/*一.按指定符号分割字符串,返回分割后的元素个数,方法很简单,就是看字符串中存在多少个分隔符号,然后再加一,就是要求的结果. -----rtrim(@str)去掉 @str右边的字符 ltrim(@str)去掉左边的字符 ltrim(rtrim(@str))去掉左右空格 -------charindex  在变量@str中@split的index即索引值 create function Get_StrArrayLength ( ), --要分割的字符串 ) --分隔符号 ) returns i

php加载sql文件,解析成以分号分割的数组.(支持存储过程和函数提取,自动过滤注释) /** * 加载sql文件为分号分割的数组 * <br />支持存储过程和函数提取,自动过滤注释 * <br />例如: var_export(load_sql_file('mysql_routing_example/fn_cdr_parse_accountcode.sql')); * @param string $path 文件路径 * @return boolean|array * @sin

一.字符串替换 str_replace("iwind", "kiki", "i love iwind, iwind said"); 将输出 "i love kiki, kiki said" str_replace(find,replace,string,count)参数 描述 find 必需.规定要查找的值. replace 必需.规定替换 find 中的值的值. string 必需.规定被搜索的字符串. count 可选.一

实现PHP实现INT型,SHORT型,STRING转换成BYTE数组的转化: class Bytes { public static function integerToBytes($val) { $val = (int)$val; $byte = array(); //低位在前,即小端法表示 $byte[0] = ($val & 0xFF);//掩码运算 $byte[1] = ($val >> 8 & 0xFF); $byte[2] = ($val >> 16 &

date: 2018-11-16 19:03:08 updated: 2018-11-16 19:03:08 Hive sql函数 一.关系运算 等值比较: = select 1 from dual where 1 = 2; 等值比较:<=> a <=> b 不等值比较: <>和!= a != b || a <> b 小于比较: < a < b 小于等于比较: <= a <= b 大于比较: > a > b 大于等于比较:

本文整体分为两部分,第一部分是简写,如果能看懂会用,就直接从此部分查,方便快捷,如果不是很理解此SQL的用法,则查看第二部分,是详细说明,当然第二部分语句也会更全一些! 第一部分: hive模糊搜索表:show tables like '*name*'; 查看表结构信息:desc table_name; 查看分区信息:show partitions table_name; 加载本地文件:load data local inpath '/xxx/test.txt' overwrite into t

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

Hadoop Hive sql语法详解 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统.它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,能够将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,能够将SQL语句转换为MapReduce任务进行执行.通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL.使不熟悉mapreduce 的用户非常方便的利用SQL 语言查询,汇总.分析数据. 而mapreduce开发者能够把 己写的mapper 和reducer 作为插

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1400644430159.html Hive跟Impala貌似都是公司或者研究所常用的系统,前者更稳定点,实现方式是MapReduce,因为用Hue的时候,在groupby中文的时候,出现了点问题,并且看到写很长的SQL语句,经常会看到起很多个Job,因此想了解下Hive怎么将SQL转化成MapReduce的Job.以后写SQL的时候,大概就了解怎么去做优化了.下面是看到的一片优秀的文章(美团的技术博客),我粘过

转自 : http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7256833 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用S

最近由于工作上和生活上的一些事儿好久没来博客园了,但是写博客的习惯还是得坚持,新的一年需要更加努力,困知勉行,终身学习,每天都保持空杯心态.废话不说,写一些最近使用到的Presto SQL和Hive SQL的体会和对比. 一.JSON处理对比 Hive select get_json_object(json, '$.book'); Presto select json_extract_scalar(json, '$.book'); 注意这里Presto中json_extract_scalar返回

一 Hive SQL练习之影评案例 案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fan

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL

文章转自:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的

  Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为

记录了日常使用时遇到的特殊的查询语句.不断更新- 1. SQL查出内容输出到文件 hive -e "...Hive SQL..." > /tmp/out sparkhive --disableQuotingForSV=true --slient=true --showHeader=false --outputformat=tsv -e "...SPARK SQL..." > /tmp/out --disableQuotingForSV=true 可以去掉

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL

https://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了