开发中,经常进行模糊查询或者进行截取字符串进行模糊匹配,常用的就是substr函数或者substring函数. 使用语法: substr(string A, int start),substring(string A, int start) 两者用法一样,两个参数                返回值: string                说明:返回字符串A从start位置到结尾的字符串 举例:   hive> select substr('abcde',3) fromlxw_dual;

今天继续写上一篇文章C#4.0语法糖之第二篇,在开始今天的文章之前感谢各位园友的支持,通过昨天写的文章,今天有很多园友们也提出了文章中的一些不足,再次感谢这些关心我的园友,在以后些文章的过程中不断的完善以及自我提高,给各位园友们带来更好,更高效的文章. 废话就说到这里,下面正式进入我们的今天的C#4.0语法糖,今天给大家分享一下参数默认值.命名参数.对象初始化器和集合初始化器. 参数默认值和命名参数:方法的可选参数是.net 4.0最新提出的新的功能,对应简单的重载可以使用可选参数和命名参数混合

Hive官网(HQL)语法手册(英文版):https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual Hive的数据存储 1.Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中,没有专门的数据存储格式(可支持Text,SequenceFile,ParquetFile,RCFILE等) 2.只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符,Hive 就可以解析数据. 3.Hive 中包含以下数据模型:DB.Table,Ext

1.使用JDBC连接Hive 1 import java.sql.Connection; 2 import java.sql.DriverManager; 3 import java.sql.PreparedStatement; 4 import java.sql.ResultSet; 5 6 public class HiveDemo { 7 public static void main(String[] args) throws Exception { 8 Class.forName("o

     原表:select * from pagereferrer;如下:  如何在这张表中,查询出按 URL分类的信息 ,例如:211.95.60.43:8080算一类信息,并按百分比显示.预期结果如下: precent字段显示百分比,urlCount字段统计该url的数量. 会遇到两个主要问题: 1:如何只截取到红色标注的部分. 2:截取前8位字符之后,URL为空如何以显示“ / ” 3:如何统计不同类型URL所占百分比.   ===============================

1.Select 语法 SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list] ] [LIMIT number] where:查询存在的记录 SELECT * FROM sales W

阅读本文你可以获取: 1.数据库的查询 2.hive表的基本操作(建表三种常用方式.删除表.修改表.加载数据.内外表转换.添加分区.复制数据) 3.SQL到HiveQL的的一些不同点 1.   基本操作 --查询数据库 Show databases; --筛选数据库: Show databases like 'h.*'; --修改数据库指定位置: Create database test_database Location '/my/file'; --显示数据库文件所在目录语句: Describ

Hive官方网站上有详细的语法说明,参考LanguageManual. 这里我把最常用的几块列出来. HIVE DDL Database 建库语句 CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name [COMMENT database_comment] [LOCATION hdfs_path] [MANAGEDLOCATION hdfs_path] [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_va

1.本周学习总结 这是第二周学习了,还是感觉吃力,慢慢来吧 .知识总是一点一点进到脑子里,虽然头小,但总会进来不是! 知识储备:   A.整形变量按照长度分为byte.short.int.long.              B. 整型数据发生溢出时,采用类型转换的方法.              C.Java中有以反斜杠(\)开头的字符,反斜杠将其后面的字符转变为另外的含义,称为转义字符              D.对于一个浮点数: 加上f或F后缀,就是float型,如3.0f 加上d或D后

Hive架构流程(十分重要,结合图进行记忆理解)当客户端提交请求,它先提交到Driver,Driver拿到这个请求后,先把表明,字段名拿出来,去数据库进行元数据验证,也就是Metasore,如果有,返回有,Driver再返回给Complier编译器,进行HQL解析到MR任务的转化过程,执行完之后提交回给Driver一个MR任务,然后提交到Hadoop集群,交给YRAN进行接收请求并处理,产生结果,把结果再返回给Driver, Driver再把结果返回给客户端进行显示. 当写了一串非常复杂的SQL

1.Hive完整建表 1 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name( 2 [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 3 ) 4 [COMMENT table_comment] 5 [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 6 [CLUSTERED BY (col_name, col_name,

' then '精选' else null end as sale_type 注意: end不能少

自从 C# 7.3 放开 ref 之后,这玩法就太花哨了,也让 C# 这门语言变得越来越多范式,越来越重,这篇我们就来聊聊 ref,本质上来说 ref 的放开就是把 C/C++ 指针的那一套又拿回来了,而且还封装成一套自己的玩法,下面一一解读下. 一:方法参数上的 ref 我想设计者的初心把 ref 的功能限制的死死的,可能也考虑到 C# 是一门面向业务开发的语言,讲究的是做项目快狠准,性能反而不是第一要素,这个时候的 ref 很简单,看一下代码: class Program { static

hive语法中主要提供了以下复合数据类型: 1)Structs: structs内部的数据可以通过DOT(.)来存取.例如,表中一列c的类型为STRUCT{a INT; b INT},我们可以通过c.a来访问域a. 2)Map(K-V对):访问指定域可以通过["指定域名称"]进行.例如,一个Map中M包含了一个group->gid的K-V对,gid的值可以通过M['group']来获取. 3)Array:array中的数据为相同类型.例如,假如array A中元素['a','b'

date: 2018-11-16 19:03:08 updated: 2018-11-16 19:03:08 Hive sql函数 一.关系运算 等值比较: = select 1 from dual where 1 = 2; 等值比较:<=> a <=> b 不等值比较: <>和!= a != b || a <> b 小于比较: < a < b 小于等于比较: <= a <= b 大于比较: > a > b 大于等于比较:

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

完整PDF下载:<HIVE简明教程> 前言 Hive是对于数据仓库进行管理和分析的工具.但是不要被“数据仓库”这个词所吓倒,数据仓库是很复杂的东西,但是如果你会SQL,就会发现Hive是那么的简单,简单到甚至不用学就可以使用Hive做出业务需求所需要的东西. 但是Hive和SQL毕竟不同,执行原理.优化方法,底层架构都完全不相同. 大数据离线分析使用Hive已经成为主流,但是目前市面上Hive相关的中文书籍只有一本<Hive编程指南>,对于不懂技术的数据分析人员来说,这本书有些繁琐

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍)    1.1.课程的背景       作为企业Hadoop应用的核心产品,Hive承载着FaceBook.淘宝等大佬 95%以上的离线统计,很多企业里的离线统计甚至全由Hive完成,如我所在的电商.       Hive在企业云计算平台发挥的作用和影响愈来愈大,如何优化提速已经显得至关重要.       Hive作业的规模决定着优化层级,一个Hive作业的优化和一万的Hive作业的优化截然不同.       拥有1万多个Hive作业的大电商如何进行Hiv

想了解Hadoop整体结构及各框架角色建议飞入这篇文章,写的很好:http://www.open-open.com/lib/view/open1385685943484.html .以下文章是本人参考各牛人文章总结出,主要是Hive的使用.参考自:http://www.blogjava.net/hengheng123456789/archive/2011/01/05/342354.html 1. Hive是什么 Hive是一个基于hadoop的数据仓库.Hive 是建立在 Hadoop 上的数据

转 :  http://www.cnblogs.com/xd502djj/p/3799432.html hive的查询注意事项以及优化总结 . 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 ...