字符串函数 字符串长度函数:length 语法: length(string A) 返回值: int 说明:返回字符串A的长度 举例: hive> select length(‘abcedfg’) from dual; 7 字符串反转函数:reverse 语法: reverse(string A) 返回值: string 说明:返回字符串A的反转结果 举例: hive> select reverse(‘abcedfg’) from dual; gfdecba 字符串连接函数:concat 语法

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

python3.6hdfs的使用 https://blog.csdn.net/qq_29863961/article/details/80291654 https://pypi.org/  官网直接搜索hdfs就好  https://www.cnblogs.com/dachenzi/p/8676104.html   flume官网http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html 最下方 一.Flume 简介1)

差集定义:一般地,设A,B是两个集合,由所有属于A且不属于B的元素组成的集合,叫做集合A减集合B(或集合A与集合B之差). 类似地,对于集合A,B,我们把集合{x/x∈A,且x￠B}叫做A与B的差集,记作A-B记作A-B(或A\B): 即A-B＝{x|x∈A,且x ￠B}(或A\B＝{x|x∈A,且x ￠B} B-A＝{x/x∈B且x￠A} 叫做B与A的差集. 比如说有这么两个表: hive> select * from A; OK 1 2 1 3 2 1 2 3 3 1 Time taken:

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

由于spark on hive 问题,导致无法插入数据,暂时使用spark进行hive操作 向分区表插入数据 hive> show partitions customers;OKpartitioncity=beijingcity=shenzhenTime taken: 0.071 seconds, Fetched: 2 row(s) 查看HDFS: drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-04-13 11:50 /user/hive/ware

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之HQL的基础语法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客的重点是介绍Hive中常见的数据类型,DDL数据定义,DML数据操作以及常用的查询操作.如果你没有hive的安装环境的话,可以参考我之前分析搭建hive的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9154324.html 一.Hive常见的属性配置 1>.Hive数据仓库位置配置 >.Default数据仓库的最原始位置在“h

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: LIKE •JAVA的LIKE操作: RLIKE •REGEXP操作: REGEXP •等值比较: =    语法:A=B 操作类型:所有基本类型 描述: 如果表达式A与表达式B相等,则为TRUE:

* Hive框架基础(一) 一句话:学习Hive有毛用? 那么解释一下 毛用: * 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(不会Java也可以玩运算) * 避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本(MapReduce运算写断手) * 扩展功能很方便 * 数据库不等同于数据仓库 数据库有很多,例如:mysql.oracle.DB2.sqlserver,但hive并不是数据库. Hive是FaceBook的开源项目,Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文

hive的启动: 1.启动hadoop2.开启 metastore 在开启 hiveserver2服务nohup hive --service metastore >> log.out 2>&1 &nohup hive --service hiveserver2 >> log.out 2>&1 &查看进程是否起起来:tandemac:bin tanzhengqiang$ jps -ml | grep Hive 数据结构 1.视频表 字段

第1章 Hive入门 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 )Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 避免

@ 目录 概述 Spark on Hive Hive on Spark 概述 编译Spark源码 配置 调优思路 编程方向 分组聚合优化 join优化 数据倾斜 任务并行度 小文件合并 CBO 谓词下推 矢量化查询 Yarn配置推荐 Spark配置推荐 Executor CPU核数配置 Executor CPU内存配置 Executor 个数配置 Driver配置 整体配置 概述 前面的文章都单独熟悉Hive和Spark原理和应用,本篇则来进一步研究Hive与Spark之间整合的3种模式: Hi

个人主页: http://www.linbingdong.com 本文介绍Hive安装配置的整个过程,包括MySQL.Hive及Metastore的安装配置,并分析了Metastore三种配置方式的区别.网上有很多介绍Hive Metastore三种配置方式的文章,但是理解都不对,给读者造成了很多误导.本人详细阅读Apache和CDH官方文档中关于Hive Metastore的部分,并经过实践,终于填好各种坑,安装配置成功,遂记录下本文,供大家参考. 1. 相关概念 Hive Metastore

安装Hive(独立模式 使用mysql连接) 1.默认安装了java+hadoop 2.下载对应hadoop版本的安装包 3.解压安装包 tar zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 4.安装mysql yum -y install mysql-server mysql mysqldev //需要以root身份运行 另外可能需要配置yum源 mysql常用命令: service mysqld start/stop chkconfig mysqld on //加入开机

翻译Hive官方文档系列,文中括号中包含 注: 字样的,为我自行标注的,水平有限,翻译不是完美无缺的.如有疑问,请参照Hive官方文档对照查看.   内容列表 Cloudera制作的Hive介绍视频 安装与配置 系统需求 安装Hive发行版 从Hive源码编译 运行Hive 配置管理概览 运行时配置 Hive, Map-Reduce 与本地模式 错误日志 DDL 操作 元数据存储 DML 操作 SQL 操作 查询示例 SELECTS 和 FILTERS GROUP BY JOIN MULTITA

jdbc远程连接hiveserver2 2016-04-26 15:59 本站整理 浏览(425)     在之前的学习和实践Hive中,使用的都是CLI或者hive –e的方式,该方式仅允许使用HiveQL执行查询.更新等操作,并且该方式比较笨拙单一.幸好Hive提供了轻客户端的实现,通过HiveServer或者HiveServer2,客户端可以在不启动CLI的情况下对Hive中的数据进行操作,两者都允许远程客户端使用多种编程语言如Java.Python向Hive提交请求,取回结果.HiveS

前言: 搭建环境,这里使用cdh版hadoop+hive+sqoop+mysql 下载 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz sqoop-1.4.5-cdh5.3.6.tar.gz 配置 Hadoop *.env(3个)--jdk_Path core-sit.xml fs.defaultFS hadoop.tmp.dir hdfs-site.xml dfs.replication mapred-site.xml mapr

前提条件: 1.一台配置好hadoop环境的虚拟机.hadoop环境搭建教程:稍后补充 2.存在hadoop账户.不存在的可以新建hadoop账户安装配置hadoop. 安装教程: 一.Mysql安装 1.安装mysql命令:Yum install mysql-server -y (-y参数作用为所有需要输入yes的地方默认yes) 2.打开mysql服务:Service mysqld start 3.设置mysql服务开机自启动(也可以不设置,开机手动启动):chkconfig –add my

本文介绍brew install hive并修改默认的metastore存储方案,改Derby数据库为mysql的方法以及可能遇到的问题的解决方案. 1. 通过homebrew安装hive 1 brew install hive 2. 添加hadoop和hive的环境变量 1 2 3 4 5 6 sudo vim ~/.bash_profile   export HADOOP_HOME=/usr/local/Cellar/hadoop/hadoop.version.no export HIVE_

Hive版本 0.12.0(独立模式) Hadoop版本 1.12.1 Ubuntu 版本 12.10 今天试着搭建了hive,差点迷失在了网上各种资料中,现在把我的经验分享给大家,亲手实践过,但未必每一步都是必须的,正确的,大家可以参考一下. 第一步:安装和测试mysql(已装好的可跳过) 见我总结的http://blog.csdn.net/unflynaomi/article/details/37811229 第二步.开始正式安装hive 1.在hdfs上建目录: $ hadoop fs -

一.搭建hadoop环境 <OD大数据实战>hadoop伪分布式环境搭建 二.Hive环境搭建 1. 准备安装文件 下载地址: http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz 2. 解压 -cdh5.3.6.tar.gz -C /opt/modules/cdh/ 3. 修改配置 cd /opt/modules/cdh/hive--cdh5.3.6/conf mv hive-env.sh.template h