Hive的TRANSFORM关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能,适合实现Hive中没有的功能又不想写UDF的情况.例如,按日期统计每天出现的uid数,通常用如下的SQL SELECT date, count(uid) FROM xxx GROUP BY date 但是,如果我想在reduce阶段对每天的uid形成一个列表,进行排序并输出,这在Hive中没有现成的功能.那么,可以自写脚本实现该功能,并用TRANSFORM关键字调用 SELECT TRANSFORM(date, uid) FR

数据文件内容 steven:100;steven:90;steven:99^567^22 ray:90;ray:98^456^30 Tom:81^222^33 期望最终放到数据库的数据格式如下: steven 100 567 22 steven 90 567 22 steven 99 567 22 ray 90 456 30 ray 98 456 30 Tom 81 222 33 Specifically, if you want to return a different number of

select TRANSFORM(*, *, *) using 'python filter.py' as (*, *, *) from t_1 HIVE支持pipe操作,将select出来的字段,用我们的脚本进行“操作” 1, 分隔符为 \t 并没有采用hive原有的分隔符 \x01 之类的.

CSS3中的变形处理(transform)属 transform的功能分类 1.旋转 transform:rotate(45deg); 该语句使div元素顺时针旋转45度.deg是CSS 3的“Values and Units”模块中定义的一个角度单位. 2.缩放 transform:scale(0.8,1); 使用缩放的方法实现文字或图像的缩放效果,在参数中指定缩放倍率.该语句使用scale方法使该元素在水平方向上缩小了20%,垂直方向上不缩放. 3.倾斜 transform:skew(30d

1.cube简称数据魔方,可以实现hive多个任意维度的查询,cube(a,b,c)则首先会对(a,b,c)进行group by,然后依次是(a,b),(a,c),(a),(b,c),(b),(c),最后在对全表进行group by,他会统计所选列中值的所有组合的聚合 select device_id,os_id,app_id,client_version,from_id,count(user_id) from test_xinyan_reg group by device_id,os_id,a

说明:Hive之cube.rollup,还有窗口函数,在传统关系型数据(Oracle.sqlserver)中都是有的,用法都很相似. GROUPING SETS GROUPING SETS作为GROUP BY的子句,允许开发人员在GROUP BY语句后面指定多个统计选项,可以简单理解为多条group by语句通过union all把查询结果聚合起来结合起来,下面是几个实例可以帮助我们了解, 以acorn_3g.test_xinyan_reg为例: [dp@YZSJHL19-87 xjob]$ h

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 一.Hive运行方式1.命令行方式cli:控制台模式 --与hdfs交互 hive> dfs -ls /; Found items drwxr-xr-x - root supergroup -- : /root drwxrwx--- - root supergroup -- : /tmp drwx

由于spark on hive 问题,导致无法插入数据,暂时使用spark进行hive操作 向分区表插入数据 hive> show partitions customers;OKpartitioncity=beijingcity=shenzhenTime taken: 0.071 seconds, Fetched: 2 row(s) 查看HDFS: drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-04-13 11:50 /user/hive/ware

1.Hive运行方式: 命令行方式cli:控制台模式 脚本运行方式(实际生产环境中用最多) JDBC方式:hiveserver2 web GUI接口 (hwi.hue等)   1.1Hive在CLI模式中与hdfs交互 执行执行dfs命令 例:dfs –ls /

---恢复内容开始--- 指定分隔符 HIVE输出到文件的分隔符 ,列与列之间是'\1'(ASCII码1,在vim里显示为^A),列内部随着层数增加,分隔符依次为'\2','\3','\4'等. 例:输出为map<string,string>, array, int类型,则分隔符为: key1 \3 value1 \2 key2 \3 value2 ... \1 value1 \2 value2 \2 value3 ... \1 第三列的int值 如何指定分隔符: INSERT OVERWRI

hive 调优(二)参数调优汇总 在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大reduce task数,默认值1. 2.配置磁盘块 mapred.local.dir map

