oracle.hive都存在with as的用法.用于将重复的查询结果复用. 今天做统计分析时用到,使用例子如下: 1. 直接查询 with tmp_a as ( select f1,f2,f3 from test1 ) select f1,f2,f3 from tmp_a; 2. 多表计算结果join with tmp_a as ( select f1,f2,f3 from test1 ), tmp_b as( select f1,f4,f5 from test2 ) select a.f1,

一.为什么要创建分区表 1.select查询中会扫描整个表内容,会消耗大量时间.由于相当多的时候人们只关心表中的一部分数据, 故建表时引入了分区概念. 2.hive分区表:是指在创建表时指定的partition的分区空间,若需要创建有分区的表, 需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 二.实现创建.删除分区表 注意:1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. 2.hive的表和列名不区分大小写(故建表时

创建表 CREATE TABLE if not exists student ( student_id int, sex int, address String, email String ) 这里需要注意的是,虽然hiveSL类似sql语言,但是他们有很多需要注意的地方,不能直接使用符号,比如"'",";"这些,分号,hdfs认为是结束的符号.要使用这些符号的话,需要写成他们ask码的形式 还有在创建表时,字段的数据类型,不是使用的sql中的类型,类似java中的

基于CDH5.x 下面使用eclipse 操作hive .使用java通过jdbc连接HIVESERVICE 创建表 import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; /** * Created by Sebastian on 2016/10/25. * */ p

//创建数据库create datebase hive;//创建表create table t_emp(id int,name string,age int,dept_name string,like array<string>,tedian map<string,string>)row format delimited fields terminated by ','collection items terminated by '_'map keys terminated by

使用create table命令创建表失败,如下错误信息: hive> create table test(id int,name string,age int,sex string); FAILED: Execution Error, return code from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:Could not create "increment"/"table&quo

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

* 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

创建表的三种方式: 方式一:新建表结构 CREATE TABLE emp( empno int, ename string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'; load data local inpath '/home/hadoop/files/emp.txt' overwrite into table emp; 方式二:复用已有的表结构 CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXI

1.外部表 关键字:EXTERNAL 外部表创建时需要指定LOCATION 删除外部表时,数据不被删除 CREATE EXTERNAL TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User', country STRING COMMENT 'country of origination') COMMEN

hive -- 分区,分桶(创建,修改,删除) 分区: 静态创建分区: 1. 数据: john doe 10000.0 mary smith 8000.0 todd jones 7000.0 boss man 20000.0 freed finance 15000.0 stacy saber 4000.0 建表+添加一个数据 create table if not exists employees( name string, money float) row format delimited f

1.首先需要安装Hadoop和Hive 安装的时候参考 http://blog.csdn.net/jdplus/article/details/46493553 安装的版本是apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz,解压到/usr/local目录下 然后在/etc/profile文件中添加 export HIVE_HOME=/usr/local/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 2.修改配置文件 在bin/hive-config.sh文件

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 0.13.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题

1.hive概述 Apache Hive数据仓库软件有助于使用SQL读取,编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集.可以将结构投影到已存储的数据中.提供了命令行工具和JDBC驱动以将用户连接到Hive. 2.hive优缺点 优点: (1)操作接口采用了sql,简化开发,减少学习成本. (2)避免手写mapreduce程序 (3)hive执行延迟较高,使用场景大多用在实时性要求不强的情景 (4)优点在于处理大数据 (5)支持自定义函数 缺点: (1)hive的sql表达能力有限(HSQL) (2)

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 2.3.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题,

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8710356.html 概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表   一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COM

package hbaseCURD; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.Get; import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable; import org.apache.

在前面的文章中,介绍了可以把Hive当成一个"数据库",它也具备传统数据库的数据单元,数据库(Database/Schema)和表(Table). 本文介绍一下Hive中的数据库(Database/Schema)和表(Table)的基础知识,由于篇幅原因,这里只是一些常用的.基础的. 二.Hive的数据库和表 先看一张草图: Hive结构 从图上可以看出,Hive作为一个"数据库",在结构上积极向传统数据库看齐,也分数据库(Schema),每个数据库下面有各自的表组

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>系列的第三篇,要学习的是各种类型的表及其特点,主要内容如下:

1.创建表空间 导出Oracle数据的指令:/orcl file=C:\jds.dmp owner=jds 导入Oracle数据的指令:imp zcl:/orcl file=C:\jds.dmp full=y --第1步:创建临时表空间 CREATE TEMPORARY TABLESPACE User_Temp TEMPFILE 'E:\OrclData\DataTemp\User_Temp.dbf' SIZE 50m AUTOEXTEND ON NEXT 50m MAXSIZE 20480m

背景:修改pg内核,在创建表时,表名不能和当前的用户名同名. 首先我们知道DefineRelation此函数是最终创建表结构的函数,最主要的参数是CreateStmt这个结构,该结构如下 typedef struct CreateStmt { NodeTag type; RangeVar *relation; /* relation to create */ List *tableElts; /* column definitions (list of ColumnDef) */ List *i