hive 前一天后一天

2024-08-02

Hive 时间日期处理总结

最近用hive比较多,虽然效率低,但是由于都是T+1的业务模式.所以也就不要求太多了,够用就行.其中用的吧比较多就是时间了,由于大数据中很多字段都不是标准的时间类型字段,所以期间涉及了很多的时间日期字段的处理,这里做一个汇总.一遍以后查询使用.也方便大家学习. 下面列举几个用的比较多的情况进行说明: 获得当前日期的几种用法: 1.先来一个比较老的,select unix_timestamp() ; 结果如下: 2.通过提示可知该用法已经被放弃了建议采用current_timestamp来替代.查

日期-用Datapicker实现前一天后一天

运用了JQuery UI Datepicker 插件和一些常用日期的方法.其中Datepicker的API具体可参考[http://api.jqueryui.com/datepicker/#option-dateFormat]  <!doctype html> <html lang="en"> <head> <met

Spark:spark df插入hive表后小文件数量多，如何合并？

在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu

JSjs获取当前时间的前一天/后一天（昨天/明天）

Date curDate = new Date(); var preDate = new Date(curDate.getTime() - 24*60*60*1000); //前一天 var nextDate = new Date(curDate.getTime() + 24*60*60*1000); //后一天在WdatePicker中全面实行的方法 <input class="Wdate" type="text" id="date_no&quo

Hive分组后取组内排名方法row_number

今天遇到这样一个需求场景,要取出每一种分类(a,b组合分类) 符合条件的日期(字段c) 距离现在最近的10个日期的数据首先想到的是用sql筛选出符合某种条件的所有数据,这样的事情很简单然后用脚本(python)遍历每一种组合(a,b),然后按日期c倒序排序取前10 如果拿到这个数据后还要去hive连表查询其他数据,那么上面的方法就比较麻烦,可能需要再取多次hive 我们有没有sql的方法直接完成这样的事情呢?有的我们可以用到row_number: with t_rank as (

js获取当前时间的前一天/后一天

Date curDate = new Date();var preDate = new Date(curDate.getTime() - 24*60*60*1000); //前一天var nextDate = new Date(curDate.getTime() + 24*60*60*1000); //后一天

JavaScript如何实现日期的前一天后一天转变

1.生成时间 var data =new Date(); 2.获得时间戳什么是时间戳? 时间戳是指格林威治时间自1970年1月1日(00:00:00 GTM)至当前时间的总秒数.它也被称为Unix时间戳(Unix Timestamp). 时间戳是能够表示一份数据在一个特定时间点已经存在的完整的可验证的数据,通常是一个字符序列,唯一地标识某一刻的时间 //获得时间戳 var time=date.getTime(); //获得当前的毫秒数 ***; //一天的毫秒数 3.调用函数(前一天.

Javascript/Jquery实现日期前一天后一天

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/strict.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="en"> <head> <meta http-equiv="Content-Type"

php获取前一天后一天,php时间函数操作

<?php date_default_timezone_set('PRC'); //默认时区 echo "今天:",date("Y-m-d",time()),"<br>"; echo "今天:",date("Y-m-d",strtotime("18 june 2008")),"<br>"; echo "昨天:",dat

python获取时间————前一天后一天前一小时后一小时前一分钟后一分钟

获取当天日期一: import time print(time.strftime("%Y-%m-%d")) #输出当前日期 2018-05-01 二: import datetime print(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) #输出当前日期 2018-05-01 获取其他日期及其时间只需要修改timedelta里的参数即可往前推是负- 往后推是正+: import datetime n

Hive启动后show tables报错：Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient

错误详情: FAILED: HiveException java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient 错误原因:Hive的数据库Mysql在安装的时候没有初始化解决办法:初始化数据库 cd /hive/bin ./schematool -dbType mysql -initSchema 这样显示即为初始化成功. 然后再

spark 读取hive 计算后写入hive

package com.grady import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession} object HiveTableToTable { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("StuToStu2") val sp

Hive on Spark安装配置详解（都是坑啊）

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi

hive 桶相关特性分析

1. hive 桶相关概念桶(bucket)是指将表或分区中指定列的值为key进行hash,hash到指定的桶中,这样可以支持高效采样工作. 抽样( sampling )可以在全体数据上进行采样,这样效率自然就低,它还是要去访问所有数据.而如果一个表已经对某一列制作了bucket,就可以采样所有桶中指定序号的某个桶,这就减少了访问量. 2. 桶作用 1)数据抽样 2)提升某些查询操作效率,如:mapside join 3. 桶的使用 --场景一.场景二使用此表说

Impala与Hive的比較

1. Impala架构 Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启示下开发的实时交互SQL大数据查询工具,Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner.Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),能够直接从HDFS或HBase中用SELECT.JOIN和统计函数查询数据,从而大大减少了延迟.其架构如图 1所看到的,Im

Hive HA使用说明

hive让大数据飞了起来,不再需要专人写MR.平常我们都可以用基于thrift的任意语言来调用hive. 不过爱恨各半,hive的thrift不稳定也是出了名的.很容易就出问题,让人无计可施.唯一的办法就是不断kill,不断restart. 当然,我们可以用haproxy来解决这个问题,关键,haproxy不管hive是否逻辑可用,不能执行逻辑的hive也“死马当活马”. 当然,搞的好的可以用 zookeeper,不过,它太“重”,而且不管hive的重启. Hive HA横空出世.只要指明它可以

Hive（笔记）

(2015.07.22Hive笔记) 一.Hive的安装 1.1Hive的安装过程下载hive源文件(apache-hive-0.14.0-bin.tar.gz ) 解压hive文件进入$HIVE_HOME/conf/修改文件 cp hive-env.sh.template hive-env.sh cp hive-default.xml.template(模板文档,提供了hive很多参数) hive-site.xml 修改$HIVE_HOME/conf的hive-env.sh,增加以下三行

Hive 编程之DDL、DML、UDF、Select总结

Hive的基本理论与安装可参看作者上一篇博文<Apache Hive 基本理论与安装指南>. 一.Hive命令行所有的hive命令都可以通过hive命令行去执行,hive命令行中仍有许多选项.使用$hive -H查看: -e 选项后面可以直接接一个hql语句,不用进入到hive命令行用户接口再输入hql语句. -f 选项后面接一个hql语句的文件. -i 选项在hql语句执行之前的初始化hql文件.例如添加.导入等操作都可以写在这个hql语句文件中. 在hive使用中,大多是写很多脚本,在h

hive 集成 hbase NoClassDefFoundError: org/apache/htrace/Trace

更新了hive版本后,在创建hive外部表级联hbase 的时候报如下异常: hive (default)> create external table weblogs(id string,datatime string,userid string,searchname string,retorder string,cliorder string,cliurl string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler

Hive的HQL语句及数据倾斜解决方案

[版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51675005 作者: 朱培 ID:sdksdk0 Hive环境的搭建在这里也不重复说了,安装配置可以查看我的这篇文章:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51512031.在这里主要是分享一下HQL语句实践及其函数的基本使用. 一.Hive的基本概念在Hive中没有插入操作,

Hive drop table卡住的问题

在hive中,show tables,create 等命令能正常执行,删除表drop table x时,会出现卡住的现象. 进入mysql, show variables like 'char%' 可以看到按理说是正确的. 后面发现,是在建好hive数据库后,没有第一时间将character_set_database编码由utf8修改为latin1.而是去hive中create了一张表.而后才将character_set_database编码由utf8改成了latin 解决办法: 在mysql

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