目前HVIE里查询如下语句报错: select * from dw.ticket_user_mtime limit 10; 错误如下: 17/07/06 16:45:38 [main]: DEBUG impl.RecordReaderImpl: merge = [{data range [22733, 19927580), size: 19904847 type: array-backed}]Failed with exception java.io.IOException:java.lang.

一.前言 Hive默认计算引擎时MR,为了提高计算速度,我们可以改为Tez引擎.至于为什么提高了计算速度,可以参考下图: 用Hive直接编写MR程序,假设有四个有依赖关系的MR作业,上图中,绿色是Reduce Task,云状表示写屏蔽,需要将中间结果持久化写到HDFS. Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业,这样只需写一次HDFS,且中间节点较少,从而大大提升作业的计算性能. 二.安装包准备 1)下载tez的依赖包:http://tez.apache.org 2)拷贝apache-tez-

1. 数据源信息 {"student": {"name":"king","age":11,"sex":"M"},"sub_score":[{"subject":"语文","score":80},{"subject":"数学","score":80},

hive表结构例如以下: create table pv_user_info( session_id string, user_id string, url string, starttime bigint ); 主要就是这几个字段实用.省略其它. 实现方式:userid和sessionid分组后并按时间降序排序,降序排序后.第一行就是该用户最后一次浏览的网页.最后一行是第一次浏览的网页,第一行的starttime和第二行的starttime相减就是第二行停留时间. 这里会有几个误差 用户最后一

首先,hive本身有一个UDF,名字是datediff.我们来看一下这个日期差计算的官方描述,(下面这个是怎么出来的): hive> desc function extended datediff; OK datediff(date1, date2) - Returns the number of days between date1 and date2 date1 and date2 are strings in the format 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' or 'yyy

目录 一.背景 二.算法 1. 第一步:排序 2. 第二步:第二列与第三列做日期差值 3. 第三步:按第二列分组求和 4. 第四步:求最大次数 三.扩展(股票最大涨停天数) 强哥说他发现了财富密码,最近搞了一套股票算法,其中有一点涉及到股票连续涨停天数的计算方法,我们都知道股票周末是不开市的,这里有个断层,需要一点技巧.我问是不是时间序列,他说我瞎扯,我也知道自己是瞎扯.问他方法,他竟然不告诉我,这么多年的兄弟情谊算个屁.真当我没他聪明吗,哼! 靠人不如靠自己,我决定连夜研究一下在Hive里面计

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 的存储路径的 .hive-staging_hive_yyyy-MM-dd_HH-mm-ss_SSS_xxxx-x 文件可以清理掉吗 https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51918999 https://www.v2ex.com/t/317114 http://www.aboutyun.com/thread-20657-1-1.html

-- 计算指定日期本周的第一天和最后一天 select day ,dayofweek(day) as dw1 ,date_add( - dayofweek(day)) as Su_s -- 周日_start ,date_add( - dayofweek(day)) as Sa_e -- 周六_end , end as dw2 ,date_add( end) as Mo_s -- 周一_start ,date_add( end) as Su_e -- 周日_end from ( select '2

) FreeMarker --',-7)?date('yyyy-MM-dd'),'week')?string('yyyy-MM-dd')}'

关注公众号:大数据技术派,回复: 资料,领取1024G资料. 目录 时间滑动计算 外部调用实现时间循环 自关联实现滑动时间窗口 扩展基于自然周的的滚动时间窗口计算 总结 时间滑动计算 今天遇到一个需求大致是这样的,我们有一个业务涉及到用户打卡,用户可以一天多次打卡,我们希望计算出7天内打卡8次以上,且打卡时间分布在4天以上的时间,当然这只是个例子,我们具体解释一下这个需求 用户一天可以打卡多次,所以要求打卡必须分布在4天以上: 7天不是一个自然周,而是某一天和接下来的6天,也就是说时间是是滑动的

