oracle.hive都存在with as的用法.用于将重复的查询结果复用. 今天做统计分析时用到,使用例子如下: 1. 直接查询 with tmp_a as ( select f1,f2,f3 from test1 ) select f1,f2,f3 from tmp_a; 2. 多表计算结果join with tmp_a as ( select f1,f2,f3 from test1 ), tmp_b as( select f1,f4,f5 from test2 ) select a.f1,

Hive 的 JOIN 用法 hive只支持等连接,外连接,左半连接.hive不支持非相等的join条件(通过其他方式实现,如left outer join),因为它很难在map/reduce中实现这样的条件.而且,hive可以join两个以上的表. 1.等连接 只有等连接才允许 hive> SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id); hive> SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id AND a.depart

写hive 用in 如分时段,分类型,分平台统计点击量 select substr(createtime,12,2) hour,logtype,os_id,count(*)  from  wizad_mdm_raw_hdfs raw where ad_id in ('19829','19830','19831','26657d5ff9020d2abefe558796b99584') and adn=5 group by substr(createtime,12,2),logtype,os_id

hive脚本的执行方式 hive脚本的执行方式大致有三种: hive控制台执行: hive -e "SQL"执行: hive -f SQL文件执行:参考hive用法: usage: hive -d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --database <databasename> Specify the

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.

1.hive中的数据库表的类型有两种,一种是managed,一种是external  :managed表类型是指传入的数据放在hive默认的储存位置下,而external 表类型可以将数据 放在任意的目录下存储managed类型的table当删除时会将表数据以及文件夹都删掉,而external类型的表则只是删除元数据,而不会删除原本的数据(言外之意就是把文件中的数据不作为数据库里的数据) 有hdfs向hive是数据仓库中导入数据的语句   :load data inpath '/uuu.dat'

1.row_number() over()排序功能: (1) row_number() over()分组排序功能: 在使用 row_number() over()函数时候,over()里头的分组以及排序的执行晚于 where group by  order by 的执行. partition by 用于给结果集分组,如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组,它和聚合函数不同的地方在于它能够返回一个分组中的多条记录,而聚合函数一般只有一个反映统计值的记录. 例如:employee,根据部门分组排

regexp_replace用法 1.  截取字符串中的汉字部分: 举个栗子:select regexp_replace('七夕节comming!来啦','([^\\u4E00-\\u9FA5]+)','') from dual; 结果:七夕节来啦 2.截取字符串中的字母和数字部分:([^xyz] 不匹配这个集合中的任何一个字符) 举个栗子:select regexp_replace('wo爱你123CHINA中国!','([^a-zA-Z0-9]+)','') from dual 结果:wo1

先开启服务端: nohup hive --service metastore & nohup  hive --service hiveserver2 & 进入beeline: beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n root -p diagbot####

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

建表规则如下: 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, col_name, ...) [SORTED BY (

日志数据的统计处理在这里反倒没有什么特别之处,就是一些 SQL 语句而已,也没有什么高深的技巧,不过还是列举一些语句示例,以示 hive 处理数据的方便之处,并展示 hive 的一些用法. a)          为 hive 添加用户定制功能,自定义功能都位于 hive_contrib.jar 包中 add jar /opt/hadoop/hive-0.5.0-bin/lib/hive_contrib.jar; b)          统计每个关键词的搜索量,并按搜索量降序排列,然后把结果存入

转自 http://www.cppblog.com/koson/archive/2010/07/19/120773.html           hive 简介         hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理.我们可以把 hive 中海量结构化数据看成一个个的表,而实际

  一.Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.马云在退休的时候说互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口,那些志立于投身hadoop技术开发的童鞋们,可以先从hive开

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

hive作为一个sql查询引擎,自带了一些基本的函数,比如count(计数),sum(求和),有时候这些基本函数满足不了我们的需求,这时候就要写hive hdf(user defined funation),又叫用户自定义函数. UDF 创建与使用步骤 继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类,实现evaluate方法: 打jar包上传到集群,通过create temporary function创建临时函数,不加temporary就创建了一个永久函数: 通过s

前一篇文章,介绍了什么是 hive,以及 hive 的架构.数据类型,没看的可以点击阅读:hive从入门到放弃(一)--初识hive 今天讲一下 hive 的 DDL 数据定义 创建数据库 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS]① database_name [COMMENT database_comment]② [LOCATION hdfs_path]③ [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]④;

参见下面这篇博客: Hive 中的复合数据结构简介以及一些函数的用法说明

第3节 hive高级用法:16.hive当中常用的几种数据存储格式对比:17.存储方式与压缩格式相结合:18.总结 hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储 列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快 数据查询的时候尽量不要用select * 只选取我们需要的字段即可 hive的数据存储格式:用的比较多的一种行式存储 : textfile 用的比较多的列式存储: orc parquet 其中orc底层有自带的一

4.2.Hive参数配置方式 Hive参数大全: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties 开发Hive应用时,不可避免地需要设定Hive的参数.设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率,或帮助定位问题.然而实践中经常遇到的一个问题是,为什么设定的参数没有起作用?这通常是错误的设定方式导致的. 对于一般参数,有以下三种设定方式: l  配置文件 l  命令行参数 l  参数声明   配

1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法.第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值:第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制.下面对两种方法做代码举例 2. 利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.type