一.ntile 序列函数不支持window子句 数据准备: cookie1,--, cookie1,--, cookie1,--, cookie1,--, cookie1,--, cookie1,--, cookie1,--, cookie2,--, cookie2,--, cookie2,--, cookie2,--, cookie2,--, cookie2,--, cookie2,--, 把数据load到表中 hive (default)> select * from cookie; OK

1.升序排序 hive > select  id,name,sal from emp order by sal; 2.降序  添加关键字desc hive > select  id,name,sal from emp order by sal desc; 3.按表达式排序 hive > select  id,name,sal,sal*12  from emp order by sal*12; 4.按别名排序 hive > select  id,name,sal,sal *12  

[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

order by:     order by是全局排序,受hive.mapred.mode的影响.       使用orderby有一些限制:     1.在严格模式下(hive.mapred.mode=strict),orderby必须跟limit一起使用(?).         原因:在执行orderby时,hive使用一个reducer,如果查询结果量很大,这个reducer执行起来会很费劲,所以必须要限制查询输出结果的数量.         limit n 之后,reducer处理的数据

1.order by 是对数据进行全排序,属于标准排序语句 order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间 与mysql中 order by区别在于:在 strict 模式下,必须指定 limit,否则执行会报错 • 使用命令set hive.mapred.mode; 查询当前模式 • 使用命令set hive.mapred.mode=strick; 设置当前模式(set h

1.全局排序(order by) Order by:全局排序,只有一个reducer ASC(ascend):升序(默认) DESC(descend):降序 2.每个MR内部排序(sort by) sort By:对于大规模的数据集order by的效率非常低.在很多情况下,并不需要全局排序,此时可以使用sort by Sort By为每个Reducer产生一个排序文件.每个Reducer内部进行排序,对全局结果集来说不是排序. (1)设置reduce个数 hive (default)> set

order by 1.order by会对输入按照指定字段做全局排序,输出结果有序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局排序,手工设定reduce数量无效): 只有一个reducer会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间,速度很非常慢:在数据量大的情况下慎用order by: 2.hive.mapred.mode(默认值是nonstrict)对order by的影响 1)当hive.mapred.mode=nonstrict时,order by和关系型数据库中的orde

本文参考:黑泽君相关博客 本文是我总结日常工作中遇到的坑,结合黑泽君相关博客,选取.补充了部分内容. 查询函数(Hive高级) NVL(cloumn,replace_with) 如果cloumn为NULL,则NVL函数返回 replace_with 的值: 否则返回cloumn的值: 如果两个参数都为NULL,则返回NULL. hive> select nvl(a,1) from (select null as a) as aa; 1 Time taken: 0.147 seconds, Fet

一.前述 本节主要描述Hive的优化使用,Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点 1.Hive运行方式:本地模式集群模式 本地模式开启本地模式:set hive.exec.mode.local.auto=true;注意:hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M表示加载文件的最大值,若大于该配置仍会以集群方式来运行! 对于小表可以直接从从hdfs直接拿到本地计算 2.并行计算通过设置以

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.执行计划核心思想:把Hive SQL当做Mapreduce程序去优化以下SQL不会转为Mapreduce来执行 -select仅查询本表字段 -where仅对本表字段做条件过滤 Explain 显示执行计划:EXPLAIN [EXTENDED] query hive> explain sele

Hive 优化 1.核心思想: 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 以下SQL不会转为Mapreduce来执行 select仅查询本表字段 where仅对本表字段做条件过滤   Explain 显示执行计划 EXPLAIN [EXTENDED] query 2.Hive运行方式: 本地模式 集群模式   2.1开启本地模式: set hive.exec.mode.local.auto=true; 2.2注意: hive.exec.mode.local.auto.inputbyt

Hive调优的几个入手点: Hive是基于Hadoop框架的,Hadoop框架又是运行在JVM中的,而JVM最终是要运行在操作系统之上的,所以,Hive的调优可以通过如下几个方面入手: 操作系统调优 - Hadoop主要的操作系统是Linux,Linux系统调优包括文件系统的选择.cpu的调度.内存构架和虚拟内存的管理.IO调度和网络子系统的选择等等. JVM的调优 - JVM调优主要包括堆栈的大小.回收器的选择等等. Hadoop参数调优 - Hive查询sql性能调优. Hive总体调优:

1.hive抓取策略     hive.fetch.task.conversion = more/none     more不走mr,none走mr   2.explain 显示执行计划   3.设置本地运行模式     set hive.exec.mode.local.auto = true     hive.exec.mode.local.inputbytes.max 默认128M,表示加载文件的最大值,若大于该配置仍会以集群方式运行   4.并行计算     Set hive.exec.p

一.严格模式 通过设置以下参数开启严格模式: >set hive.mapred.mode=strict;[默认为nonstrict非严格模式] 查询限制: 1.对于分区表,必须添加where查询条件来对分区字段进行条件过滤. 2.order by语句必须包含limit输出限制. 3.限制执行笛卡尔积的查询. 二.Hive排序 1.order by:对于查询结果做全排序只允许有一个reduce处理,当数据量较大时,应慎用.严格模式下必须结合limit来使用. 2.sort by:对于单个reduc

Hive优化 ​ Hive的存储层依托于HDFS,Hive的计算层依托于MapReduce,一般Hive的执行效率主要取决于SQL语句的执行效率,因此,Hive的优化的核心思想是MapReduce的优化. 1.查看Hive执行计划(小白慎用) ​ Hive的SQL语句在执行之前需要将SQL语句转换成MapReduce任务,因此需要了解具体的转换过程,可以在SQL语句中输入如下命令查看具体的执行计划. --查看执行计划,添加extended关键字可以查看更加详细的执行计划 explain [ext

Hive优化(面试宝典) 1.1 hive的随机抓取策略 理论上来说,Hive中的所有sql都需要进行mapreduce,但是hive的抓取策略帮我们 省略掉了这个过程,把切片split的过程提前帮我们做了. set hive.fetch.task.conversion=none; (一旦进行这么设置,select字段名也是需要进行mapreduce的过程,默认是more) Fetch抓取的模式可以通过 set hive.fetch.task.conversion查看,有以下3种模式:​none

hadoop2-hive 1.What,Why,How? 1.Hive是数据仓库,在MySQL或其他关系型数据库中存放元数据信息,而把真正的Data存放在HDFS上面. 2.主要使用Hive来对历史数据进行分析. 3.方便非Java开发者(或者没有编程基础的人员),但是会SQL,他们使用SQL对数据进行分析 4.Hive会将SQL转化为MapReduce进行工作.读取在MySQL或其他关系型数据库中存放元数据信息,再读取HDFS中的数据信息进行处理. 2.安装 在安装和测试hive之前,我们需要

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

基本排序函数 语法: rank()over([partition by col1] order by col2) dense_rank()over([partition by col1] order by col2) row_number()over([partition by col1] order by col2) 其中[partition by col1]可省略 案例: selectname,score,rank() over(partition by name order by scor

order by order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规 模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项&几项排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive.ma