在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大reduce task数,默认值1. 2.配置磁盘块 mapred.local.dir map task中间结果写本地磁盘路径,默

Hive权限管理 1.hive授权模型介绍 (1)Storage Based Authorization in the Metastore Server 基于存储的授权 - 可以对Metastore中的元数据进行保护,但是没有提供更加细粒度的访问控制(例如:列级别.行级别). (2)SQL Standards Based Authorization in HiveServer2 基于SQL标准的Hive授权 - 完全兼容SQL的授权模型,推荐使用该模式. (3)Default Hive Auth

一,hive 权限授权模型 1.Storage Based Authorization in the Metastore Server基于存储的授权(也就是HDFS的授权模型) - 可以对Metastore中的元数据进行保护,但是没有提供更加细粒度的访问控制(例如:列级别.行级别).2.SQL Standards Based Authorization in HiveServer2(grant)基于SQL标准的Hive授权 - 完全兼容SQL的授权模型,推荐使用该模式. ①完全兼容SQL的授权模

Hive Tutorial 目录 Hive Tutorial 1.Concepts 1.1.What Is Hive 1.2.What Hive Is NOT 1.3.Getting Started 1.4.Data Units 1.5.Type System 1.5.1.Primitive Types 1.5.2.Complex Types 1.5.3.Timestamp 1.6.Built In Operators and Functions 1.6.1.Built In Operators

CSS3属性transform详解之(旋转:rotate,缩放:scale,倾斜:skew,移动:translate)   在CSS3中,可以利用transform功能来实现文字或图像的旋转.缩放.倾斜.移动这四种类型的变形处理,本文将对此做详细介绍. 一.旋转 rotate 用法:transform: rotate(45deg); 共一个参数"角度",单位deg为度的意思,正数为顺时针旋转,负数为逆时针旋转,上述代码作用是顺时针旋转45度. 二.缩放 scale 用法:transfo

在CSS3中,可以利用transform功能来实现文字或图像的旋转.缩放.倾斜.移动这四种类型的变形处理,本文将对此做详细介绍. 一.旋转 rotate 用法:transform: rotate(45deg); 共一个参数“角度”,单位deg为度的意思,正数为顺时针旋转,负数为逆时针旋转,上述代码作用是顺时针旋转45度. 二.缩放 scale 用法:transform: scale(0.5)  或者  transform: scale(0.5, 2); 参数表示缩放倍数: 一个参数时:表示水平和

2.3 Hive 内部介绍: P44 $HIVE_HOME/lib 下的 jar 文件是具体的功能部分:(CLI模块) 其它组件,Thrift 服务,可以远程访问其他进程功能:也有使用 JDBC 和 ODBC 访问 Hive 的功能: 所有Hive 客户端都需要一个 metastoreservice(元数据服务),Hive 用这个服务来存储表模式信息和其他元数据信息:默认会使用内置的 Derby SQL服务器提供有限的单进程的存储服务: HWI Hive 网页界面,提供了远程访问Hive 的服务

本文前提是Hadoop & Java & mysql 数据库,已经安装配置好,并且 环境变量均已经配置到位   声明:本笔记参照 学习<Hive 编程指南>而来,如果有错误之处还望大家留言指出!望与大家共同进步! 一.Hive 基本介绍     Hive是Hadoop家族中一款数据仓库产品,Hive最大的特点就是提供了类SQL的语法,封装了底层的MapReduce过程,让有SQL基础的业务人员,也可以直接利用Hadoop进行大数据的操作.就是这一个点,解决了原数据分析人员对于大

Status of Hive Authorization before Hive 0.13 SQL Standards Based Hive Authorization (New in Hive 0.13) Restrictions on Hive Commands and Statements Privileges Objects Object Ownership Users and Roles Names of Users and Roles Role Management Commands