在Oracle中minus运算的主要功能是: 在进行两个表格或者两个查询结果的时候,返回在第一个表格/查询结果中与第二个表格/查询结果不同样的记录. 结果不同样的记录包括两种情况:A,B 表中某一行的内容不同和A表中的数据在B表中不存在.总之返回的是A表的数据. Hive中没有实现minus功能的函数,仅仅好分步实现. 一.找出在A表中的数据在B表中不存在的数据 insert overwrite table tmp_A partition(name='A_innot_B') select a.*

1. 内部表 create table test (name string , age string) location '/input/table_data'; 注:hive默认创建的是内部表 此时,会在hdfs上新建一个test表的数据存放地 load data inpath '/input/data' into table test ; 会将hdfs上的/input/data目录下的数据转移到/input/table_data目录下.删除test表后,会将test表的数据和元数据信息全部删

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. 1. 内部表: create table tt (name string , age string) location '/input/table_data'; 此时,会在hdfs上新建一个tt表的数据存放地,例如,笔者是在 hdfs://master/input/table_data 上传hdfs数据到表中: load data inpath '/input/data' into table tt; 此时会将hdfs上的/inpu

1.Table 内部表 1).与数据库中的Table在概念上是类似的 2).每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据 3).所有的Table数据(不包括 External Table) 都保存在这个目录中 4).删除表时,元数据与数据都会被删除 5).建表: 2.Partition 分区表 1).Partition 对应于数据库的Partition列的密集索引 2).在Hive中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录,所有的Partition的数据都存储在对应的目录中.

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据:而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等.下面分别来介绍. 一.Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告

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

tommyduan_fingerlib 指纹库 栅格小区级别数据tommyduan_mr_grid_cell_result_all 统计 栅格小区级别数据业务:以tommyduan_mr_grid_cell_result_all为主,如果某个栅格(gridid,buildingid,floor)没有小区的话,使用用指纹库的栅格(gridid,buildingid,floor)下的小区;否则,使用tommyduan_mr_grid_cell_result_all的栅格(gridid,buildin

问题背景 最近遇到一个比较棘手的事情:hive sql优化: lib表(id,h,soj,noj,sp,np)         --一个字典表 mitem表(md,mt,soj,noj,sp,np)--一天的数据,包含小时分区的表. 业务: 1)需要先把lib表与mitem表进行关联(关联条件是lib.soj=mitem.soj and lib.noj=mitem.noj),关联后的结果按照soj,md,mt,id,h进行分组: 2)对1)中的结果在分组的时候需要统计差值的平均值记为svalue

转的这里的 首先先导出所有的table表 hive -e "use xxxdb;show tables;" > tables.txt 然后再使用hive内置语法导出hive表的建表语句,这里使用的是一个shell cat tables.txt |while read eachline do hive -e "use xxxdb;show create table $eachline" >>tablesDDL.txt done

Hive本身并不存储数据,而是将数据存储在Hadoop的HDFS中,表名对应HDFS中的目录/文件.根据数据的不同存储方式,将Hive表分为外部表.内部表.分区表和分桶表四种数据模型.每种数据模型各有优缺点.通过create user命令创建user表时,会在HDFS中生成一个user目录/文件. 外部表 数据不由Hive管理,使用drop命令删除一个表时,只是把表的元数据给删除了,而表的数据不会删除. 创建外部表的SQL语句: create external table bigdata17_u

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)

hive内部表.外部表.分区 内部表(managed table) 默认创建的是内部表(managed table),存储位置在hive.metastore.warehouse.dir设置,默认位置是/user/hive/warehouse. 导入数据的时候是将文件剪切(移动)到指定位置,即原有路径下文件不再存在 删除表的时候,数据和元数据都将被删除 默认创建的就是内部表create table xxx (xx xxx) 外部表(external table) 外部表文件可以在外部系统上,只要有

Hive中小表与大表关联(join)的性能分析 [转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c01016j7n.html] 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询.这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟. 多小的表算小表?如果所谓的小表在内存中放不下怎么办?我用2个只有几条记录的表做关联查询

使用hive需要hive环境 启动Hive 进入HIVE_HOME/bin,启动hive ./hive 内部表 建表 hive> create table fz > (id int,name string,age int,tel string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY ',' > STORED AS TEXTFILE; 创建完成后使用 show tables; 查看是否创建成功. hive> show

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

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,

相信很多用户都用过关系型数据库,我们可以在关系型数据库里面创建表(create table),这里要讨论的表和关系型数据库中的表在概念上很类似.我们可以用下面的语句在Hive里面创建一个表: hive> create table wyp(id int, > name string, > age int, > tele string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY '\t' > STORED AS TEX

1.外部表和内部表区别 创建表时:创建内部表时,会将数据移动到数据仓库指向的路径:若创建外部表,仅记录数据所在的路径, 不对数据的位置做任何改变. 删除表时:在删除表的时候,内部表的元数据和数据会被一起删除, 而外部表只删除元数据,不删除数据.这样外部表相对来说更加安全些,数据组织也更加灵活,方便共享源数据. hive默认创建的是内部表 外部表比内部表更加安全 在删除内部表的时候,Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉:而删除外部表的时候,Hive仅仅删除外部表的元数据,数据是不会删除的!

在hive中对于json的数据格式,可以使用get_json_object或json_tuple先解析然后查询. 也可以直接在hive中创建json格式的表结构,这样就可以直接查询,实战如下(hive-2.3.0版本): 1. 准备数据源 将以下内容保存为test.txt {"student":{"name":"king","age":11,"sex":"M"},"class&

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