regexp_replace用法 1.  截取字符串中的汉字部分: 举个栗子:select regexp_replace('七夕节comming!来啦','([^\\u4E00-\\u9FA5]+)','') from dual; 结果:七夕节来啦 2.截取字符串中的字母和数字部分:([^xyz] 不匹配这个集合中的任何一个字符) 举个栗子:select regexp_replace('wo爱你123CHINA中国!','([^a-zA-Z0-9]+)','') from dual 结果:wo1

第3节 hive高级用法:16.hive当中常用的几种数据存储格式对比:17.存储方式与压缩格式相结合:18.总结 hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储 列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快 数据查询的时候尽量不要用select * 只选取我们需要的字段即可 hive的数据存储格式:用的比较多的一种行式存储 : textfile 用的比较多的列式存储: orc parquet 其中orc底层有自带的一

1.insert Insert时,from子句既能够放在select子句后,也能够放在insert子句前,以下两句是等价的 hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE eventsSELECT a.bar, count(*) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar; hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECTa.bar, count(*) FROM invites a WHERE

4.2.Hive参数配置方式 Hive参数大全: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties 开发Hive应用时,不可避免地需要设定Hive的参数.设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率,或帮助定位问题.然而实践中经常遇到的一个问题是,为什么设定的参数没有起作用?这通常是错误的设定方式导致的. 对于一般参数,有以下三种设定方式: l  配置文件 l  命令行参数 l  参数声明   配

1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法.第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值:第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制.下面对两种方法做代码举例 2. 利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.type

1.Hive是Hadoop的一个子项目 利用MapReduce编程技术,实现了部分SQL语句.而且还提供SQL的编程接口.Hive推进Hadoop在数据仓库方面的发展. Hive是一个基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构. 主要功能:数据的ETL(抽取,转换,加载)工具,数据存储管理,大型数据集的查询与分析能力. Hive定义了类SQL的语言,Hive QL,它允许用户进行和SQL相似的操作.还允许使用功能mapper和reducer操作. Hadoop是批量处理系统,任务是高延迟性的,所以

Hive表连接的语法支持如下: join_table: table_reference JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition | table_reference CROSS JOI

hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储 列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快 数据查询的时候尽量不要用select * 只选取我们需要的字段即可 hive的数据存储格式:用的比较多的一种行式存储 : textfile 用的比较多的列式存储: orc parquet 其中orc底层有自带的一种压缩算法,会对数据进行压缩的比较厉害 实际工作当中,很多时候,列式存储的数据格式都是选择orc或者parquet

六.hive的数据压缩 在实际工作当中,hive当中处理的数据,一般都需要经过压缩,前期我们在学习hadoop的时候,已经配置过hadoop的压缩,我们这里的hive也是一样的可以使用压缩来节省我们的MR处理的网络带宽 6.1.MR支持的压缩编码 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFAULT 无 DEFAULT .deflate 否 Gzip gzip DEFAULT .gz 否 bzip2 bzip2 bzip2 .bz2 是 LZO lzop LZO .lzo 否 LZ4 无

Impala的UDF有两种: Native Imapal UDF:使用C++开发的,性能极高,官方性能测试比第二种高出将近10倍 Hive的UDF:是Hive中的UDF,直接加载到Impala中,优点是不需要任何改动,完全跟Hive中用法相同 第一种方式请参考我转载的文章[转]Impala安装json解析udf插件 本文介绍第二种方式,在Impala中直接加载Hive的UDF 如在Hive中有一个UDF为get_json_object,用于解析Json,但是Imapla中没有类似的函数. 1.

由于实验的须要,这两天就搭了个Hive,简单记录一下: 平台:OS:Ubuntu Kylin 14.04 JAVA:Java 1.8.0_25 HADOOP:Hadoop 2.4.0 HIVE:Hive 0.14.0 有关Hive的安装这里就不说了,Hive配置好后,直接在安装目录下起动hive(记得先启动Hadoop哈,不然会报错),看着网上的教程简单的试用下: create table test(key int, name string) row format delimited field

目录 断言 1.2.3.1 情景导入 什么是断言 断言的语法规则 零宽断言为什么叫零宽断言 零宽 前行 负向 断言DEMO 断言的基础应用和实际用处 验证不包含 验证开头包含 验证开头包含且匹配到的数据不包括断言 验证结尾包含,且匹配到的数据不包括断言 断言基础应用总体代码 不按套路出牌,帮你彻底理解断言 如果真的不理解,就死记下面的实例 断言 本文目的是讲解正则表达式之断言用法.目前互联网上有很多博文对断言讲解的并不透彻,如果您刚开始学习断言,相信此博文会对您有帮助. 本文谢绝转载,此文属原创

C#正则表达式Regex类的用法 更多2014/2/18 来源:C#学习浏览量:36891 学习标签: 正则表达式 Regex 本文导读:正则表达式的本质是使用一系列特殊字符模式,来表示某一类字符串,正则表达式无疑是处理文本最有力的工具,而.NET提供的Regex类实现了验证正则表达式的方法.Regex 类表示不可变(只读)的正则表达式.它还包含各种静态方法,允许在不显式创建其他类的实例的情况下使用其他正则表达式类. 一.C#正则表达式符号模式 字 符 描 述 \ 转义字符,将一个具有特殊功能的

上一篇讲述了在C#中有关正则表达式的类之间的关系,以及它们的方法,这一篇主要是将Regex这个类的用法的,关于Match及MatchCollection类会在下一篇讲到.对于正则表达式的应用,基本上可以分为验证.提取.分割和替换.仅仅利用Regex类就可以实现验证和简单替换.利用Regex类实现验证经历2009年的备案和DNS停止解析风波之后,大部分的带有反馈性的网站和论坛都对一些敏感词进行了过滤,包含有这类敏感词的文章要么内容被替换要么被禁止发表,利用Regex类就可以实现这个功能,下面是一个

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

参见下面这篇博客: Hive 中的复合数据结构简介以及一些函数的用法说明

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

Hive 的 JOIN 用法 hive只支持等连接,外连接,左半连接.hive不支持非相等的join条件(通过其他方式实现,如left outer join),因为它很难在map/reduce中实现这样的条件.而且,hive可以join两个以上的表. 1.等连接 只有等连接才允许 hive> SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id); hive> SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id AND a.depart

hive脚本的执行方式 hive脚本的执行方式大致有三种: hive控制台执行: hive -e "SQL"执行: hive -f SQL文件执行:参考hive用法: usage: hive -d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --database <databasename> Specify the

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个

1. order by     Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序,所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map,也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行.     这里跟传统的sql还有一点区别:如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须