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hive yyyyMddhhMMss z转换
2024-09-02
Hive日期、时间转换:YYYY-MM-DD与YYYYMMDD;hh.mm.ss与hhmmss的相互转换
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'
Hive日期格式转换用法
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
Hive中行列转换
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
hive的行列转换
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
Hive presto和hive时间格式转换
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
hive cst 时间转换
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;
hive sql 行列转换
-- 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
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
Hive 笔记
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】——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mapper 和reducer 作为插件
写好Hive 程序的若干优化技巧和实际案例
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
Hive性能优化
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
Hadoop Hive基础sql语法
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
hive 配置文件以及join中null值的处理
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
Hive 12、Hive优化
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
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
Hadoop Hive sql 语法详细解释
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基础知识梳理
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
CSS3 转换、过渡和动画
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
Hadoop之Hive篇
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
Hive性能优化上的一些总结
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
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在Hadoop,非交互式场景必须支持sql
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