UNION用于联合多个select语句的结果集,合并为一个独立的结果集,结果集去重. UNION ALL也是用于联合多个select语句的结果集.但是不能消除重复行.现在hive只支持UNION ALL. 这里需要特别注意,每个select语句返回的列的数量和名字必须一样,同时字段类型必须完全匹配,否则会抛出语法错误. 这种时候可以使用别名处理.例如 使用别名之后就不会报错了.

hive操作数据库还是比较方便的,因此才会有hbase与hive整合.下面我们hive的强大功能吧.为了增强阅读性,下面提几个问题: 1.hive支持哪些运算符? 2.hive是否支持左右连接? 3.hive如何截取字符串?4.hive提供了那些系统函数? 目录 一.关系运算:... 4 1. 等值比较: =. 4 2. 不等值比较: <>. 4 3. 小于比较: <. 4 4. 小于等于比较: <=. 4 5. 大于比较: >. 5 6. 大于等于比较: >=. 5

Hive从0.14版本开始支持事务和行级更新,但缺省是不支持的,需要一些附加的配置.要想支持行级insert.update.delete,需要配置Hive支持事务.(行级的insert好像不配置也能运行) 1.修改hive-site.xml,添加如下语句: <property> <name>hive.support.concurrency</name> <value>true</value> </property> <prope

Hive中的文件格式 1-TEXTFILE 文本格式,Hive的默认格式,数据不压缩,磁盘开销大.数据解析开销大. 对应的hive API为:org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat和org.apache.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat: 可结合Gzip.Bzip2使用(系统自动检查,执行查询时自动解压),但是使用这种方式,hive不会对数据进行切分,从而无法对数据进行并行操作 2-SequenceFile

转自:http://www.aboutyun.com/thread-7316-1-1.html 一.关系运算:1. 等值比较: = 语法:A=B 操作类型:所有基本类型 描述: 如果表达式A与表达式B相等,则为TRUE:否则为FALSE 举例:hive>select 1 from lxw_dual where 1=1; 2. 不等值比较: <> 语法: A <> B 操作类型: 所有基本类型 描述: 如果表达式A为NULL,或者表达式B为NULL,返回NULL:如果表达式A与

写hive 用in 如分时段,分类型,分平台统计点击量 select substr(createtime,12,2) hour,logtype,os_id,count(*)  from  wizad_mdm_raw_hdfs raw where ad_id in ('19829','19830','19831','26657d5ff9020d2abefe558796b99584') and adn=5 group by substr(createtime,12,2),logtype,os_id

测试环境  Hive 1.2.1000.2.6.0.3-8 set hive.support.concurrency=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager; set hive.compactor.initiator.on=true; ; drop table tmp_ccc_20180716;

1.说明 hive默认使用分隔符如空格,分号,"|",制表符\t来格式化数据记录,对于复杂数据类型如json,nginx日志等,就没有办法拆分了,这时候需要更加强大的SerDe来处理复杂数据, 如使用JsonSerDe或者使用正则表达式RegSerDe来处理. 2.下载jar包 json-serde-1.3.8-jar-with-dependencies.jar: http://www.congiu.net/hive-json-serde/1.3.8/hdp23/json-serde-

Union的语法格式如下: select_statement UNION ALL select_statement UNION ALL select_statement ... Union用于将多个SELECT语句的查询结果合并到一个结果集中,目前Hive只支持UNION ALL,也就是结果集中的重复记录不会被删除.SELECT语句返回列的数目和名称必须相同,否则会报schema错误.Union语句还可以嵌套在FROM子句中: SELECT * FROM ( select_statement U

需求描述 考虑直接在Hive或者Impala等Big Data方案,能够支持MDX查询,现调研一下Mondrian对hive的支持情况. 环境准备 hive环境,采用hive-0.10-cdh4.2.1 客户端程序使用的类库:mondrian-3.6.0.olap4j-1.2.0-SNAPSHOT 数据准备 来源于网上一个数据源,准备四张表 Customer - 客户信息维表 Product - 产品维表 ProductType - 产品类表维表 Sale - 销售记录表 为了方便测试数据与MD

一.ACID介绍 ACID就是常见数据库事务的四大特性:Atomicity(原子性).Consistency(一致性).Isolation(隔离性).Durability(持久性). 在Hive 0.13之前,Hive支持分区级别上原子性.一致性.持久性,隔离性可以通过hive提供的锁机制来实现(通过zookeeper锁或者内存锁来锁住一个分区的数据).从Hive 0.13开始,Hive可以支持行级别上面的ACID语义了.因此我们可以在有其他程序读取一个分区数据时往这个分区插入新的数据. 二.使

Hive从0.14版本开始支持事务和行级更新,但缺省是不支持的,需要一些附加的配置.要想支持行级insert.update.delete,需要配置Hive支持事务. 一.Hive具有ACID语义事务的使用场景1. 流式接收数据.许多用户使用诸如Apache Flume.Apache Storm或Apache Kafka这样的工具将流数据灌入Hadoop集群.当这些工具以每秒数百行的频率写入时,Hive也许只能每15分钟到1小时添加一个分区,因为过于频繁地添加分区很快就会使一个表中的分区数量难以维

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

一.DDL操作(定义操作) 1.创建表 (1)建表语法结构 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]          //字段注释[COMMENT table_comment]                                            //表的注释[PARTITIONED BY (col_name data_t

Hive DDL(数据定义语言) Confluence Administrator创建, Janaki Lahorani修改于 2018年9月19日 原文链接 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL 翻译:Google Google翻译,金山软件 金山词霸 校对:南大通用 范振勇 (2018.9.26) 一.概述 这里是HiveQL DDL语句的文档,其中包括: CREATE 数据库/SCHEMA,表

hive的启动: 1.启动hadoop2.开启 metastore 在开启 hiveserver2服务nohup hive --service metastore >> log.out 2>&1 &nohup hive --service hiveserver2 >> log.out 2>&1 &查看进程是否起起来:tandemac:bin tanzhengqiang$ jps -ml | grep Hive 数据结构 1.视频表 字段

第1章 Hive入门 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 )Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 避免

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

数仓特征:面向主题,集成,非易失的,时变.数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源.为了决策需要而产生的,不是所谓的"大型数据库".   数据库与数据仓库的区别(OLTP 与 OLAP 的区别) 操作型处理,叫联机事务处理 OLTP(On-Line Transaction Processing,),也可以称面向交易的处理系统,它是针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行查询.修改.用户较为关心操作的响应时间.数据的安全性.完整性和并发支持的用户数等问

一.DDL数据定义 1.创建数据库 1)创建一个数据库,数据库在 HDFS 上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db. hive (default)> create database db_hive; 2)避免要创建的数据库已经存在错误,增加 if not exists 判断.(标准写法) hive (default)> create database db_hive; FAILED: Execution Error, return code 1 from org.

本文整体分为两部分,第一部分是简写,如果能看懂会用,就直接从此部分查,方便快捷,如果不是很理解此SQL的用法,则查看第二部分,是详细说明,当然第二部分语句也会更全一些! 第一部分: hive模糊搜索表:show tables like '*name*'; 查看表结构信息:desc table_name; 查看分区信息:show partitions table_name; 加载本地文件:load data local inpath '/xxx/test.txt' overwrite into t