知识点: 格式转换:cast(xxx as int) 按某列分桶某列排序,排序后打标机:例如:求每个地区工资最高的那个人的信息: ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN) row_number() over(distribute by t1.loc sort by cast(t1.sal as int) desc) as index dept表 hive> select * from dept; # deptno(部门编号) d

一丶三种关系 分析步骤: #.先站在左表的角度去找 是否左表的多条记录可以对应右表的一条记录,如果是,则证明左表的一个字段foreign key 右表一个字段(通常是id) #.再站在右表的角度去找 是否右表的多条记录可以对应左表的一条记录,如果是,则证明右表的一个字段foreign key 左表一个字段(通常是id) #.总结: #多对一: 如果只有步骤1成立,则是左表多对一右表 如果只有步骤2成立,则是右表多对一左表 #多对多 如果步骤1和2同时成立,则证明这两张表时一个双向的多对一,即多对

Hive的数据存储(视图) Hive的数据存储(视图) 视图(view) 视图是一种虚表,是一个逻辑概念:可以跨越多张表 既然视图是一种虚表,那么也就是说用操作表的方式也可以操作视图 但是视图是建立在已有表的基础上,视图赖以建立的这些表称为基表 视图最大的好处就是可以简化复杂的查询 现在有两张表 ①部门表 ②员工表 而在关系性数据库中两张表的deptno部门号是外键的关系 现在来建立一张视图来查询员工数据 --查询员工信息:员工号.姓名.月薪.年薪.部门名称create view empinfo

##################总结############### mysql 常用数据类型 整型:tinyint  int(42亿条左右)  bigint 小数:float double decimal 越往后 越精准 mysql> create table tt(x float(255,30)); Query OK, 0 rows affected (0.04 sec) mysql> desc tt; +-------+---------------+------+-----+----

表与表的关系 一对多关系 ID name gender dep_name dep_desc 1 Chen male 教学部 教书育人 2 Old flying skin male 外交部 漂泊游荡 3 calf male 教学部 教书育人 4 peach others 教学部 教书育人 5 big horse face female 技术部 技术能力有限部门 """ 把所有数据都存放于一张表的弊端 1.组织结构不清晰 2.浪费硬盘空间 3.扩展性极差 ""

package com.swift.department; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; /*SQL语句的编写 JDBC操作MySQL数据库常用API 1.在数据库创建部门表和员工表,包含字段如下: 部门表包含字段有:部门编号,部门名称(唯一且不能为空) 员工表包含字段有:员工编号,员工姓名(唯一且不能为空),员工性别,员工职位,员工工资,入

--数据库的表设计如下: --部门:部门编号,部门名称,地址: --员工:员工编号,员工名字,职务,管理编号,入职日期,薪资,奖金,部门编号: --创建部门表: CREATE TABLE dept( deptno INT PRIMARY KEY,dname VARCHAR(20),loc VARCHAR(20) ); --创建员工表: CREATE TABLE emp(empno INT PRIMARY KEY,ename VARCHAR(20) NOT NULL,   job VARCHAR(

范例: 查询每个员工的编号,姓名,职位,工资,工资等级,部门名称 ●确定要使用的数据表 |- emp表:员工的编号.姓名.职位.工资 |- salgrade表:工资等级 |- dept表:部门名称 ●确定已知的关联字段 |- emp表与salgrade表: emp.sal BETWEEN salgrade.losal AND salgrade.hisal |- emp表与dept表: emp.deptno=dept.deptno 一般情况下如果是多个消除笛卡尔积的条件都会使用AND连接 -- 第

emp 员工表(empno 员工号/ename 员工姓名/job 工作/mgr 上级编号/hiredate 受雇日期/sal 薪金/comm 佣金/deptno 部门编号) dept 部门表(deptno 部门编号/dname 部门名称/loc 地点) 工资 = 薪金 + 佣金 题目: 1.列出至少有一个员工的所有部门. 2.列出薪金比"SMITH"多的所有员工.(大于最大薪水SMITH员工) 3.列出所有员工的姓名及其直接上级的姓名. 4.列出受雇日期早于其直接上级的所有员工. 5.

