详细文档查看:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select 一. 基本查询(SELECT …FROM) 1. 全表和特定列查询 select * from emp: select empno, ename from emp; 注意: (1)SQL 语言大小写不敏感. (2)SQL 可以写在一行或者多行 (3)关键字不能被缩写也不能分行 (4)各子句一般要分行写. (5)使用缩进提高语句的可读性 列别名

好久不写,一方面是工作原因,有些东西没发直接发,另外的也是习惯给丢了,内因所致.今天是个好日子,走起! btw,实际上这种格式化输出应该不只限于某一种需求,差不多是通用的. 需求: --基本的:当前Hive查询结果存在数据与表头无法对齐的情况,不便于监控人员直接查看,或者导出到excel中,需要提供一个脚本,将查询结果处理下,便于后续的查看或者操作. --额外的:A.每次查询出来的结果字段数.字段长度不固定:B.每个数据文件中可能包含不只一套查询结果,即存在多个schema. 想法: 对于基本需

今天下午有同事反馈她提交了了一个SQL后,hive 查询就停止响应了. 我看了下,发现hiveserver确实hug住了.听过查看日志,发现了一个牛逼的SQL, 这个SQL很简单: select a.column1, b.column2 from a left join b on a.id = b.id 这两张表都是很大的表,保存了好多年的数据,表b按照日期和类目进行了分区. 因为没有加限制,所以HiveMetaStore在获取分区的时候,会从mysql中获取这个表所有的分区信息,SQL如下:

hive DDL 启动hadoop /apps/hadoop/sbin/start-all.sh 开启MySQL库,用于存放hive的元数据 sudo service mysql start 启动hive hive 在/data/hive3下下载数据库数据 mkdir /data/hive3 cd data/hive3 wget http://192.168.1.100:60000/allfiles/hive3/buyer_log wget http://192.168.1.100:60000/

SELECT * FROM [tcgem_client0001].[dbo].[TCB_POS] ' --查询ID登陆POS情况

hive查询遇到java.io.EOFException: Unexpected end of input stream错误 原因基本上有两个: 空文件 不完整的文件 解决办法: 删除对应文件- 参考 看这里

使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个表用来存放ncdc的数据 create table ncdc ( year string, month string, data string, time string, air string, a string, b string, c string, d string, e string, f

求大神解惑,找了很久都没有找到为什么??? hive支持length() 函数,不支持ifnull()函数??? impala实现hive查询 支持ifnull()函数,不支持length()  函数???

异常信息如下: select * from b_pt_pr_customer_address_info limit 19; FAILED: SemanticException Unable to determine if hdfs://nodexx:8020/user/hive/warehouse/ss_aa_bb_info is encrypted: java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://nodexx:8020/user/hi

利用撒旦搜索引擎查询ip个数,批量下载ip,使用语言python3.x 批量测试时,为了方便直接撸下ip,所以用python写了个GUI撒旦利用工具,写的不是很好,但能用,最下面有下载. from tkinter import * import threading import shodan root=Tk() screenwidth = root.winfo_screenwidth() screenheight = root.winfo_screenheight() size = '%dx%d

Hive中执行SQL语句时,出现类似于“Display all 469 possibilities? (y or n)”的错误,根本原因是因为SQL语句中存在tab键导致,tab键在linux系统中是有特殊含义的. 基本查询 desc formatted stu_buck;desc stu_buck; 创建部门表 create table if not exists dept( deptno int, dname string, loc int) row format delimited fie

一. 为什么hive是数据仓库 hive局限于hdfs, 不能进行记录级别的增删改 hive底层的mapreduce启动耗时很长, 无法做到传统数据库的秒查, 只适合离线分析 hive不支持事务, 无法完成OLTP的要求, OLTP选择hbase或cassandera 二. hive安装 每个hive客户端, 都需要有一个元数据服务来存储元信息(表模式,分区信息), 通常用传统数据库的一个表来存储元信息 hive内部默认用derby存储元信息, 由于derby是单进程存储, 使得不允许两个以上的

1.  启动hive metastore 2. 启动hive thrift接口 参考:http://www.cnblogs.com/kisf/p/7497261.html 3. 下载presto server wget https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.186/presto-server-0.186.tar.gz 4. 配置 config.properties coordinator=true n

Select a.val,b.val From a [Left|Right|Full Outer] Join b On (a.key==b.key); 现有两张表:sales 列出了人名及其所购商品的 ID:things 列出商品的 ID 和名称: hive> select * from sales; OK Joe Hank Ali Eve Hank Time taken: row(s) hive> select * from things; OK Tie Coat Hat Scarf Tim

Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具.使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别, 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 基本原则: 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段 select ... from A join B on A.key = B.key where A.userid>10 and B.userid<10 and A.

[root@node1 ~]# lscpu Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian CPU(s): 1 On-line CPU(s) list: 0 Thread(s) per core: 1 Core(s) per socket: 1 Socket(s): 1 NUMA node(s): 1 Vendor ID: GenuineIntel CPU family: 6 Model:

在做三层架构的时候,特别是对表做查询的时候,有时候并不确定查询条件的个数,比如查询学生表:有可能只输入学号,或者姓名,或者性别,总之查询条件的参数个数并不确定,下面是我用List实现传值的代码: 附图如下: 在这里附上数据库的表结构: CREATE TABLE Student(        StuId        VARCHAR(6) PRIMARY KEY,        StuName   VARCHAR(10) NOT NULL,        MajorId     INT NOT

首先假如有一张表 test 那么我们要查的就是 3 和 7 这里我的思路是 用SQL Server 自带的Row_Number 函数把 ID=5 的 RowNo 查出来,因为RowNo是连续的,所以它的前后各一行数据就是RowNo加一和减一 就是RowNo为4的那行 加一和减一 那么我们就需要得到ID为5的RowNo,然后在一个查询中用这个RowNo的值加一减一就可以了 代码是: declare @xh int --声明一个整型的标量变量 set @xh= --赋值得到 ID=5 的 RowNo

在hive的数据建表时,为了查询的高效性,我们经常会对表建立分区,例如下面的表 create external table dm_fan_photo_icf_basic(user string, item string, hot int) PARTITIONED BY (day string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' stored as textfile location '/user/hive/fan/photo/icf/b

1)对于hive内置的列,不是自己建的,在查询的时候需要添加反引号` 比如:`_mt_message`,别在这里犯错误, (2)南京的_mt_message是json的格式,所以可以直接使用:get_json_object(`_mt_message`,'$.Flag') 南京的: 代码块             {"EngineId":"90927395","GPSBrand":"伴车星","OwnerName&qu

当编写django查询时,可以使用id / pk作为查询参数. Object.objects.get(id=1) Object.objects.get(pk=1) pk代表主键(primary key),pk更加独立于实际的主键字段,即您不必关心主键字段是否被称为id或object_id或任何. 如果您具有不同主键字段的模型,它还可以提高您的一致性. 转载:https://codeday.me/bug/20170509/14672.html