1.hive的分组和组内排序---语法 语法: row_number() over (partition by 字段a order by 计算项b desc ) rank rank是排序的别名 partition by:类似hive的建表,分区的意思: order by :排序,默认是升序,加desc降序: 这里按字段a分区,对计算项b进行降序排序 2.hive的分组和组内排序 --- 实例 要取top10品牌,各品牌的top10渠道,各品牌的top10渠道中各渠道的top10档期 1.取top

SQL Server 按某一字段分组 取 最大 (小)值所在行的数据 -- 按某一字段分组 取 最大 (小)值所在行的数据 -- (爱新觉罗.毓华(十八年风雨,守得冰山雪莲花开) 2007-10-23于浙江杭州) /* 数据如下: name val memo a    2   a2(a的第二个值) a    1   a1--a的第一个值 a    3   a3:a的第三个值 b    1   b1--b的第一个值 b    3   b3:b的第三个值 b    2   b2b2b2b2 b   

项目用的 Mybatis,今天改一个需求,落地实现是批量更新,且只需要根据主键(id)来更新一个字段(name). 于是,没有犹豫,像下面这样设计了数据结构: 既然是批量更新,那外层肯定是 List List 中每个元素,只包含 id & name,于是,选择了用 org.apache.commons.lang3.tuple.Pair 来封装数据(就是不想自己再写一个 DO 或者 VO 或者 MO) 最终的数据结构是:List<Pair<Integer, String>>

多动手试试,其实List类型的变量在页面上取到的值可以直接赋值给一个js的Array数组变量,并且数组变量可以直接取到每一个元素var array1 = '<%=yearList =>'; //这个jsp里的代码,输出到浏览器端的html可能为var array1 = ['aaaaaaaaaaa', 'bbbbbbbbbbbbbb'];alert(array1[0]); 可能的一个应用场景是,两个下拉列表元素个数相同,其中一个下拉列表元素固定,并且选择的每个元素都会对应另一个下拉列表中该ind

char *m="e"; lr_save_string("helloworld","p4"); lr_eval_string("{p4}"); lr_output_message("%d",lr_eval_string("{p4}")[1]);//输出e的ASC码 if(lr_eval_string("{p4}")[1]== *m)  //ASC码的值比较 { lr_

有表 zta,该表有两个字段 bf,ac,要取两个字段中,符合条件的最大的一个值,可用方法: select GREATEST(MAX(bf),MAX(ac))  maxvalue  from  zta   where   bf > 7 and  ac < 60    ;      

在Hive中执行DDL之类的SQL语句时遇到的一个问题 作者:天齐 遇到的问题如下: hive> create table ehr_base(id string); FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:For direct MetaStore DB connections, we don't support retries

在mapper.xml中#与$都是用来取值的 <update id="addUrl"> update user_power set url = #{newurl} where role = 'ROLE_${role}'; </update> $取值会直接拼接在sql中,不能防止sql注入, #取值的话会不论你传的是什么都不会被sql解析

返回数据中提取数据的方法 比如下面的案例是,取店铺名称 接口返回数据如下: {"Code":0,"Msg":"ok","Data":{"StoreName":"小贝书屋", "StoreLogo":"xkdnewyun/systemfile/images/100e478a75754c6f9237cd25e5874ca1.jpg","Con

目标:如果col1为空则取col2的值,如果col2也为空则取col3的值,如果col3还为则取col4的值,如果四个字段均为空则取默认值 1.数据准备 create multiset table test1 ( col_type ), col1 ), col2 ), col3 ), col4 ) )no primary index; insert into test1 values ('fetch_col1','col1','col2','col3','clo4'); --字段均有值 inse

遇到个情况,跑hive级联insert数据报错,可以尝试换个hive计算引擎 hive遇到FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask错误 .配置mapreduce计算引擎 set hive.execution.engine=mr; .配置spark计算引擎 set hive.execution.engine=spark; .配置tez 计算引擎 set hive.

转 :  http://www.cnblogs.com/xd502djj/p/3799432.html hive的查询注意事项以及优化总结 . Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具.使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别, 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 基本原则: 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段 select ...

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

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

转自:https://www.cnblogs.com/zhzhang/p/5691997.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