str_to_map(字符串参数, 分隔符1, 分隔符2) 使用两个分隔符将文本拆分为键值对. 分隔符1将文本分成K-V对,分隔符2分割每个K-V对.对于分隔符1默认分隔符是 ',',对于分隔符2默认分隔符是 '=' 我们先介绍一下这个函数的应用场景. Z表又被称之为拉链表.在同一个分区中主键是stat_date+uid被储存的值是客户的状态. 我们需要对客户状态进行统计. select str_to_map(concat_ws(',',collect_set(concat(stat_date,

// *sql.Rows 转换为 []map[string]interface{}类型 func rows2maps(rows *sql.Rows) (res []map[string]interface{}) { defer rows.Close() cols, _ := rows.Columns() cache := make([]interface{}, len(cols)) // 为每一列初始化一个指针 for index, _ := range cache { var a interf

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

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 参考:官网hive操作手册 一.DDL 1.数据类型 data_type : primitive_type | array_type | map_type | struct_type | union_type -- (Note: Available and later) primitive_typ

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

一.数据类型 1.基本数据类型 Hive 支持关系型数据中大多数基本数据类型 类型 描述 示例 boolean true/false TRUE tinyint 1字节的有符号整数 -128~127 1Y smallint 2个字节的有符号整数,-32768~32767 1S int 4个字节的带符号整数 1 bigint 8字节带符号整数 1L float 4字节单精度浮点数 1.0 double 8字节双精度浮点数 1.0 deicimal 任意精度的带符号小数 1.0 String 字符串,

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

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8733924.html 一.数据类型 1.基本数据类型 Hive 支持关系型数据中大多数基本数据类型 类型 描述 示例 boolean true/false TRUE tinyint 1字节的有符号整数 -128~127 1Y smallint 2个字节的有符号整数,-32768~32767 1S int 4个字节的带符号整数 1 bigint 8字节带符号整数 1L float 4字节单精度浮点数 1.0 do

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

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表的源文件存储格式有几类: 1.TEXTFILE 默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理.源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看 2.SEQUENCEFILE 一种Hadoop API提供的二进制文件,使用方便.可分割.可压缩等特点. SEQUENCEFILE将数据以<key,value>的形式序列化到文件中.序列化和反序列化使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现.key为空,用value 存放实际的值,

hive 2.1 hive执行sql有两种方式: 执行hive命令,又细分为hive -e,hive -f,hive交互式: 执行beeline命令,beeline会连接远程thrift server: 下面分别看这些场景下sql是怎样被执行的: 1 hive命令 启动命令 启动hive客户端命令 $HIVE_HOME/bin/hive 等价于 $HIVE_HOME/bin/hive --service cli 会调用 $HIVE_HOME/bin/ext/cli.sh 实际启动类为:org.a

简介: Apache hive 存储方式跟压缩格式! 1.Text File hive> create external table tab_textfile ( host string comment 'client ip address', local_time string comment 'client access time', api string comment 'request api', request_type string comment 'request method,

需要找到每个学生最好的课程和成绩,最差的课程和成绩,以及各科的平均分 文本数据如下: name scores张三 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 李四 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 王五 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 朱六 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 钱二 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 段

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

产生背景:sqoop抽取oracle数据到hive表时,只能写入到固定分区(--hive-partition-key #hive分区字段 --hive-partition-value #hive分区值).于是先把数据抽取到一张增量表,然后从增量表动态写入分区表. set hive.exec.dynamic.partition.mode = true; --使用动态分区时,设置为ture. set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict; --动态