Hive的三种Join方式 hive Hive中就是把Map,Reduce的Join拿过来,通过SQL来表示. 参考链接:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins Common/Shuffle/Reduce Join Reduce Join在Hive中也叫Common Join或Shuffle Join 如果两边数据量都很大,它会进行把相同key的value合在一起,正好符合我们在sql中的join

在hive的日常使用中,经常需要将hive表中的数据导出来,虽然hive提供了多种导出方式,但是面对不同的数据量.不同的需求,如果随意就使用某种导出方式,可能会导致导出时间过长,导出的结果不满足需求,甚至造成集群资源不必要的浪费.因此本文主要对hive支持的几种导出方式的使用进行整理,并给出每种导出方式的使用场景,便于指导操作者能够选取最佳的导出方式. 利用insert overwrite的方式,将查询结果导出到本地或HDFS (1)导出到本地文件系统 示例如下: insert overwrit

需求 数据: [主表]:存放在log.txt中 -------------------------------------------------------- 手机号码 品牌类型 登录时间 在线时长 13512435454 1 2018-11-12 12:32:32 50 ....... -------------------------------------------------------- [从表]:存放在type.txt中 -----------------------------

在使用hive开发数据分析代码时,经常会遇到需要改变运行参数的情况,比如select语句中对日期字段值的设定,可能不同时间想要看不同日期的数据,这就需要能动态改变日期的值.如果开发量较大.参数多的话,使用变量来替代原来的字面值非常有必要,本文总结了几种可以向hive的SQL中传入参数的方法,以满足类似的需要. 准备测试表和测试数据 第一步先准备测试表和测试数据用于后续测试:     1 2 3 hive> create database test; OK Time taken: 2.606 se

装载数据 1.以LOAD的方式装载数据 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION(partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] 1) 使用LOCAL这个关键字,那么这个路径应该为本地文件系统路径,是拷贝本地数据到位于HDFS上的目标位置,而不使用LOCAL这个关键字,那么这个路径应该为HDFS中的路径,是把本身就在HDFS上的数据转移到目标位置. 同时,因

现在有两张表  如下图所示:             一 .inner join   返回的结果:两个表的交集行 二. left join   是left outer join的简写 返回结果:左表的所有记录,右表中字段相等的行,不相等的部分为NULL 三.right Join  是 right outer Join的简写 返回结果:右表的所有记录,左表中字段相等的行,不相等的部分为NULL 四.full join  是 full outer join的简写 返回结果:两个表的并集 连接字段不相

1.使用insert导出 这种方式的优点在于既可以导出到hdfs上还可以导出到本地目录 下面以导出emp表中数据为例 insert overwrite local directory "/opt/module/data/export/emp" 如果去除local,则是导出到hdfs上 row format delimited fields terminated by "\t"   (格式,可选) select * from emp; 导出结果 2.使用export导

一,Hive数据导入的几种方式 首先列出讲述下面几种导入方式的数据和hive表. 导入: 本地文件导入到Hive表: Hive表导入到Hive表; HDFS文件导入到Hive表; 创建表的过程中从其他表导入; 通过sqoop将mysql库导入到Hive表:示例见<通过sqoop进行mysql与hive的导入导出>和<定时从大数据平台同步HIVE数据到oracle> 导出: Hive表导出到本地文件系统: Hive表导出到HDFS: 通过sqoop将Hive表导出到mysql库: H

Hive 中 metastore(元数据存储)的三种方式:         a)内嵌 Derby 方式         b)Local 方式          c)Remote 方式    第一种方式:本地 mysql 注: 这种存储方式需要在本地运行一个 mysql 服务器,并作如下配置,使用 mysql 的方 式,需要将 mysql 的 jar 包拷贝到$HIVE_HOME/lib 目录下   1.  安装mysql, 修改权限 yum  install  mysqld-server chk

* Hive创建表的三种方式 1.使用create命令创建一个新表 例如:create table if not exists db_web_data.track_log(字段) partitioned by (date string,hour string) row format delimited fields terminated by '\t'; 2.把一张表的某些字段抽取出来,创建成一张新表 例如:create table backup_track_log as select * fr