一.Hive的几种数据模型 内部表 (Table 将数据保存到Hive 自己的数据仓库目录中:/usr/hive/warehouse) 外部表 (External Table 相对于内部表,数据不在自己的数据仓库中,只保存数据的元信息) 分区表 (Partition Table将数据按照设定的条件分开存储,提高查询效率,分区----->  目录) 桶表 (Bucket Table本质上也是一种分区表,类似 hash 分区   桶 ----> 文件) 视图表 (视图表是一个虚表,不存储数据,用来

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. Hive架构原理 hive的组成: 可以配置Hive运行引擎Tez: https://www.cnblogs.com/shengyang17/p/10527700.html 2. Hive安装及配置 ()把apache-

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

date: 2018-11-16 19:03:08 updated: 2018-11-16 19:03:08 Hive sql函数 一.关系运算 等值比较: = select 1 from dual where 1 = 2; 等值比较:<=> a <=> b 不等值比较: <>和!= a != b || a <> b 小于比较: < a < b 小于等于比较: <= a <= b 大于比较: > a > b 大于等于比较:

hive是大数据技术簇中进行数据仓库应用的基础组件,是其它类似数据仓库应用的对比基准.基础的数据操作我们可以通过脚本方式以hive-client进行处理.若需要开发应用程序,则需要使用hive的jdbc驱动进行连接.本文以hive wiki上示例为基础,详细讲解了如何使用jdbc连接hive数据库.hive wiki原文地址: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveClient https://cwiki.apache.org/

前言 public struct Array<Element> : CollectionType, MutableCollectionType, _DestructorSafeContainer public class NSArray : NSObject, NSCopying, NSMutableCopying, NSSecureCoding, NSFastEnumeration 在 Swift 语言中,数据在被存储进某个数组之前,类型必须明确,且与数组其他元素类型相同.在 Swift 语

转自http://www.alidata.org/archives/622 使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是某些情况下,因为不熟悉数据特性,或没有遵循Hive的优化约定,Hive计算任务会变得非常低效,甚至无法得到结果.一个”好”的Hive程序仍然需要对Hive运行机制有深入的了解. 有一些大家比较熟悉的优化约定包括:Join中需要将大表写在靠右的位置:尽量使用UDF而不是transfrom……诸如此类.下面讨论5个性能和逻辑相关的问题,帮助你写出更好的H

如何计算IP地址及CIDR 一. IP地址概念 IP地址是一个32位的二进制数,它由网络ID和主机ID两部份组成,用来在网络中唯一的标识的一台计算机.网络ID用来标识计算机所处的网段:主 机ID用来标识计算机在网段中的位置.IP地址通常用4组3位十进制数表示,中间用“.”分隔.比如,192.168.0.1. 补充(IPv6):前面所讲的32位IP地址称之为IPv4,随着信息技术的发展,IPv4可用IP地址数目已经不能满足人们日常的需要,据权威机 构预测到2010年要充分应用信息技术,每个人至少需

本篇会详细讲解go语言中的array和slice,和平时开发中使用他样时需要注意的地方,以免入坑. Go语言中array是一组定长的同类型数据集合,并且是连续分配内存空间的. 声明一个数组 var arr [3]int 数组声明后,他包含的类型和长度都是不可变的.如果你需要更多的元素,你只能重新创建一个足够长的数组,并把原来数组的值copy过来. 在Go语言中,初始化一个变量后,默认把变量赋值为指定类型的zero值,如string 的zero值为"" number类型的zero值为0.

目录 Hive中文乱码问题 hive和hbase的版本不一致 Ambari hive插入Hbase出错 Hive0.12和Hbase0.96不兼容,重新编译hive0.12.0 hiveserver不能正常启动 hive连接eclipse不能复杂查询,不能加where Hive中文乱码问题 众所周知,我们都是使用mysql存储hive的元数据,可以执行带有中文注释的建表文件,解决中文乱码的问题: 要把元数据库设定为latin1而把存储中文的数据表的编码设定为utf-8格式,即存储在hive里的表