FROM : http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html 目前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现. 假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含一个字段,uid. in查询 如果要查询当天登陆的注册用户,需要用in查询,hive sql如下: select

数据仓库中有的字段不合格,有特殊字符,比如换行符. poi_name \n19013 \n12013 怎么把换行符替换掉呢? https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-StringOperators regexp_replace(string INITIAL_STRING, string PATTERN, string REPLACEMENT) Returns the

hive 可以通过with查询来提高查询性能,因为先通过with语法将数据查询到内存,然后后面其它查询可以直接使用,这种方法与创建临时表类似但是不需要创建临时表实体表,内存中的子查询结果在会话结束后会自动删除. ') select * from q1; -- from style ') from q1 select *; -- chaining CTEs '), q2 ') select * from (select key from q1) a; -- union example '), q2

Hive中没有定义专门的数据格式,数据格式可以由用户指定,用户定义数据格式需要指定三个属性:列分隔符(通常为空格.”\t”.”\x001″).行分隔符 (”\n”)以及读取文件数据的方法(Hive 中默认有三个文件格式 TextFile,SequenceFile 以及 RCFile).由于在加载数据的过程中,不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换,因此,Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改,而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中.而在数据库中,不同的

如果想把 20180123 转换成 2018-01-23,可以使用: select from_unixtime(unix_timestamp('${p_date}','yyyymmdd'),'yyyy-mm-dd') from dual limit 1; http://blog.csdn.net/lichangzai/article/details/19406215 1.日期函数UNIX时间戳转日期函数: from_unixtime语法:from_unixtime(bigint unixtime

目录 1.简单描述 2.测试 1.简单描述 arrays: ARRAY<data_type> maps: MAP<primitive_type, data_type> structs: STRUCT<col_name : data_type [COMMENT col_comment], ...> union: UNIONTYPE<data_type, data_type, ...> Hive 中对该类型的完全支持仍然不完整.如果 JOIN.WHERE 和 G

语法: COALESCE(T v1, T v2, …) 返回参数中的第一个非空值:如果所有值都为NULL,那么返回NULL 以emp表为例: desc emp; empno int None ename string None job string None mgr int None hiredate string None sal double None comm double None deptno int None select * from emp; SMITH CLERK ALLEN

概述 GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP 这几个分析函数通常用于OLAP中,不能累加,而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计,比如,分小时.天.月的UV数. GROUPING SETS和GROUPING__ID 说明 在一个GROUP BY查询中,根据不同的维度组合进行聚合,等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL GROUPING__ID,表示结果属于哪一个分组集合. 查询语句: select month, day, count

写hive 用in 如分时段,分类型,分平台统计点击量 select substr(createtime,12,2) hour,logtype,os_id,count(*)  from  wizad_mdm_raw_hdfs raw where ad_id in ('19829','19830','19831','26657d5ff9020d2abefe558796b99584') and adn=5 group by substr(createtime,12,2),logtype,os_id

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描

在使用Hive的过程中,复制表结构和数据是很常用的操作,本文介绍两种复制表结构和数据的方法. 1.复制非分区表表结构和数据 Hive集群中原本有一张bigdata17_old表,通过下面的SQL语句可以将bigdata17_old的表结构和数据复制到bigdata17_new表: CREATE TABLE bigdata17_new AS SELECT * FROM bigdata17_old; 如果是分区表,则必须使用like关键字复制表结构,包括分区,然后用insert语句将老表的数据插入新

一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描

最近总结了一下hive表关联的用法,与Postgres表关联还是有细微差别,总结在这里方便以后查看. join语法 join_table: table_reference [INNER] JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference LEFT SEMI JOIN table_re

* Hive框架基础(二) 我们继续讨论hive框架 * Hive的外部表与内部表 内部表:hive默认创建的是内部表 例如: create table table001 (name string , age string) location '/input/table_data'; 此时:会在HDFS上新建一个table001表的数据存放地 接着执行: load data inpath'/input/data 'into table table001;(注意,load关键字后没有跟local关

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"

DDL(数据定义语言) create.drop.alter.truncate.show.describe DML(数据控制语言) load.insert.update.delete.import/export.explain plan 1. 关于数据库 ->创建数据库 CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name [COMMENT database_comment] [LOCATION hdfs_path] [WITH DBPROP

presto简单介绍 presto是一个分布式的sql交互式查询引擎.可以达到hive查询效率的5到10倍.支持多种数据源的秒级查询. presto是基于内存查询的,这也是它为什么查询快的原因.除了基于内存,presto还使用了 向量计算, 动态编译执⾏计划 优化的ORC和Parquet Reader技术 从而优化查询的速度. presto和hive的对比hive和presto是针对不同使用场景的.presto虽然查询很快,但是也不是适用于所有的查询场景.比如做多张大表的关联查询,由于prest

例子1: 打印列表每个元素对应的索引 [root@master script]# vim suoyin.py #!/usr/bin/python # coding:utf-8 alist = ['fu','shan','hua','hive'] for i in range(len(alist)): print '%s:%s' % (i,alist[i]) 检验: [root@master script]# python suoyin.py 0:fu 1:shan 2:hua 3:hive另外一

pandas和SQL数据分析实战 https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006383008&share=2&shareId=400000000398149 举例 hive中 regexp_replace的用法,替换特殊字符问题 数据仓库中有的字段不合格,有特殊字符,比如换行符. poi_name \n19013 \n12013 怎么把换行符替换掉呢? https://cwiki.apache.org/confluence

目录 数据仓库设计 维度建模概述 维度建模的三种模式 本项目中数据仓库的设计 ETL开发 创建ODS层数据表 导入ODS层数据 生成ODS层明细宽表 统计分析开发 流量分析 受访分析 访客visit分析 关键路径转化率分析(漏斗模型) 级联求和 流量日志分析网站整体架构模块的整体步骤为下图 关于数据采集模块和数据预处理的开发在[Hadoop离线基础总结]网站流量日志数据分析系统末尾已经写了,想了解可以点击查看. 数据仓库设计 维度建模概述 维度建模 (dimensional modeling)