array 结构 (1)语法:array(val1,val2,val3,…)  操作类型:array array类型的数据可以通过'数组名[index]'的方式访问,index从0开始: (2)建表: create external table  temp.array_20181101_v2  ( did string,  meiti array<string> ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' COLLECTION ITEMS 

hive提供了复合数据类型:Structs: structs内部的数据可以通过DOT(.)来存取,例如,表中一列c的类型为STRUCT{a INT; b INT},我们可以通过c.a来访问域aMaps(K-V对):访问指定域可以通过["指定域名称"]进行,例如,一个Map M包含了一个group->gid的kv对,gid的值可以通过M['group']来获取Arrays:array中的数据为相同类型,例如,假如array A中元素['a','b','c'],则A[1]的值为'b'

1.hive的数据加载方式 1.1.load data 这中方式一般用于初始化的时候 load data [local] inpath '...' [overwrite] into table t1 [partition(...)] -- 如果有local是从linux磁盘加载,如果没带local是从hdfs的某个目录移动到hive中 -- 带上overwrite会覆盖掉表中原来的数据 -- partition 加载到指定分区 1.2.使用查询语句向表中插入数据 insert overwrite

Documentation for Built-In User-Defined Functions Related To XPath UDFs xpath, xpath_short, xpath_int, xpath_long, xpath_float, xpath_double, xpath_number, xpath_string Functions for parsing XML data using XPath expressions. Since version: 0.6.0 Over

<store>   <book id="book"><title id="titile">hive</title><price id="pri">10</price>   </book>   <fruit id="shuiguo">       <apple id="shuiguo1"><nam

我们都知道,Hive 内部提供了大量的内置函数用于处理各种类型的需求,参见官方文档:Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs).我们从这些内置的 UDF 可以看到两个用于解析 Json 的函数:get_json_object 和 json_tuple.用过这两个函数的同学肯定知道,其职能解析最普通的 Json 字符串,如下: hive (default)>  SELECT get_json_object('{"website"

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:

一.数据准备 现准备原始json数据(test.json)如下: {"movie":"1193","rate":"5","timeStamp":"978300760","uid":"1"} {"movie":"661","rate":"3","timeStam

1. 同列多行数据组合成一个字段cell的方法, top N 问题的hive方案 如下: hive 列转行 to json与to array list set等复杂结构,hive topN的提取的窗口统计方法 select ll, collect_list(n) , -- 将topN 转换成 List or Json with the help of collect_set(xx) collect_list(xx) collect_list(nn), collect_list(ll), coll

一个简单介绍http://jimi68.iteye.com/blog/980573 一般的复杂介绍:http://songpo-ath-taobao-com.iteye.com/blog/1405136 hive提供了复合数据类型: Structs: structs内部的数据可以通过DOT(.)来存取,例如,表中一列c的类型为STRUCT{a INT; b INT},我们可以通过c.a来访问域a Maps(K-V对):访问指定域可以通过["指定域名称"]进行,例如,一个Map M包含了

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.

CREATE TABLE json_nested_test ( count string, usage string, pkg map<string,string>, languages array<string>, store map<string,array<map<string,string>>>) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe' STORED AS TE

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},

本博文的主要内容如下: .hive的详细官方手册    .hive支持的数据类型   .Hive Shell .Hive工程所需依赖的jar包  .hive自定义函数 .分桶4   .附PPT hive的详细官方手册 http://hive.apache.org/ https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual 标准的SQL,hive都支持. 这就是,为什么目前hive占有市场这么多,因为,太丰富了,当然,Spark

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利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A

-- 创建数据库表,以array作为数据类型 drop table if exists person; create table person( name string ,work_locations array<string> ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' ' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',' stored as textfile ; -- 数据 biansutao beijing,shangh

完整PDF下载:<HIVE简明教程> 前言 Hive是对于数据仓库进行管理和分析的工具.但是不要被“数据仓库”这个词所吓倒,数据仓库是很复杂的东西,但是如果你会SQL,就会发现Hive是那么的简单,简单到甚至不用学就可以使用Hive做出业务需求所需要的东西. 但是Hive和SQL毕竟不同,执行原理.优化方法,底层架构都完全不相同. 大数据离线分析使用Hive已经成为主流,但是目前市面上Hive相关的中文书籍只有一本<Hive编程指南>,对于不懂技术的数据分析人员来说,这本书有些繁琐

1. 引言 在做OLAP数据分析时,常常会遇到过滤分析需求,比如:除去只有性别.常驻地标签的用户,计算广告媒体上的覆盖UV.OLAP解决方案Kylin不支持复杂数据类型(array.struct.map),要求数据输入Schema必须是平铺的,但是平铺后丢失了用户的聚合标签信息,而没有办法判断某一个用户是否只有性别.常驻地标签.显然,我们需要一种支持复杂数据类型的OLAP数据库:底层为Lucene的Elasticsearch正在向OLAP融合,腾讯内部已经用基于Lucene的分析数据库Herme

hive提供一种复合类型的数据 struct:可以使用"."来存取数据 map:可以使用键值对来存取数据 array:array中存取的数据为相同类型,其中的数据可以通过下表获取数据   创建 struct类型 create table student_struct(id INT, info struct<name:STRING, age:INT>) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' //指定表在加载数据时候的列分割