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

最近在学习使用Hive(版本0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们或许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同时引来一些问题),或许是一些bug.总而言之,这些都需要使用Hive的开发人员额外注意.本文旨在列举我发现的3个通过查询语句向表中插入数据过程中的问题,希望大家注意. 为了验证接下来出现的问题,需要先准备两张表employees和staged_employees,并准备好测试数据.首先使用以下语句创建表employees: create table employees ( id

前言 近期在学习使用Hive(版本号0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们也许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同一时候引来一些问题).也许是一些bug.总而言之,这些都须要使用Hive的开发者额外注意.本文旨在列举我发现的3个通过查询语句向表中插入数据过程中的问题,希望大家注意. 数据准备 为了验证接下来出现的问题,须要先准备两张表employees和staged_employees.并准备好測试数据.首先使用下面语句创建表employees: create table empl

//方法一,可以验证登录,但方法不实用.package com.swift; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Logi

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/

[版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51675005 作者: 朱培          ID:sdksdk0 Hive环境的搭建在这里也不重复说了,安装配置可以查看我的这篇文章:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51512031.在这里主要是分享一下HQL语句实践及其函数的基本使用. 一.Hive的基本概念 在Hive中没有插入操作,

Hive的insert语句能够从查询语句中获取数据,并同时将数据Load到目标表中.现在假定有一个已有数据的表staged_employees(雇员信息全量表),所属国家cnty和所属州st是该表的两个属性,我们做个试验将该表中的数据查询出来插入到另一个表employees中. INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country = '中国', state = '北京') SELECT * FROM staged_employees se WH

原文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/5933734.html 先看常用的一种表结构设计方式: 那么可能会遇到一种典型的查询方式,主子表关联,查询子表中的某些(或者全部)Key点对应的Value,横向显示(也即以行的方式显示) 这种查询方式很明显的一个却显示多次对字表查询(暂时抛开索引) 相比这种查询方式很多人都遇到过,如果子表是配置信息之类的小表的话,问题不大,如果字表数据量较大,可能就会有影响了. 这个查询目的是将”纵表”存储的结果“横向”显示,相当于横列转

前言 上一篇我们分析了查询优化器的工作方式,其中包括:查询优化器的详细运行步骤.筛选条件分析.索引项优化等信息. 本篇我们分析在我们运行的过程中几个关键指标值的检测. 通过这些指标值来分析语句的运行问题,并且分析其优化方式. 通过本篇我们可以学习到调优中经常利用的几个利器! 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 利器一.IO统计 通过这个IO统计能为我们分析出当前查询语句所要扫描的数据页的

(转)经典SQL查询语句大全 一.基础1.说明:创建数据库CREATE DATABASE database-name2.说明:删除数据库drop database dbname3.说明:备份sql server--- 创建 备份数据的 deviceUSE masterEXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat'--- 开始 备份BACKUP DATABASE pubs TO testBack4.说

若要在i ≤ R ≤ j 这个范围得到一个随机整数R ,需要用到表达式 FLOOR(i + RAND() * (j – i + 1)).例如, 若要在7 到 12 的范围(包括7和12)内得到一个随机整数, 可使用以下语句: SELECT FLOOR(7 + (RAND() * 6)); 以上摘抄自MySQL手册 从 Mysql 表中随机读取数据不难,方法还挺多的,但是如果要考虑效率,得到一个快速的高效率的方法,那就不是一件简单的事情了(至少对我来说不简单). 随机获得Mysql数据表的一条或多

一.基础1.说明:创建数据库CREATE DATABASE database-name2.说明:删除数据库drop database dbname3.说明:备份sql server--- 创建 备份数据的 deviceUSE masterEXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat'--- 开始 备份BACKUP DATABASE pubs TO testBack4.说明:创建新表create ta

前言 上一篇我们分析了查询优化器的工作方式,其中包括:查询优化器的详细运行步骤.筛选条件分析.索引项优化等信息. 本篇我们分析在我们运行的过程中几个关键指标值的检测. 通过这些指标值来分析语句的运行问题,并且分析其优化方式. 通过本篇我们可以学习到调优中经常利用的几个利器! 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 利器一.IO统计 通过这个IO统计能为我们分析出当前查询语句所要扫描的数据页的

Hibernate HQL查询语句总结 1. 实体查询:有关实体查询技术,其实我们在先前已经有多次涉及,比如下面的例子:String hql="from User user ";List list=session.CreateQuery(hql).list();上面的代码执行结果是,查询出User实体对象所对应的所有数据,而且将数据封装成User实体对象,并且放入List中返回.这里需要注意的是,Hibernate的实体查询存在着对继承关系的判定,比如我们前面讨论映射实体继承关系中的E

一.获取当前会话id 1.方法一 tools: Help > About 2.方法二 打开个性化定义界面(如果没有权限,到系统配置文件设置中,查看是否是"隐藏诊断菜单"被设置成了是),所以定义一个个性化,action如下图所示: 消息文本中的SQL语句是:"=(SELECT t.sid FROM v$mystat t where rownum = 1)",点击验证,获得当前SESSION 对应的sid,记录下来,例子中是756; 二.触发LOV 三.得到查询语

看了非常多 MySQL 相关的书籍和文章,没有看到过如此优秀的专栏.所以未来一段时间我会梳理读完该专栏的所学所得. 当我们在执行该查询语句的时候我们在干什么 mysql> select * from T where ID=10: 让我们先来看一个架构示意图 MySQL 架构被清晰的分为了两层,服务器层 | 存储引擎层. 服务器层一般用于存放一些可以跨存储引擎执行的功能,Server 层包括连接器.查询缓存.分析器.优化器.执行器等,涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能,以及所有的内置函数(如日

elasticsearch定义了两种查询方式: 一.索引(index).type.document 相关语句 1.列出所有索引的状态 GET /_cat/indices?v health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open my_index SOgui_yKSXacTlMHQQht9w 5 1 5 0 14.3kb 14.3kb yellow open ba

作者早期文章 Oracle优化 索引是表的一个概念部分 , 用来提高检索数据的效率, ORACLE 使用了一个复杂的自平衡 B-tree 结构 . 通常 , 通过索引查询数据比全表扫描要快 . 当 ORACLE 找出执行查询和 Update 语句的最佳路径时 , ORACLE 优化器将使用索引. 大部分的性能问题其实都是索引应用的问题,Where子句.Order By.Group By 都要用到索引.一般开发人员认为将索引建全了就可以下班回家了,实则还有颇多的思量和陷阱. 原则一:注意WHERE

如何在SQL Server查询语句(Select)中检索存储过程(Store Procedure)的结果集?(2006-12-14 09:25:36) 与这个问题具有相同性质的其他描述还包括:如何在SQL Server存储过程中获取另一存储过程的执行结果记录集?如何在存储过程中检索动态SQL语句的执行结果?如何实现类似SELECT * FROM (EXEC procedure_name @parameters_var) AS datasource ... 的功能?procedure_

前言 上一篇我们分析了查询优化器的工作方式,其中包括:查询优化器的详细运行步骤.筛选条件分析.索引项优化等信息. 本篇我们分析在我们运行的过程中几个关键指标值的检测. 通过这些指标值来分析语句的运行问题,并且分析其优化方式. 通过本篇我们可以学习到调优中经常利用的几个利器! 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 利器一.IO统计 通过这个IO统计能为我们分析出当前查询语句所要扫描的数据页的