HIVE建内部表语句 create table dll102.sougou (id string,pwd string,name string,count int,seqno int,address string) row format delimited fields terminated by '\t' ; 创建字段中含有数组类型,对象类型的表,并查询特殊字段 外部表默认 存在HDFS下的  ‘/user/hadoop/指定路径’  将本地文件加载到HIVE load data local

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 介绍 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

Hive是一个数据仓库基础的应用工具,在Hadoop中用来处理结构化数据,它架构在Hadoop之上,通过SQL来对数据进行操作. Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型,Hive 将用户的Hive SQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上,Hadoop 监控作业执行过程,然后返回作业执行结果给用户.Hive 并非为联机事务处理而设计,Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作.Hive 的最佳使用场合是大数据

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

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

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://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

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 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

1.认识hive:  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redu

一.基本的Select 操作 语法SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...FROM table_reference[WHERE where_condition][GROUP BY col_list [HAVING condition]][   CLUSTER BY col_list  | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list][LIMIT number]•使用AL

具体转载自哪里,我也忘记了... 一.基础 1.说明:创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2.说明:删除数据库 drop database dbname 3.说明:备份sql server --- 创建 备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat' --- 开始 备份 BACKUP DATABASE pubs TO

1.Hive不支持等值连接 •SQL中对两表内联可以写成:•select * from dual a,dual b where a.key = b.key;•Hive中应为•select * from dual a join dual b on a.key = b.key; 而不是传统的格式:SELECT t1.a1 as c1, t2.b1 as c2FROM t1, t2WHERE t1.a2 = t2.b2 2.分号字符•分号是SQL语句结束标记,在HiveQL中也是,但是在HiveQL中

一.SQL速成  结构查询语言(SQL)是用于查询关系数据库的标准语言,它包括若干关键字和一致的语法,便于数据库元件(如表.索引.字段等)的建立和操纵.  以下是一些重要的SQL快速参考,有关SQL的语法和在标准SQL上增加的特性,请查询MySQL手册.  1．创建表  表是数据库的最基本元素之一,表与表之间可以相互独立,也可以相互关联.创建表的基本语法如下:  create table table_name  (column_name data无效 {identity |null|not nu

一.job输入输出优化 善用muti-insert.union all,不同表的union all相当于multiple inputs,同一个表的union all,相当map一次输出多条 示例 二.数据剪裁 2.1.列剪裁 HIve在读取数据的时候,可以只查询所需要用到的列,而忽略其他列.甚至可以使用正在表达式. 见.http://www.cnblogs.com/bjlhx/p/6946202.html 2.2.分区剪裁 在查询的过程中减少不必要的分区 示例: select count(ord

一.概述 hive不支持用insert语句一条一条的进行插入操作,也不支持update操作.数据是以load的方式加载到建立好的表中.数据一旦导入就不可以修改. DML包括:INSERT插入.UPDATE更新.DELETE删除 向数据表内加载文件•将查询结果插入到Hive表中•0.8新特性 insert into 二.向数据表内加载文件 •LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION

一.表 更改表名:ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name 增加表的元数据信息:ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES table_properties table_properties::[property_name = property_value…..] 用户可以用这个命令向表中增加metadata 二.列 表添加一列 :ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_co

一.数据去重排序 1.1.去重 distinct与group by 尽量避免使用distinct进行排重,特别是大表操作,用group by代替 -- 不建议 select DISTINCT key from a -- 建议 select key from a group by key 1.2.排序优化 只有order by产生的结果是全局有序的,可以根据实际场景进行选择排序. 1.order by 实现全局排序,一个reduce实现,由于不能并发执行,所以效率偏低 2.sort by实现部分有

Hive SQL 语法详解:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7256833Hive SQL 学习笔记(常用):http://blog.sina.com.cn/s/blog_66474b16010182yu.html Hive中的分区:http://blog.csdn.net/jiedushi/article/details/6660185 Hive基础知识:http://www.csdn.net/article/2014-01-07/281