reflect函数可以支持在sql中调用java中的自带函数,秒杀一切udf函数. 使用案例1:所有记录执行相同的java内置函数 hive中建一张表test_udf:column1(int),column2(int) 表中数据如下: 1,2 2,3 3,4 4,5 5,6 sql:select reflect("java.lang.Math","max",column1,column2) from test_udf 结果: 2 3 4 5 6 可以根据自己的需求使

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

[Spark][Hive]Hive的命令行客户端启动: [training@localhost Desktop]$ chkconfig | grep hive hive-metastore 0:off 1:off 2:off 3:on 4:on 5:on 6:offhive-server2 0:off 1:off 2:off 3:on 4:on 5:on 6:off [training@localhost Desktop]$ service hive-server2 statusHive Ser

hive中的表与hdfs中的文件通过metastore关联起来的.Hive的数据模型:内部表,分区表,外部表,桶表受控表(managed table):包括内部表,分区表,桶表 内部表: 我们删除表的时候在hdfs上对应的目录及数据文件一同被删除了. 分区表: 分区:把数据放在不同的磁盘文件中,就认为是不同的分区,数据库对不同的分区会进行单独的管理,优化,最终的目的是加快我们数据查询的速度,在hive中,把不同的分区分在表中不同的子文件夹中. 分区字段就是一个文件夹的标示.和内部表的区别在于分区

大家在使用shell脚本调用hive命令的时候,发现hive的中间过程竟然打印到错误输出流里面,这样在查看错误日志的时候,需要过滤这些没用的信息,那么可以使用如下的配置参数. set hive.session.silent=true; (默认是false) 例如: ; Total MapReduce jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 Number of reduce tasks determined at compile time: 1 In order to

Reflect UDF JAVA类和方法通常用于处理用户希望在hive中使用的确切的函数.相比与封装一个UDF然后调用这个方法,这些 方法主要通过反射UDF去调用.Reflect使用Java反射去实例化, 并且调用对象的方法:也能够调用静态方法.这个方法必须返回一个基础类或者一个hive能序列化的类. SELECT reflect("java.lang.String", "valueOf", 1), reflect("java.lang.String&qu

目录 一.行转列 相关函数 concat concat_ws collect_set collect_list 需求 需求分析 数据准备 写SQL 二.列转行 相关函数 split explode lateral view 需求 需求分析 数据准备 写SQL 一.行转列 相关函数 concat CONCAT(string A/col, string B/col-):对字符串按次序进行拼接 返回类 concat_ws concat_ws(string SEP, string A, string B

[hadoop@hive ~]$ beeline --help[中文版] The Beeline CLI 支持以下命令行参数: Option Description --autoCommit=[true/false] ---进入一个自动提交模式:beeline --autoCommit=true --autosave=[true/false]   ---进入一个自动保存模式:beeline --autosave=true --color=[true/false]    ---显示用到的颜色:be

hive 版本 1.2.2 帮助信息 -d  属性 set   和 set -v 变量 hive --define    和  hivevar:变量名字 -e  不启动hive,执行完成后自动退出.  hive -e   "" -S or --slient 静默执行 , 加上管道流模糊匹配要设置的属性信息 -f  ,  从文件执行hive 命令, 执行shell脚本 , !command 执行hadoop dfs 命令

vim /etc/profileexport HIVE_HOME=/export/servers/hive...export PATH=:$HIVE_HOME/bin:$PATH 前台启动hive:hive --service hiveserver2客户端连接:beeline!connect jdbc:hive2://node03:10000 create database [if not exists] myhive location '/myhive2';use myhive;desc da

首先判断hive表是行存储还是列存储 判断方法: 1.使用hiveSQL"show create table table_name",这种方式,可以查看建表时候指定的那种方式; 2.使用hiveSQL"select...."查询语句(随意查询),看是否执行mr:执行,是行存储,不执行,列存储. 3.开启本地模式,去日志中查找表是否执行过mr. 4.查看建表语句:行存储:textfile sequencefile(仅此两种),列存储(orc,parquet) 行存储与

实例一:来源: https://www.cnblogs.com/kimbo/p/6208973.html 行转列 (对某列拆分,一列拆多行) 使用函数:lateral view explode(split(column, ',')) num eg: 如表:t_row_to_column_tmp 数据如下,对tag列进行拆分 结果: 列转行 (根据主键,进行多行合并一列) 使用函数:concat_ws(',',collect_set(column))   说明:collect_list 不去重,c

Hive 的简单使用及调优参考文档   HIVE的使用 命令行界面 使用一下命令查看hive的命令行页面, hive --help --service cli 简化命令为hive –h 会输出下面的这些东西 -d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --database <databasename> Specify the d

##前期工作 安装JDK 安装Hadoop 安装MySQL ##安装Hive ###下载Hive安装包 可以从 Apache 其中一个镜像站点中下载最新稳定版的 Hive, apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz. 解压安装Hive 使用以下命令安装 Hive: sudo mv apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz /opt cd /opt sudo tar -xzvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz ##解压 sudo ln -s

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

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

Hive是Hadoop生态中的一个重要组成部分,主要用于数据仓库.前面的文章中我们已经搭建好了Hadoop的群集,下面我们在这个群集上再搭建Hive的群集. 1.安装MySQL 1.1安装MySQL Server 在Ubuntu下面安装MySQL的Server很简单,只需要运行: sudo apt-get install mysql-server 系统会把MySQL下载并安装好.这里我们可以把MySQL安装在master机器上. 安装后需要配置用户名密码和远程访问. 1.2配置用户名密码 首先我

1.hive的交互方式 1.1 bin/hive 进入hive交互命令行环境 1.2 bin/hive -e 'select * from hive.student;' (可以通过 > 将结果写入到指定的文件中)

存在的问题:当把hql写到shell中,不方便阅读:但把hql写到文件中,又传递不了参数:怎么办呢? 自定义hivefile 执行方式形如: 第一个参数为要执行的hql文件,后续的参数为要替换的key-value对. hivefile d:/hivefile_test.hql -date "2013-01-01" -name "luogk"   hivefile思路分析: 本案例脚本和代码均放置在/home/spark/software/hivefile路径下,li

HiveQL 是 Hive 查询语言,它不完全遵守任一种 ANSI SQL 标准的修订版,但它与 MySQL 最接近,但还有显著的差异,Hive 不支持行级插入,更新和删除的操作,也不支持事务,但 Hive 增加了在 Hadoop 背景下的可以提供更高性能的扩展,以前个性化的扩展,还有一些外部程序:   4.1 Hive 中的数据库 Hive 数据库本质上就是表的一个目录或命名空间:如果用户没有显示式的指定库那么将会使用默认的数据库 default hive> cretae database i