lower(string A) lcase(string A) 将文本字符串转换成字母全部小写形式 upper(string A) ucase(string A) 将文本字符串转换成字母全部大写形式

引用 https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8744593.html#_label0 官方文档 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF 目录 数学函数 集合函数 类型转换函数 日期函数 条件函数 字符函数 聚合函数 表生成函数 正文 回到顶部 数学函数 Return Type Name (Signature) Description DOUBLE round(DO

问题导读:1.如何理解列裁剪和分区裁剪?2.sort by代替order by优势在哪里?3.如何调整group by配置?4.如何优化SQL处理join数据倾斜?Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件,在平时设计和查询时要特别注意效率.影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜.数据冗余.job或I/O过多.MapReduce分配不合理等等.对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整.目录 列裁剪和分区裁剪 谓词下推 sort by代替

可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入 用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. 例如: 编辑文件test.txt $ cat test.txt  1       hello 2       world 3       test 4       case 字段之间以'\t'分割 启动hive: $ hive 建external表: hive> CREATE EXTERNAL TA

关键词:hive, debug 本地调试(local debug) Hive 可分为 exec (hive-exec,主要对应源码里的ql目录) 和 metastore 两部分,其中exec对外有两种接口方式 CLIDriver 和 HiveServer2的ThriftCLIService.前者对应的就是直接执行hive命令的command line,后者对应就是thrift直连或jdbc的连接方式,因此这里其实有个知识点:hive命令的执行是不经过hiveserver2的服务的,虽然底层代码是

public class FirstLetterUppercase { public static void main(String[] args){ System.out.println(new FirstLetterUppercase().upperFirstLatter("letter")); System.out.println(new FirstLetterUppercase().upperFirstLatter2("letter"));. } /** *

方法一  function DX(n) { if (!/^(0|[1-9]\d*)(\.\d+)?$/.test(n)) return "数据非法"; var unit = "千百拾亿千百拾万千百拾元角分", str = ""; n += "00"; var p = n.indexOf('.'); if (p >= 0) n = n.substring(0, p) + n.substr(p+1, 2); unit = u

在使用hive开发数据分析代码时,经常会遇到需要改变运行参数的情况,比如select语句中对日期字段值的设定,可能不同时间想要看不同日期的数据,这就需要能动态改变日期的值.如果开发量较大.参数多的话,使用变量来替代原来的字面值非常有必要,本文总结了几种可以向hive的SQL中传入参数的方法,以满足类似的需要. 准备测试表和测试数据 第一步先准备测试表和测试数据用于后续测试: hive> create database test; OK Time taken: 2.606 seconds 然后执行

Hive内外部区分方法 查看hive元数据:进入mysql中hive元数据库,查看TBLS表,查看对应的表名和表类型: 在hive-cli界面:desc extended tablename,查看TableType,一般在展示结果的最后显示: 在hive-cli界面:desc formatted tablename,一个格式化的信息,查看TableType: Hive内外表特点 内部表: hive创建表的时候默认是MANAGED_TABLE:内部表 hive创建表的时候如果指定location,

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

基本函数 SHOW FUNCTIONS; DESCRIBE FUNCTION <function_name>; 日期函数 返回值类型 名称 描述 string from_unixtime(int unixtime) 将时间戳(unix epoch秒数)转换为日期时间字符串,例如from_unixtime(0)="1970-01-01 00:00:00" bigint unix_timestamp() 获得当前时间戳 bigint unix_timestamp(string

用户指导 Hive 指导 Hive指导 概念 Hive是什么 Hive不是什么 获得和开始 数据单元 类型系统 内置操作符和方法 语言性能 用法和例子(在<下>里面) 概念 Hive是什么? Hive是一个以Apache Hadoop为基础的数据仓储基础设施.Hadoop为数据的存储和运行在商业机器上提供了可扩展和高容错的性能. Hive的设计目标是使得数据汇总更加简单和针对大容量数据的查询和分析.它提供SWL来使得用户可以更简单地查询.汇总和数据分析.同时,Hive的SQL为用户提供了多种地

大数据的仓库Hive学习  10期-崔晓光 2016-06-20  大数据   hadoop   10原文链接 我们接着之前学习的大数据来学习.之前说到了NoSql的HBase数据库以及Hadoop中的HDFS存储系统,可是我们发现这跟我们平时常用的关系型数据库有很大区别,为了使用方便,产生了针对大数据存储的数据仓库Hive. 一.是什么 1.概念 Hive 是一个基于 Hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据. 它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou

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

在使用hive开发数据分析代码时,经常会遇到需要改变运行参数的情况,比如select语句中对日期字段值的设定,可能不同时间想要看不同日期的数据,这就需要能动态改变日期的值.如果开发量较大.参数多的话,使用变量来替代原来的字面值非常有必要,本文总结了几种可以向hive的SQL中传入参数的方法,以满足类似的需要. 准备测试表和测试数据 第一步先准备测试表和测试数据用于后续测试:     1 2 3 hive> create database test; OK Time taken: 2.606 se

1.  hive metastore 内部结构 1.1 包结构 从package结构来看,主要的5个package,让我们来看看这几个package的内容 (1) metastorepackage是metastore 模块的入口,也是整个metastore模块的核心所在,里面包含了HiveMetaStore类作为整个模块的核心,接收来自hive的请求,返回需要的信息. (2) metastore.apipackage包含了调用和访问metastore模块的接口以及接口参数和返回值类型,metas

---恢复内容开始--- .阿里的druid中的sql parser有各种关系数据库sql的解析,但hive的不支持. druid初期的版本中是包含hive的,将以前版本中的hive dialect对应的内容放入,测试,发现有些语句不支持,如: show create table xxx; show tables; 普通的select语句是可以解析的,如: sql: NEW_UV_QTY, SEARCH_CNT, SHOPNG_CART_PV_QTY, PAGE_DRTN, EXIT_QTY,

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

方法1:使用JS <input name="text" type="text" onkeyup="this.value=this.value.toUpperCase()" /> 方法2:使用CSS <input name="t1" type="text" style="text-transform:uppercase;" /> text-transform的取值有

引用静态方法:类名称::static 方法名称: 引用某个对象的方法:对象::普通方法: 引用特定类方法:特定类::方法 引用构造方法:类名称::new 范例:引用静态方法 package com.java.demo; interface IMessage<P,R>{ // P表示方法的参数类型,R表示方法的返回值类型 public R change(P p); } public class TestDemo{ public static void main(String args[]){ /