=========查询分区的大小========= select d.NAME,t.TBL_NAME,p.PART_NAME,prm.PARAM_KEY,prm.PARAM_VALUE from TBLS t left join DBS d on t.DB_ID = d.DB_ID left join PARTITIONS p on t.TBL_ID = p.TBL_ID left join PARTITION_PARAMS prm on p.PART_ID=prm.PART_ID where

Hive的insert语句能够从查询语句中获取数据,并同时将数据Load到目标表中.现在假定有一个已有数据的表staged_employees(雇员信息全量表),所属国家cnty和所属州st是该表的两个属性,我们做个试验将该表中的数据查询出来插入到另一个表employees中. INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country = '中国', state = '北京') SELECT * FROM staged_employees se WH

数据库UserInfo 删除重复数据 即删除重复的用户名手机号 同一个用户名手机号只保留一个用户 01.根据多个字段查询重复数据 with data1 as( select MobilePhone,Name from UserInfogroup by MobilePhone,Namehaving count(*)>1 ), 02.对重复数据分配编号 data2 as ( select u.*,row_number() over(partition by u.MobilePhone,u.Name

数据库查询*分组排序取top n要求:按照课程分组,查找每个课程最高的两个成绩. 数据文件如下: 第一列no为学号,第二列course为课程,第三列score为分数 mysql> select * from lesson;+-------+---------+-------+| no | course | score |+-------+---------+-------+| N0101 | Marth | 100 || N0102 | English | 12 || N0102 | Chine

需求 对于分区表,对于范围分区类型来说,查询MAX分区及对应的分区范围. ==查询分区表对应的最大分区信息 ==排除了自扩展分区(如果是自扩展分区,但是最大的分区不是自扩展的并未排除在外) ==排除了删除的分区表及SYS用户下的,显示范围类型分区表最大分区及分区范围 WITH A AS (SELECT TABLE_OWNER, TABLE_NAME, MAX(PARTITION_POSITION) POSI FROM DBA_TAB_PARTITIONS WHERE TABLE_NAME IN

查询结果作为数据进行添加 INSERT INTO a ( Aid, Atitle, Url, Pic1 ) SELECT c Aid,d Atitle,e Url,f Pic1 FROM b 对于大神来说,不看都知道,但是对于和我一样的菜鸟,就需要解释一下了. a,b是数据表名称,c,d,e,f是数据.而c,d,e,f这些数据不一定非得来自b表,可以来自left join,right join和内连接查询出来的结果 个人觉得使用起来还是比较方便的. ) AND d IN (SELECT h FR

有时,我们需要对比两张表的数据,找到在其中一张表,不在另一张表中的数据 hql 如下: SELECT * FROM (SELECT id FROM a WHERE dt = '2019-03-17' ) a LEFT JOIN (SELECT id FROM b ) b ON a.id = b.id WHERE b.id IS NULL;

0.简介 Analyze,分析表(也称为计算统计信息)是一种内置的Hive操作,可以执行该操作来收集表上的元数据信息.这可以极大的改善表上的查询时间,因为它收集构成表中数据的行计数,文件计数和文件大小(字节),并在执行之前将其提供给查询计划程序. 1.如何分析表? 基础分析语句 ANALYZE TABLE my_database_name.my_table_name COMPUTE STATISTICS; 这是一个基础分析语句,不限制是否存在表分区,如果你是分区表更应该定期执行. 分析特定分区

本文主要总结数据库去掉重复数据的方法 去掉重复数据的方法: 第一种:distinct 根据单个字段去重,能精确去重: 作用在多个字段时,只有当这几个字段的完全相同时,才能去重: 关键字distinct只能放在SQL语句中的第一个,才会起作用 上图举例说明:图中student_name 为 test的同学有两位,不同的是班级 首先,单个字段 ->用distinct对student_name 进行筛选,单个字段查询的话,可以看到已经将一个重复的test学生记录去掉了 应用在多个字段时,可以看到此时两

1. Over介绍 Over为开窗函数.就是把满足条件的数据分成几个区域,每个区域可以通过像现实中的“窗口”来观察统计这些数据. over不能单独使用,要和分析函数:rank(), dense_rank(), row_number(),ntile()等一起使用. 2. 示例 (1)脚本 /* 表结构*/ CREATE TABLE student( no int, ca ), name ), subject ), scorce int ); /* 数据 */ , ); , ); , ); , );

1.查找表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断select * from peoplewhere peopleId in (select  peopleId  from  people  group  by  peopleId  having count(peopleId) > 1) 例二: select * from testtable where numeber in (select number from people group by number havi

在设计数据库的时候,把数据的跟新,删除都是软操作,就是都是变成了增加,也是会需要读取最新的那条数据 ' 获取最新时间的数据 Select a.* FROM SortInfo a,(SELECT SnStart,Max(CreateDate) as MaxDateTime FROM SortInfo group by SnStart) b where a.SnStart=b.SnStart and a.CreateDate=b.MaxDateTime '

在这里提供2中方式: 建议:可以使用方式二,就不使用方式一. 方式一: 在linux下支持,window下不支持. 进入到mysql的bin目录,或者已经给mysql配置了环境变量就不用进入bin目录. 原理: 通过mysql工具的-e参数,可以执行select.update.delete.insert语句. 通过mysql  -u用户名 –p密码  数据库 –esql语句  > 文件路径/文件名 利用linux的>写入操作,将mysql通过-e参数执行的语句结果输出到文件中去. 通过mysq

public DataTable GetTable(string Id) { StringBuilder strSql = new StringBuilder(); DataSet ds = new DataSet(); using (SqlConnection conn = new SqlConnection("server=localhost;database=MyData;uid=sa;pwd=123")) { conn.Open(); strSql.Append("S

用窗口函数可以解决这个问题: 例:select row_number() over(order by user_id desc) ,tab.* from dws_user_visit_month1 as tab limit 20; 结果: 其实要是单纯想加一个自增的行号,没有顺序要去的话 over()里面可以空着 例:select row_number() over(),tab.* from dws_user_visit_month1 as tab limit 20; 解决:        可以

https://zhidao.baidu.com/question/557935059.html

select * from yryz_role_partner where user_id in (select user_id from yryz_role_partner group by user_id having count(1) >= 2)

Diagnostic Messages for this Task: java.lang.Throwable: Child Error         at org.apache.hadoop.mapred.TaskRunner.run(TaskRunner.java:271) Caused by: java.io.IOException: Task process exit with nonzero status of 1.         at org.apache.hadoop.mapre

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

最近在学习使用Hive(版本0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们或许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同时引来一些问题),或许是一些bug.总而言之,这些都需要使用Hive的开发人员额外注意.本文旨在列举我发现的3个通过查询语句向表中插入数据过程中的问题,希望大家注意. 为了验证接下来出现的问题,需要先准备两张表employees和staged_employees,并准备好测试数据.首先使用以下语句创建表employees: create table employees ( id

Querying and Inserting Data Simple Query Partition Based Query Joins Aggregations Multi Table/File Inserts Dynamic-Partition Insert Inserting into Local Files Sampling Union All Array Operations Map (Associative Arrays) Operations Custom Map/Reduce S