原网址:https://blog.csdn.net/liyaohhh/article/details/50697519 hive在实际的应用过程中,大部份分情况都会涉及到不同的表格的连接, 例如在进行两个table的join的时候,利用MR的思想会消耗大量的内存,磁盘的IO,大幅度的影响性能,因为shuffle真的好令人担心啊,总之,就是各种问题都是由他产生的. 下面介绍一下涉及hive在join的时候的优化方式. 第一:在map端产生join         mapJoin的主要意思就是,当链

操作系统简介(转自林海峰老师博客介绍) #一 操作系统的作用: 1:隐藏丑陋复杂的硬件接口,提供良好的抽象接口 2:管理.调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序 #二 多道技术: 1.产生背景:针对单核,实现并发 ps: 现在的主机一般是多核,那么每个核都会利用多道技术 有4个cpu,运行于cpu1的某个程序遇到io阻塞,会等到io结束再重新调度,会被调度到4个 cpu中的任意一个,具体由操作系统调度算法决定. 2.空间上的复用:如内存中同时有多道程序 3.时间上的复用:复用一个cpu的时

Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质,比较常见是存储为文件.关系型数据库,非关系行数据库. 各种方式有各自的特点,对于海量数据而言,如果想要达到实时查询的目的,使用HBase作为存储的介质是非常不错的选择. 现需求是:Spark对Hive.mysql数据源进行处理,然后将resultDataFrame写入HBase,但是HBase和Spark不在用一个环境,即结果需要通过网络IO进行二次操作.所以此篇文章会采取某些手段来实现上述要求. 将DataFrame写

一.join控制子进程的一种方式 当主进程需要在子进程结束之后结束时,我们需要用到join来控制子进程. import time import random from multiprocessing import Process def func(index): time.sleep(random.random()) print('第%s个邮件已经发送完毕'%index) if __name__ == '__main__': p_list = [] for i in range(10): p =

在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式.多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于 当前的优化器模式 (ALL_ROWS 和 RULE) 取决于表大小 取决于连接列是否有索引 取决于连接列是否排序 下面来介绍三种不同连接工作方式的不同: 实验sql 假如有10000个城市,对应于10个国家(此例子仅仅可以解释join工作的过程) 更换优化器,添加索引,会影响下面

 说在前面的话 以下三种情况,最好是在3台集群里做,比如,master.slave1.slave2的master和slave1都安装了hive,将master作为服务端,将slave1作为服务端. 以下,是针对CentOS版本的,若是Ubuntu版本,见我的博客 Ubuntu系统下安装并配置hive-2.1.0 hive三种方式区别和搭建 Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: a)  内嵌Derby方式 b)  Local方式 c)  Remote方式 1.本地derby 这种

引言 join是SQL中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散到不同的表中,使其符合某种规范(mysql三大范式),可以最大程度的减少数据冗余,更新容错等,而建立表和表之间关系的最佳方式就是join操作. 对于Spark来说有3种Join的实现,每种Join对应的不同的应用场景(SparkSQL自动决策使用哪种实现范式): 1.Broadcast Hash Join:适合一张很小的表和一张大表进行Join: 2.Shuffle Hash Join:适合一张小表(比上一个大一点)和一张大表进行Jo

1.hive简介 logo 是一个身体像蜜蜂,头是大象的家伙,相当可爱. Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据.它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便.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. 术语“大数据”是大型数据集,其中包括体积庞大,高速,以及各种由与日俱增的数据的集合.使用传统的数据管理系统,它是难以加工大型数据.因此,Apache软件基金会推出了一款名为Hadoop的解决大数据管理和处理难题的框

Tutorial-LoadingData Hive加载数据的6种方式 #格式 load data [local] inpath '/op/datas/xxx.txt' [overwrite] into table tablename [partition (partcol1 = val1,partcol2 = val2)]; 1.从本地文件系统加载 load data local inpath '/opt/datas/xxx.txt' into table tablename; 2.从 hdfs

所谓关联,可以理解为能够使用select查询到 1.load 这是最常用的一种方式 load data [local] inpath "数据路径" into table table_name partition(分区字段) 使用load加载数据会自动创建分区的,这样你加载的数据就会和分区表进行关联,之后select就可以了 2.修复命令 这种方式是先使用hive创建分区目录,然后用put上传数据,最后使用msck repair进行修复,所谓修复实质是创建分区,即Added partit

1.Hive内部表,语句如下 CREATE TABLE ods.s01_buyer_calllogs_info_ts( key string comment "hbase rowkey", buyer_mobile string comment "手机号", contact_mobile string comment "对方手机号", call_date string comment "发生时间", call_type str