hive 常用运算 测试各种内置函数的快捷方法: 创建一个 dual 表 create table dual(id string); load 一个文件(只有一行内容:内容为一个空格)到 dual 表 第一部分:关系运算 Hive支持的关系运算符 •常见的关系运算符 •等值比较: = •不等值比较: <> •小于比较: < •小于等于比较: <= •大于比较: > •大于等于比较: >= •空值判断: IS NULL •非空判断: IS NOT NULL •LIKE比较

pmod(floor((unix_timestamp('2019-06-11 00:00:00')-unix_timestamp('1970-01-05 00:00:00'))/(3600*24)),7)+1 以上

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-

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

1.概述 这个标题也是用血的教训换来的,希望对刚进入hive圈的童鞋和正在hive圈爬坑的童鞋有所帮助.打算分以下几个部分去描述: Hive的结构 Hive的基本操作 Hive Select Hive Join Hive UDF Hive的M/R 使用Hive注意点 优化及优化详情 优化总结 调优的经常手段 解决Hive问题的途径 这篇文章只是起个头,为描述其他部分做下准备.下面我赘述下Hive的结构和一些基本的操作. 2.介绍 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一

分区 & 分桶 都是把数据划分成块.分区是粗粒度的划分,桶是细粒度的划分,这样做为了可以让查询发生在小范围的数据上以提高效率. 分区之后,分区列都成了文件目录,从而查询时定位到文件目录,子数据集而提高查询效率. 桶 创建: create table zyy_table (id int,name string) clustered by (id) into 4 buckets; clustered by (...) into (...)  buckets  声明分桶列和桶的个数. hive会计算记

结缘大数据技术 CSDN:请简单地介绍一下自己. 蒋守壮:首先非常感谢CSDN能够给我这次被专访的机会,可以让我重新审视自己的职业发展历程,也希望能够帮助一些同行的朋友们.目前就职万达网络科技集团有限公司,是一名大数据分析师和大数据平台架构师. 我是电子专业出身,但自己对软件行业非常感兴趣,所以大学里一边学习本专业课程,一边到图书馆或活跃在相关技术网站上学习计算机专业课程.虽然累点苦点,但是为自己职业生涯打下了扎实的基础. 从毕业后至今,我已经在IT圈跌打滚爬5年多了,经历了很多,有苦有乐,这些

1.hive是什么? 2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么? 3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析? 连接:http://www.aboutyun.com/thread-20461-1-1.html            美团大众点评上:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html hive是什么? Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近

Hive的理解 数据仓库的工具  Hive仅仅是在hadoop上面包装了SQL: Hive的数据存储在hadoop上 Hive的计算由MR进行 Hive批量处理数据  Hive的特点 1 可扩展性(hadoop) 2 延展性 3 容错性(MR)

hive -- 分区,分桶(创建,修改,删除) 分区: 静态创建分区: 1. 数据: john doe 10000.0 mary smith 8000.0 todd jones 7000.0 boss man 20000.0 freed finance 15000.0 stacy saber 4000.0 建表+添加一个数据 create table if not exists employees( name string, money float) row format delimited f

杨赟快跑 简书作者 2018-09-24 10:24 打开App 摘要:大数据门槛较高,仅仅环境的搭建可能就要耗费我们大量的精力,本文总结了作者是如何搭建大数据环境的(单机版和集群版),希望能帮助学弟学妹们更快地走上大数据学习之路. 0. 准备安装包 本文所需的系统镜像.大数据软件安装包.开发环境软件安装包等都可以在我的百度云盘中下载.链接:系统镜像和各种大数据软件密码:n2cn 1. Windows下安装Ubuntu双系统 Hadoop等大数据开源框架是不支持Windows系统的,所以需要先安

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1400644430159.html Hive跟Impala貌似都是公司或者研究所常用的系统,前者更稳定点,实现方式是MapReduce,因为用Hue的时候,在groupby中文的时候,出现了点问题,并且看到写很长的SQL语句,经常会看到起很多个Job,因此想了解下Hive怎么将SQL转化成MapReduce的Job.以后写SQL的时候,大概就了解怎么去做优化了.下面是看到的一片优秀的文章(美团的技术博客),我粘过

转自:http://www.aahyhaa.com/archives/316 hive引入partition和bucket的概念,中文翻译分别为分区和桶(我觉的不是很合适,但是网上基本都是这么翻译,暂时用这个吧),这两个概念都是把数据划分成块,分区是粗粒度的划分桶是细粒度的划分,这样做为了可以让查询发生在小范围的数据上以提高效率. 首先介绍分区的概念,还是先来个例子看下如果创建分区表:[code lang=”sql”]create table logs_partition(ts bigint,l

Hive是什么1)Hive由facebook开源,构建在Hadoop (HDFS/MR)上的用于管理和查询结果化/非结构化的数据仓库:2)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:3)Hive 定义了简单的类SQL 查询语言,称为HQL,它允许熟悉SQL 的用户查询数据:4)允许用Java开发自定义的函数UDF来处理内置无法完成的复杂的分析工作:5)Hive没有专门的数据格式(分隔符等可以自己灵活的设定): ETL的流程(Extraction-Transformate-L

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的 咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了 一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive S

Hive是什么1)Hive 是建立在Hadoop (HDFS/MR)上的用于管理和查询结果化/非结构化的数据仓库:2)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:3)Hive 定义了简单的类SQL 查询语言,称为HQL,它允许熟悉SQL 的用户查询数据:4)允许用Java开发自定义的函数UDF来处理内置无法完成的复杂的分析工作:5)Hive没有专门的数据格式(分隔符等可以自己灵活的设定):ETL的流程(Extraction-Transformate-Loading):将关系

一.求单月访问次数和总访问次数 1.数据说明 数据字段说明 用户名,月份,访问次数 数据格式 A,, A,, B,, A,, B,, A,, A,, A,, B,, B,, A,, A,, B,, B,, B,, 2.数据准备 (1)创建表 use myhive; create external table if not exists t_access( uname string comment '用户名', umonth string comment '月份', ucount int comm

一 Hive SQL练习之影评案例 案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fan

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL

文章转自:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL