计和开发阶段需要注意效率.影响Hive效率的不仅仅是数据量过大:数据倾斜.数据冗余.job或I/O过多.MapReduce分配不合理等因素都对Hive的效率有影响.对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调 整. 从以下三个方面展开: 架构优化 参数优化 SQL优化 1.架构方面 执行引擎方面针对公司内平台的资源,选择更合适的更快的引擎,比如MR.TEZ.Spark等, 如果选择是TEZ引擎,可以在优化器时

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

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参

1. 两者分别是什么? Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop. Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上.和Hive不一样,Hbase的能够在它的数据库上实时运行,而不是运行MapRedu

hive中field如果是string,比如id,那么使用10000000000+id结果是科学计数法显示,转换为正常显示方法: select (10000000000+cast(id as int)) as id from tb1 limit 10; hive 调用java的函数,必须是静态类函数 select reflect ("java.lang.String","valueOf",id) from tb1 limit 1; select reflect (&

一.两者分别是什么:     Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop.      Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上.和Hive不一样,Hbase的能够在它的数据库上实时运行,而不是运

Hive分区表 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.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理,所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释. 当前互联网应用每天都要存储大量的日志文件,几G.几十G甚至更大都是有可能.存储日志,其中必然有个属性是日志产生的日期.在产生分区时,就可以按照日志产生的日期列进行划分.把每一

一.说在前面的话 上一篇,楼主介绍了使用flume集群来模拟网站产生的日志数据收集到hdfs.但我们所采集的日志数据是不规则的,同时也包含了许多无用的日志.当需要分析一些核心指标来满足系统业务决策的时候,对日志的数据清洗在所难免,楼主本篇将介绍如何使用mapreduce程序对日志数据进行清洗,将清洗后的结构化数据存储到hive,并进行相关指标的提取. 先明白几个概念: 1)PV(Page View).页面浏览量即为PV,是指所有用户浏览页面的总和,一个独立用户每打开一个页面就被记录1 次.计算方

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MRJob)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.另外要说明的是,这个优化只是针对Hive 0.9版本,而不是后来Hortonwork发起Stinger项

转载自http://blog.csdn.net/wangmuming/article/details/23954527和http://www.cnblogs.com/justinzhang/p/4273470.html 共同点:1.HBase与Hive都是架构在Hadoop之上的.都是用Hadoop作为底层存储 区别: 2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 .3.想象你在操作RMD

从上一篇对Hive metastore表结构的简要分析中,我再根据数据设计的实体对象,再进行整个代码结构的总结.那么我们先打开metadata的目录,其目录结构: 可以看到,整个hivemeta的目录包含metastore(客户端与服务端调用逻辑).events(事件目录包含table生命周期中的检查.权限认证等listener实现).hooks(这里的hooks仅包含了jdo connection的相关接口).parser(对于表达树的解析).spec(partition的相关代理类).too

最近随着项目的深入,发现hive meta有些弊端,就是你会发现它的元数据操作与操作物理集群的代码耦合在一起,非常不利于扩展.比如:在create_table的时候同时进行路径校验及创建,如下代码: if (!TableType.VIRTUAL_VIEW.toString().equals(tbl.getTableType())) { if (tbl.getSd().getLocation() == null || tbl.getSd().getLocation().isEmpty()) { t

5 Function      指数据库内置的function,不讨论UDF.另外,操作符都不比较了,区别不大.   5.1 数学函数 功能 Oracle Hive Impala ABS 绝对值,有 有 有 SIN/SINH/ASIN/COS/COSH/ACOS/TAN/TANH/ATAN/ATAN2 三角函数 其中ATAN2接受两个参数(二维平面中的坐标) 没有SINH/COSH/TANH/ATAN2 同hive BITAND 按位与,有     CEIL 天花板值,有 有,还有个别名CEIL

查询操作 group by. order by. join . distribute by. sort by. clusrer by. union all 底层的实现 mapreduce 常见的聚合操作 count计数 count(*) 所有值不全为NULL时,加1操作 count(1) 不管有没有值,只要有这条记录,值就加1 count(col) col列里面的值为null,值不会加1,这个列里面的值不为NULL,才加1 sum求和 sum(可转成数字的值)  返回bigint avg求平均值

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. Metastore (hive元数据)Hive将元数据存储在数据库中,比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称,表的列和分区及其属性,表的数据所在的目录 Hive数据存储在HDFS,大部分的查询.计算由mapreduce完成Hive数据仓库于数据库的异同 (1)由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此