Hive的数据存储(桶表) Hive的数据存储(桶表) 桶表 桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储. 比如说,创建三个桶,而创建桶的原则可以按照左边表中学生的名字来创建对应的桶.这样子把左边的数据存到桶里面来的时候可以把学生名字经过哈希运算,把相同哈希运算的值的列存放在同一个桶当中.比如Tom.Jerry.Scott经运算以后它们的哈希值是一样的,那么这三个人的信息就会存放在相同的一个桶里面. 有了桶表以后,就能够降低系统的文件块,从而提高查询速度 ○ 如何创建桶表?(用名字进行创建

Hive的数据存储(外部表) Hive的数据存储(外部表) 外部表 指向已经在HDFS中存在的数据,可以创建Partition 它和内部表在元数据的组织上是相同的,而实际数据的存储则有较大的差异 外部表只有一个过程,加载数据和创建表同时完成,并不会移动到数据仓库目录中,只是与外部数据建立一个链接.而删除一个外部表时,仅删除该链接 ○如何创建一个外部表? hdfs源文件查看 [root@hadooppseudo ~]# ls student0*student01.txt student02.txt

Hive的数据存储(内部表) Hive的数据存储(内部表) 基于HDFS 可使用hadoop给我们提供的web管理工具查看数据.打开管理工具localhost:9000–>Utilities下的Browse the file system–>/user/hive/warehouse就能看到表目录–>打开表目录能看到表文件–>点击表文件,会询问是否需要下载文件–>点击download,可以用编辑器查看文件 没有专门的数据存储格式(因为来自不同的数据库) 存储结构主要包括:数据库

hive删除表和表中的数据,以及按分区删除数据 hive删除表: drop table table_name; hive删除表中数据: truncate table table_name; hive按分区删除数据: alter table table_name drop partition (partition_name='分区名')

数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的优化过程中常见的需要解决的问题.常见的Hive调优的方法:列剪裁.Map Join操作. Group By操作.合并小文件. 一.表现 1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成: 2.单一 reduce 记录与平均记录数差异过大(大于3倍),最长时长>>平均时长: 3.job数多的,效率低,多次关联后,产生几个jobs,起码半小时以上才跑完: 二.原因 1.key分布不均: 2.业务数据本身问题: 3.建表有问

分桶表 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,说白了就是将数据按照字段进行划分,可以将数据按照字段划分到多个文件当中去 开启hive的桶表功能 set hive.enforce.bucketing=true; 设置reduce的个数 set mapreduce.job.reduces=3; 创建桶表 create table course (c_id string,c_name string,t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row

1.对数据库的操作 create database hive_db //创建数据库hive_db create table hive_db.test(字段内容及其格式省略) //在数据库hive_db中创建test表 create database student_db location '/user/hive/student.db' //创建数据库student_db,但是在hdfs中显示student.db,在hive控制端中显示studentdb(在有location的情况下) creat

导入数据 1). 本地 load data local inpath "/root/example/hive/data/dept.txt" into table dept; 2). HDFSload data inpath "/user/hive/warehouse/functiontest.db/dept1/dept.txt" into table dept1; 我发现使用这个命令后,hdfs上的xxx.txt文件会移动到当前表的目录下,原来表的目录下xxx.tx

1.Hive的数据存储 Hive的数据存储基于Hadoop HDFS Hive没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括:数据库.文件.表.试图 Hive默认可以直接加载文本文件(TextFile),还支持sequence file 创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符,Hive即可解析数据. 2.Hive的数据模型-数据库 类似传统数据库的DataBase 默认数据库"default" 使用#hive命令后,不使用hive>use <数据库名>,系统默认的数

互联网技术学院周测机试题(二) 一.需求分析 为进一步完善连锁超市经营管理,提高管理效率,减少管理成本,决定开发一套商品管理系统,用于日常的管理.本系统分为商品管理.员工管理.店铺管理,库存管理等功能模块.本次开发,主要针对员工管理功能,具备查询员工信息.删除或修改员工信息等功能,具体数据库设计如下,请你根据需求完成数据库的设计与相应功能. 二.数据字典 表1:员工信息表(employee) 序号 字段名 说明 数据类型 约束 备注 1 Empid 员工编号 Int 主键,自动增长 2 Empn

1.一个表中的数据不存在另一个表中 2.一个表中的数据 存在另一个表中: