Hive 的collect_set使用详解   https://blog.csdn.net/liyantianmin/article/details/48262109 对于非group by字段,可以用Hive的collect_set函数收集这些字段,返回一个数组: 使用数字下标,可以直接访问数组中的元素: select a,collect_set(b) as bb from t where b<='xxxxxx' group by a 会按照a分组 通过collect_set会把每个a所对应的

今天帮同事测试,发现代码里有个好用的hive 函数: 1. collect_set 可以输出未包含在groupby里的字段.条件是,这个字段值对应于主键是唯一的. select a, collect_set(b)[0], count(*) -- 同时想输出每个主键对应的b字段 from ( select 'a' a, 'b' b from test.dual )a group by a; -- 根据a group by 2. concat_ws 和collect_set 一起可以把group b

Hive的一些常用的高阶开发 内容    1.开窗函数   2.行转列,列转行,多行转一行,一行转多行   3.分组: 增强型group   4.排序  5.关联 本次的内容: 内容1 和内容2,采用的是示例数据以及对应的实现.数据可以直接放在Hive中执行.可以直观的观察数据,进而对函数以及相应的功能有所熟悉. 对于不同的场景的数据计算,了解SQL的基本语法以及一些高阶用法,在这些基础上组合相应的功能.这些都是一些工程上的应用,多练习的.通过构建数据集来验证的方式,是可以自己来确认一些似是而非

0. 说明 在安装好 Hadoop 集群和 ZooKeeper 分布式的基础上装好 MySQL,再进行 Hive 安装配置 1. 安装 1.1 将 Hive 安装包通过 Xftp 发送到 /home/centos 目录 略 1.2 解压 tar -xzvf apache-hive--bin.tar.gz -C /soft/ 1.3 创建符号链接 cd /soft/ ln -s apache-hive--bin/ hive 1.4 配置环境变量 # hive环境变量 export HIVE_HOM

1.日期格式转换(将yyyymmdd转换为yyyy-mm-dd) select from_unixtime(unix_timestamp('20180905','yyyymmdd'),'yyyy-mm-dd') 2..hive去掉字段中除字母和数字外的其它字符 select regexp_replace(a, '[^0-9a-zA-Z]', '') from tbl_name 3.hive解析json字段 content字段存储json {"score":"100"

hive: 基于hadoop,数据仓库软件,用作OLAP OLAP:online analyze process 在线分析处理OLTP:online transaction process 在线事务处理 事务: ACID A:atomic 原子性 C: consistent 一致性 I:isolation 隔离性 D: durability 持久性 1读未提交 脏读 //事务一写入数据,事务二进行读取,事务一进行回滚2读已提交 不可重复读 //事务一写入数据并提交,事务二读取,事务一进行upda

cast 函数: 类型转换函数,cast(kbcount as int); case when: 条件判断,case when kbcount is not null and cast(kbcount as int) >= cast(patch_count as int) then '1' else '0' end as isinstalled ; 语法:方法1 ( case sex when '1' then '男' when '2' then '女' else '未知' end ) as 性

复合类型构建操作 1. Map类型构建: map 语法: map (key1, value1, key2, value2, …) 说明:根据输入的key和value对构建map类型 举例: hive> Create table lxw_test as select map('100','tom','200','mary') as t from lxw_dual; hive> describe lxw_test; t       map<string,string> hive>

方案一:请参考<数据库“行专列”操作---使用row_number()over(partition by 分组字段 [order by 排序字段])>,该方案是sqlserver,oracle,mysql,hive均适用的. 在hive中的方案分为以下两种方案: 创建测试表,并插入测试数据: --hive 测试 行转列 collect_set collect_list create table tommyduan_test( gridid string, height int, cell st

hive语句执行顺序 msyql语句执行顺序 代码写的顺序: select ... from... where.... group by... having... order by.. 或者 from ... select ... 代码的执行顺序: from... where...group by... having.... select ... order by... hive 语句执行顺序 大致顺序 from... where.... select...group by... having

一.Hive分区表新增字段 参考博客:https://blog.csdn.net/yeweiouyang/article/details/44851459 二.Hive修改表名,列名,列注释,表注释,增加列,调整列顺序,属性名等操作 参考博客:https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/80749094 三.Hive分区表动态添加字段 参考博客:https://www.cnblogs.com/congzhong/p/8494991.htm

hive 语句执行顺序 from... where.... select...group by... having ... order by... 执行计划 Map Operator Tree: TableScan alias: 表名 -- 相当于 from ... Filter Operator predicate: where中的字段 -- 过滤where字段的条件 Select Operator expressions: select 中的字段 + 类型type -- select out

Hive中collect相关的函数有collect_list和collect_set. 它们都是将分组中的某列转为一个数组返回,不同的是collect_list不去重而collect_set去重. 做简单的实验加深理解,创建一张实验用表,存放用户每天点播视频的记录: create table t_visit_video ( username string, video_name string ) partitioned by (day string) row format delimited f

转自:https://www.cnblogs.com/cc11001100/p/9043946.html Hive中collect相关的函数有collect_list和collect_set. 它们都是将分组中的某列转为一个数组返回,不同的是collect_list不去重而collect_set去重. 做简单的实验加深理解,创建一张实验用表,存放用户每天点播视频的记录: create table t_visit_video ( username string, video_name string

因为,我的mysql是用root用户,在/home/hadoop/app/目录下,创建的. 第一步:开启mysql服务 第二步:启动hive [hadoop@weekend110 app]$ su rootPassword: [root@weekend110 app]# service mysqld startStarting mysqld: [ OK ][root@weekend110 app]# su hadoop[hadoop@weekend110 app]$ cd hive-0.12.0

主要限制三种情况 (1) 有partition的表查询需要加上where子句,筛选部分数据实现分区裁剪,即不允许全表全分区扫描,防止数据过大 (2) order by 执行时只产生一个reduce,必须加上limit限制结果的条数,防止数据量过大造成1个reduce超负荷 (3) join时,如果只有一个reduce,则不支持笛卡尔积查询.也就是说必须要有on语句的关联条件,做自然连接. group by和order by 同时使用,不会按组进行排序 where,group by,having,

同一条语句之中,如果同时有group by和distinct语句,是先group by后distinct,还是先distinct后group by呢? 先说结论:先group by后distinct. 以下是在HIVE中的验证: 1)建表:其中xxx替换为本地目录名 create external table tmp_tb( id int, content int ) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile

select id, str_to_map(concat_ws(',',collect_set(concat(substr(repay_time,0,7), ':',round(interest,2)))),',',':') repay_interest from 50_repay t

1.<CentOS6.5下安装Hadoop-2.7.3(图解教程)> https://www.toutiao.com/i6627365258090512909/ 2.<CentOS6.5-Hadoop2.7.3安装hive-2.1.1> https://www.toutiao.com/i6627723801960382979/ 3.<mapreduce单词统计理解核心思想> https://www.toutiao.com/i6764296608147309064/ 4.

--TextFile set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; INSERT OVERWRITE table hzr