SQL Server 基本语法: http://www.w3school.com.cn/sql/sql_intro.asp 练习1: 运行语句: USE [Test1] select FNumber, (case then FAmount end ) as 收入, ( case then ABS(FAmount) end ) as 支出 from Table_1 效果: 练习2: 运行语句: USE [Test] select Name, ( case Score end ) as 胜, ( c

近期为某个项目写存储过程做统计.其中有个是这样的: 求每个月至少连续3个小时低于某个温度值的时间(小时). 假设有个全年温度表: CREATE TABLE #t(m INT, h INT ,t DECIMAL(18,4));--m:月份 h:小时 t:温度值 --一年有8760小时,因此气候表里面有8760条记录,对应全年每小时的温度值 思路是这样的: 1.先将低于指定温度的记录都找出来 2.然后在这些记录中找出符合条件的,即那些属于至少连续3小时低于指定温度的记录 至少连续3小时低于指定温度的

原文:在论坛中出现的比较难的sql问题:45(用户在线登陆时间的小时.分钟计算问题) 最近,在论坛中,遇到了不少比较难的sql问题,虽然自己都能解决,但发现过几天后,就记不起来了,也忘记解决的方法了. 所以,觉得有必要记录下来,这样以后再次碰到这类问题,也能从中获取解答的思路. 如何解决用户在线登陆时间--的小时和分钟计算问题. http://bbs.csdn.net/topics/390613823我想得到用户在线时长,格式是:08:00和08:43这种格式的在线时长结果. 我自己尝试查了sq

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

一. 创建表 在官方的wiki里,example是这种: Sql代码   CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name

Spark SQL使用时需要有若干“表”的存在,这些“表”可以来自于Hive,也可以来自“临时表”.如果“表”来自于Hive,它的模式(列名.列类型等)在创建时已经确定,一般情况下我们直接通过Spark SQL分析表中的数据即可:如果“表”来自“临时表”,我们就需要考虑两个问题:   (1)“临时表”的数据是哪来的? (2)“临时表”的模式是什么?   通过Spark的官方文档可以了解到,生成一张“临时表”需要两个要素:   (1)关联着数据的RDD: (2)数据模式:   也就是说,我们需要将

背景   我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

引言   目前数据平台使用Hadoop构建,为了方便数据分析师的工作,使用Hive对Hadoop MapReduce任务进行封装,我们面对的不再是一个个的MR任务,而是一条条的SQL语句.数据平台内部通过类似JDBC的接口与HiveServer进行交互,仅仅能够感知到一条SQL的开始与结束,而中间的这个过程通常是漫长的(两个因素:数据量.SQL复杂度),某些场景下用户需要了解这条SQL语句的执行进度,从而为我们引入以下几个问题:   (1)通过JDBC接口执行一条SQL语句时,这条SQL语句被转

题目: 请使用Hive SQL实现下面的题目. 下面是一张表名为user_buy_log的表,有三个字段,user(用户),grp(分组编号),time(购物时间). 需要将用户按照grp分组,对time进行升序排序, 如果用户间购物时间间隔小于5分钟,则认为是一个小团体,标号为1: 如果时间间隔大于5分,标号开始累加1. user grp time num15 B 2019-01-06 13:44:20.0 num17 B 2019-01-06 13:47:24.0 num10 A 2019-

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

date: 2019-03-22 17:02:37 updated: 2020-04-08 16:00:00 Hive Sql的日常使用笔记 1. distinct 和 group by distinct 只能返回去重的列 group by 理论上是需要在 select 后面配合聚合函数(sum, avg, max, min, count)来使用的 select 后面没有在聚合函数中的列都需要写在 group by 的后面,eg: select A1, A2, A3, max(B) from t

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:

〇.概述 1.实现内容 使用Hive SQL编程,构造分层离线数仓 并可以通过Quick Bi进行展示 2.过程 (1)数据接⼊到ODS层 (2)进⾏ODS到DWD层数据开发 (3)进⾏ODS到DIM层数据开发 a.创建 [电商_商家维度表_⽇]表 b.创建[电商_商品维度表_⽇]表 c.创建[电商_⽤⼾维度表_⽇]表 (4)进⾏DWS层数据开发 (5)进⾏ADS应⽤层的数据开发 a.看板_总指标看板统计 b.看板_商品销售地域分析 c.看板_商品销量排行 3.逻辑模型 4.示例数据 一.数据导

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

1.概述 在开发工作当中,提交 Hadoop 任务,任务的运行详情,这是我们所关心的,当业务并不复杂的时候,我们可以使用 Hadoop 提供的命令工具去管理 YARN 中的任务.在编写 Hive SQL 的时候,需要在 Hive 终端,编写 SQL 语句,来观察 MapReduce 的运行情况,长此以往,感觉非常的不便.另外随着业务的复杂化,任务的数量增加,此时我们在使用这套流程,已预感到力不从心,这时候 Hive 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察 Hive SQL 的 MapRedu

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

需求 在推荐系统场景中,假设基础行为数据太少,或者过于稀疏,通过推荐算法计算得出的推荐结果非常可能达不到要求的数量. 比方,希望针对每一个item或user推荐20个item,可是通过计算仅仅得到8个.剩下的12个就须要补全. 欢迎转载,请注明出处: http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/39674047 策略 数据补全的详细策略是: 补全时机:在挖掘计算结束后,挖掘结果导入HBase(终于web系统从HBase取数据)前.进行数据补全,

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

1.背景: 控制上游文件个数每天7000个,每个文件大小小于256M,50亿条+,orc格式.查看每个文件的stripe个数,500个左右,查询命令:hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令:hive --orcfiledump viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/tab

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