Hive的TRANSFORM关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能,适合实现Hive中没有的功能又不想写UDF的情况.例如,按日期统计每天出现的uid数,通常用如下的SQL SELECT date, count(uid) FROM xxx GROUP BY date 但是,如果我想在reduce阶段对每天的uid形成一个列表,进行排序并输出,这在Hive中没有现成的功能.那么,可以自写脚本实现该功能,并用TRANSFORM关键字调用 SELECT TRANSFORM(date, uid) FR

### 获取表的大小 hdfs dfs -du /user/hive/warehouse/database_name.db/ > 360_du ### 获取表的修改日期 hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/database_name.db/ > 360_ls ### 7K+个表测试 ### shell处理,效率低,执行时间: 7m32.664s ### 获取表的大小和修改日期 cat 360_du|while read line do str=$(echo ${

pmod(datediff(order_date,'2000-01-02'),7)

在大多数的sql中获取当前时间都是用now()函数即可,hive获取当前时间的函数与sql 不一样 在impala中执行now()函数时是可以通过的 然而在hive中执行now()函数却报错: hive有一个获得当前时区的UNIX时间戳:unix_timestamp 语法: unix_timestamp() 返回值: bigint 说明: 获得当前时区的UNIX时间戳 举例: 我们需要的不是时间戳而是具体的当前时间:from_unixtime 语法: from_unixtime(bigint u

目录 简介 HIVE 基本操作 获取 HIVE 源码 编译 HIVE 源码 启动 HIVE 停止 HIVE 监听对 HIVE 元数据的操作 参考文档 简介 公司有个元数据管理平台,会定期同步 HIVE 中的元数据.但这样做有个问题,就是如果在 HIVE 中插入了一张新表或者新库等 HIVE 元数据变更的操作,元数据管理平台不能及时与 HIVE 表中的数据进行同步.因此需要调研下 HIVE 中有没有类似的监听机制,可以实现 HIVE 中有元数据更改时,能及时发通知给 元数据平台.整体的需求图如下所

http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/50365240 前言   在使用Kylin的时候,最重要的一步就是创建cube的模型定义,即指定度量和维度以及一些附加信息,然后对cube进行build,当然我们也可以根据原始表中的某一个string字段(这个字段的格式必须是日期格式,表示日期的含义)设定分区字段,这样一个cube就可以进行多次build,每一次的build会生成一个segment,每一个segment对应着一个时间区间的cube,这些

Running Spark on YARN 对 YARN (Hadoop NextGen) 的支持是从Spark-0.6.0开始的,后续的版本也一直持续在改进. Launching Spark on YARN 确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR指向包含Hadoop集群的(客户端)配置文件的目录.这些配置用于写入HDFS并连接到YARN ResourceManager.此目录中包含的配置将分发到YARN群集,以便应用程序使用的所有容器都使用相同的配置.如果配置引用了不受

Kylin系列之二:原理介绍 2018年4月15日 15:52 因何而生 Kylin和hive的区别 1. hive主要是离线分析平台,适用于已经有成熟的报表体系,每天只要定时运行即可. 2. Kylin主要是MLOAP(多维在线分析平台).在线意味着提供快速的相应速度.主要适用于分析师不知道自己需要哪些数据,建立怎样的模型,需要不断的摸索,查询一致形成一个完整的模型和方案. 3. 通常的做法是在Kylin中进行数据的调研,探索,建立模型.形成固定模式后在hive中进行运行. 原理与架构 1.

Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的组件. Spark SQL可以从Hive中读取数据. 执行结果是Dataset/DataFrame. DataFrame是一个分布式数据容器.然而DataFrame更像传统数据库的二维表格,除了数据以外,还掌握数据的结构信息,即schema.同时,与Hive类似,DataFrame也支持嵌套数据类型(struct.array和map).从API易用性的角度上 看,DataFrame API提供的是一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更

#运行实例 #./bin/run-example SparkPi 10   #./bin/spark-shell --master local[2] #./bin/pyspark --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10 #./bin/sparkR --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R #./b

安装过程很简单,主要记录期间碰到的问题: 安装过程: 下载安装包: hadoop:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.2/hadoop-2.7.2.tar.gz hive:http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-2.0.0/apache-hive-2.0.0-bin.tar.gz redis:http://download.redis.io/releases/redis-

OLAPCube是一种典型的多维数据分析技术,Cube本身可以认为是不同维度数据组成的dataset,一个OLAP Cube 可以拥有多个维度(Dimension),以及多个事实(Factor Measure).用户通过OLAP工具从多个角度来进行数据的多维分析.通常认为OLAP包括三种基本的分析操作:上卷(rollup).下钻(drilldown).切片切块(slicingand dicing),原始数据经过聚合以及整理后变成一个或多个维度的视图. ROLAP 以关系模型的方式存储用作多维分析

执行hive -e 命令并且获取对应的select查询出来的值及其对应的scheam字段 需要在执行语句中前部添加 set hive.cli.print.header=true; 这个设置,如下语句: hive -e "set hive.cli.print.header=true;use default;select * from students" 这样最后的结果中会返回查询出来的字段值及其对应的scheam 源码参考地址:https://github.com/xjh713/hive

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

福哥答案2020-08-08: 参考答案:A.通过shell 或python 等调用api,结果先暂存本地,最后将本地文件上传到 Hive 中.B.通过 datax 的 httpReader 和 hdfsWriter 插件,从而获取所需的数据.C.比较理想的回答,是在计算引擎的 UDF 中调用查询 api,执行UDF 的查询结果存储到对应的表中.一方面,不需要同步任务的导出导入:另一方面,计算引擎的分布式框架天生提供了分布式.容错.并发等特性. [知乎答案:](https://www.zhihu

参考代码如下: /** * 按顺序返回字段 * desc table的返回结果形式如下: hive> describe ind01acoM; OK acq_ins_id_cd string cups_sig_card_in string resv string ins_id_cd string hp_settle_dt string # Partition Information # col_name data_type comment ins_id_cd string hp_settle_dt

获取当前日期 SELECT CURRENT_DATE, CURRENT_TIMESTAMP, from_unixtime(unix_timestamp()); 上个月1号 concat(substr(date_sub('${bizdate}',1),1,7),'-01') 上个月最后一天 date_sub('${bizdate}',1) 当前为本月任意一天,求上月的1号 substr(date_sub(concat(substr(date_sub('${bizdate}',1),1,7),'-0

hive -S -e "select * from db_name.table_name limit 0"|grep table_name|xargs -n1|sed 's/table_name.//g'

----------------------------------------- 如果只看解决方法,直接看最后... ----------------------------------------- 今儿碰到了这么种情况,表中有一个字段,格式是这样的 a\b\c a\b a\b\c\d 是根据符号 '\' 隔开的,现在需要取每个的最后一段,先做个split,字段名称为TXTMD select split(TXTMD,'\\\\') as txtmd from xx_table 此时获取到的是

udf是对hive上的每行(单行)数据操作,现在我要实现对hive上的一列数据操作,udf函数已经满足不了我的要求了,使用udaf对hive的一列求最大值: 代码如下: package com; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator; import org.apache.hadoop.io.FloatWritable; import org.a

#获取表的最大分区 import boto3 from datetime import datetime,timedelta def get_max_partition(db_name,table_name,partition_format='%Y-%m-%d'): client=boto3.client('glue') yesterday=datetime.utcnow() max_partition=yesterday.strftime(partition_format) response