思路 YYYY-MM-DD与YYYYMMDD:hh-mm-ss与hhmmss的相互转换有两种办法,第一种是利用UNIX时间戳函数,第二种是利用字符串拼接函数. YYYY-MM-DD与YYYYMMDD相互转换例子 以2020-08-23和20200823相互转换为例 --方法1: from_unixtime + unix_timestamp --2020082转成2020-08-23 select from_unixtime(unix_timestamp('20200823','yyyymmdd'

如果想把 20180123 转换成 2018-01-23,可以使用: select from_unixtime(unix_timestamp('${p_date}','yyyymmdd'),'yyyy-mm-dd') from dual limit 1; http://blog.csdn.net/lichangzai/article/details/19406215 1.日期函数UNIX时间戳转日期函数: from_unixtime语法:from_unixtime(bigint unixtime

1.演示多列转为单行 数据文件及内容: student.txt xiaoming|english|92.0 xiaoming|chinese|98.0 xiaoming|math|89.5 huahua|chinese|80.0 huahua|math|89.5 创建表studnet: create table student(name string,subject string,score decimal(4,1)) row format delimited fields terminated

行转列(把多个行合并) 比如把: id    tag 1 12 1 23 2 67 2  78 2 76 行转列之后: id tag 1 12,23 2 67,78,76 使用函数为:concat_ws(',',collect_set(column))  // 中间用 ',' 号隔开  说明:collect_list 不去重,collect_set 去重. column 的数据类型要求是 string 例: select id concat_ws(',',collect_set(tag)) as

1.北京时间格式   to   unix时间格式 数据格式: 2017-11-17 08:28:13 2017-11-17 08:28:10 2017-11-17 08:27:51.343 2017-11-17 08:27:48.021 presto单个标准时间转化(10位unix): select to_unixtime(cast ('2017-08-30 10:36:15' as timestamp)) hive单个标准时间转化(10位unix): select unix_timestamp

select from_unixtime(unix_timestamp(r.collecttime,'EEE MMM dd HH:mm:ss zzz yyyy'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')from  r_contactcheat_detail r  limit 5;

-- 对一张大表的每一行,后面加多种label值 -- 其实就是笛卡尔积,举例 -- SELECT * FROM dev.dev_jiadian_user_yuge_temp -- CROSS JOIN -- ( -- SELECT 0 AS label -- UNION ALL -- SELECT 1 AS label -- UNION ALL -- SELECT 2 AS label -- )t; -- 方法二 -- 使用数组,然后进行转置操作 -- 注意k是flag别名,必不可少 SELE

hive函数之数学函数   round(double d)--返回double型d的近似值(四舍五入),返回bigint型: round(double d,int n)--返回保留double型d的n位小数double型近似值(四舍五入): floor(double d)--返回<=d的最大bigint值: ceil(double d)--返回>=d的最小bigint 值: ceiling(double d)--返回>=d的最小bigint 值: rand() --每行返回一个doubl

DESCRIBE EXTENDED mydb.employees  DESCRIBE EXTENDED mydb.employees DESCRIBE EXTENDED mydb.employees hive> SHOW PARTITIONS employees;   SHOW PARTITIONS command Hive : select from group by : group by 对聚合操作之外的字段使用. 先是 from group by 执行后, 才执行select操作. Hiv

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

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou

1.概述 继续<那些年使用Hive踩过的坑>一文中的剩余部分,本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题.下面开始本篇文章的优化介绍. 2.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,mi

 目录 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

一.Hive的參数设置 1.  三种设定方式:配置文件 ·   用户自己定义配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml ·   默认配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml 用户自己定义配置会覆盖默认配置. 另外,Hive也会读入Hadoop的配置,由于Hive是作为Hadoop的client启动的,Hadoop的配置文件包含 ·   $HADOOP_CONF_DIR/hive-site.xml ·   $HADOOP_CONF_DIR/h

要点:优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜. 理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本. 长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,count来说,不存在数据倾斜问题. 4.对count(distinct )

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

Hive简介 Hive是什么 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台. Hive是一个SQL解析引擎,将SQL转译成MapReduce程序并在Hadoop上运行. Hive是HDFS的一个文件目录,一个表名对应一个目录名,若该表是分区表,则分区值对应子目录名. Hive的历史由来 Hive体系结构 Hive在Hadoop中的位置 Hive设计特征 Hive 做为Hadoop 的数据仓库处理工具,它所有的数据都存储在Hadoop 兼容的文件系统中. Hive 在加载数据过程中不会对数据进行

一.转换 1.属性:transform 取值:none/transform-function(转换函数) 注意:如果要实现多个转换函数的话,可以用空格分开若干transform-function 2.转换的原点 默认情况,原点在元素的中心处,width*50%,height*50% 更换原点-属性:transform-origin:数值/百分比/关键字(top/bottom/left/right) 取值:按照当前元素的左上点为(0,0) 一个值:所有轴的位置 两个值:第一个值表示x轴上的值,第二

想了解Hadoop整体结构及各框架角色建议飞入这篇文章,写的很好:http://www.open-open.com/lib/view/open1385685943484.html .以下文章是本人参考各牛人文章总结出,主要是Hive的使用.参考自:http://www.blogjava.net/hengheng123456789/archive/2011/01/05/342354.html 1. Hive是什么 Hive是一个基于hadoop的数据仓库.Hive 是建立在 Hadoop 上的数据

https://blog.csdn.net/mrlevo520/article/details/76339075 1.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合