1.hive的分组和组内排序---语法 语法: row_number() over (partition by 字段a order by 计算项b desc ) rank rank是排序的别名 partition by:类似hive的建表,分区的意思: order by :排序,默认是升序,加desc降序: 这里按字段a分区,对计算项b进行降序排序 2.hive的分组和组内排序 --- 实例 要取top10品牌,各品牌的top10渠道,各品牌的top10渠道中各渠道的top10档期 1.取top

select * from (select row_number() over() as rownum,tablename from pg_tables) t where rownum<10;

2016.10.13 20:28 很久没有写随笔了,自打小宝出生后就没有写过新的文章.数次来到博客园,想开始新的学习历程,总是被各种琐事中断.一方面确实是最近的项目工作比较忙,各个集群频繁地上线加多版本的提测,每次到了晚上就感觉很疲惫,另一方面确实是自己对自己最近有些放松,没有持续地学习.很庆幸今天能在一个忙碌的工作日后,开始着手这篇文章. 来到大数据前,我对大数据可以说是一无所知.诸如Hadoop.Hive等名词仅仅处于"听过"的阶段,完全不知道其作用.大数据的概念真的很多,想真正理

建表规则如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (

1.没有接触,不知道这个事物是什么,所以不会产生任何问题.2.接触了,但是不知道他是什么,反正我每天都在用.3.有一定的了解,不够透彻.那么hive,1.我们对它了解多少?2.它到底是什么?3.hive和hadoop是什么关系?扩展:hbase和hive是什么关系? Hive最初是应Facebook每天产生的海量新兴社会网络数据进行管理和机器学习的需求而产生和发展的.那么,到底什么是Hive,我们先看看Hive官网Wiki是如何介绍Hive的(https://cwiki.apache.org/c

Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中. 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) >

使用hive时,我们偶尔会遇到这样的问题,当你将结果输出到屏幕时,查出的数据往往显示为null,但是当你将结果输出到文本时,却显示为空(即未填充),这是为什么呢? 在hive中有一种假NULL,它看起来和NULL一样,但是实际却不是NULL. 比如下面这样: [hdfs@dsdc04 ~]$ cat /data6/chenye/baidu_djzs_sessionid/test\NNULL Krisnull 本地的test文件内有五行数据,分别为\N.NULL.   .Kris.null 我们建

环境:mac OS X Yosemite + hadoop 2.6.0 + hive 1.2.0 + jdk 1.7.0_79 前提:hadoop必须先安装,且处于运行状态(伪分式模式或全分布模式均可) hive官网地址:http://hive.apache.org/ 建议:经个人实践,在mac OS X Yosemite 环境下,如果使用apache下载的原始hadoop 2.6.0,不管jdk安装成什么版本(1.6\1.7\1.8都试过),hive 1.2.0启动时,始终报jdk版本不匹配,

hive中有桶的概念,对于每一个表或者分区,可以进一步组织成桶,说白点,就是更细粒度的数据范围.hive采用列值哈希,然后除以桶的个数以求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中.使用桶的好处:1.获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join)高效的实现.比如JOIN操作.对于JOIN操作两个表有一个相同的列,如果对这两个表都进行了桶操作.那么将

HIVE几种数据导入方式 今天的话题是总结Hive的几种常见的数据导入方式,我总结为四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中.我会对每一种数据的导入进行实际的操作,因为纯粹的文字让人看起来很枯燥,而且学起来也很抽象.好了,开始操作! 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive

Hive是一种构建在Hadoop上的数据仓库,Hive把SQL查询转换为一系列在Hadoop集群中运行的MapReduce作业,是MapReduce更高层次的抽象,不用编写具体的MapReduce方法.Hive将数据组织为表,这就使得HDFS上的数据有了结构,元数据即表的模式,都存储在名为metastore的数据库中. 可以在hive的外壳环境中直接使用dfs访问hadoop的文件系统命令. Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF,来在查询中使用.Hive中有3种UDF: UDF:操作单个

1.建表: hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING); 由于很多数据在hadoop平台,当从hadoop平台的数据迁移到hive目录下时,由于hive默认的分隔符是/u0001,为了平滑迁移,需要在创建表格时指定数据的分割符号,语法如下: create table ooo(uid strin

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 map

一.Hive 分号字符 分号是SQL语句结束标记,在HiveQL中也是,可是在HiveQL中,对分号的识别没有那么智慧,比如: select concat(cookie_id,concat(';','zoo')) fromc02_clickstat_fatdt1 limit 2; FAILED: Parse Error: line 0:-1 cannot recognize input'<EOF>' in function specification 能够判断,Hive解析语句的时候,仅仅要遇

卷首语 前一篇文章hive UDAF开发入门和运行过程详解(转)里面讲过UDAF的开发过程,其中说到如果要深入理解UDAF的执行,可以看看求平均值的UDF的源码 本人在看完源码后,也还是没能十分理解里面的内容,于是动手再自己开发一个新的函数,试图多实践中理解它 函数功能介绍 函数的功能比较蛋疼,我们都知道Hive中有几个常用的聚合函数:sum,max,min,avg 现在要用一个函数来同时实现俩个不同的功能,对于同一个key,要求返回指定value集合中的最大值与最小值 这里面涉及到一个难点,函

Hive中有一些参数是系统给提供给用户的,我们可以通过这些参数的设置可以让Hive在不同的模式下工作,或者改变显示的效果. 1.通过set对参数值进行设定,这种设置只能是在本次会话有效,退出Hive就会失效: hive (default)> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict;hive (default)> INSERT OVERWRITE TABLE emp > PARTITION(province,city) > SELE

最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中.毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容.如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出. 第一篇:HDFS的上传与下载(put & get):https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552553.html 第三篇:Hive分区表的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/105

hive建表后直接将数据文件拷贝到table目录下,select * 可以查到数据,但是select count(1) 一直返回0,这个是因为hive中有个配置 hive.stats.autogather=true Enables automated gathering of table-level statistics for newly created tables and table partitions, such as tables created with the INSERT OV

遇到个情况,跑hive级联insert数据报错,可以尝试换个hive计算引擎 hive遇到FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask错误 .配置mapreduce计算引擎 set hive.execution.engine=mr; .配置spark计算引擎 set hive.execution.engine=spark; .配置tez 计算引擎 set hive.

1. 准备数据表test2 create table test2( a int, b int, c int, d int, e int); 2. 准备2条数据 ,,,,); ,,,,); 查询显示如下: 3. 现在要求出a,b,c,d,e 5个字段中每行的最大值和最小值. 虽然hive中有min和max,但是那是求某列字段的最小值和最大值,在这里行不通.接下来使用hive中的数组排序方法来求解. 思路: 先将字段合并到数组里面,然后使用数组排序函数. select sort_array(arra

在hive中有metaServer与hiveServer2两种服务,看了好多文章说这两个的区别,文章内容有对有错,不够全面,故在这里好好总结一下. 首先,下面这个hive构架图,我们一定不陌生,它反应出hive有哪些组件结构 当然下面的图是hadoop1的部分,现在JobTracker是Yarn了 上面的部分是访问Hive的三个入口, :直接Cli : 通过JDBC : webUI 当我们要连接Hive进行操作时,首先必须是安装了,安装hive很简单,直接在conf/hive-site配置存放H