在Oracle中minus运算的主要功能是: 在进行两个表格或者两个查询结果的时候,返回在第一个表格/查询结果中与第二个表格/查询结果不同样的记录. 结果不同样的记录包括两种情况:A,B 表中某一行的内容不同和A表中的数据在B表中不存在.总之返回的是A表的数据. Hive中没有实现minus功能的函数,仅仅好分步实现. 一.找出在A表中的数据在B表中不存在的数据 insert overwrite table tmp_A partition(name='A_innot_B') select a.*

一.hive函数 1.hive内置函数 (1)内容较多,见< Hive 官方文档>            https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF        (2)详细解释:            http://blog.sina.com.cn/s/blog_83bb57b70101lhmk.html (3) 测试内置函数的快捷方式: 1.创建一个 dual 表 create table dual

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

1.to_date:日期时间转日期函数 select to_date('2015-04-02 13:34:12');输出:2015-04-02122.from_unixtime:转化unix时间戳到当前时区的时间格式 select from_unixtime(1323308943,’yyyyMMdd’);输出:20111208123.unix_timestamp:获取当前unix时间戳 select unix_timestamp();输出:1430816254select unix_timest

Hive的自定义的函数的步骤: 1°.自定义UDF extends org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2°.需要实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 3°.把程序打包放到目标机器上去 4°.进入hive客户端,添加jar包:hive>add jar jar路径 5°.创建临时函数:hive> create temporary function 自定义名称 AS '自定义UDF的全类名' 6°.执行HQL语句: 7°.销毁临时函数:hive&

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 1.内置运算符 1.1关系运算符 运算符 类型 说明 A = B 所有原始类型 如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败,因为无效的语法. SQL使用”=”,不使用”==”. A <> B 所有原始类型 如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值

上篇: Hadoop3集群搭建之——虚拟机安装 Hadoop3集群搭建之——安装hadoop,配置环境 Hadoop3集群搭建之——配置ntp服务 Hadoop3集群搭建之——hive安装 Hadoop3集群搭建之——hbase安装及简单操作 下篇: Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDTF hive 提供的函数,总是不能很贴切的满足我们程序的需要,这时候就需要自定义hive的函数了 hive 函数,大概分为三种: udf : 一行输入,一行输出 udtf : 一行输入,多行输

1.内置运算符 1.1关系运算符 运算符 类型 说明 A = B 所有原始类型 如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败,因为无效的语法. SQL使用”=”,不使用”==”. A <> B 所有原始类型 如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值为”NULL”,结果返回”NULL”. A < B 所有原始类型 如果A小于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值为”NULL”,结果返回”NULL”. A <= B 所有原始类型

max 函数 在hive中max函数是一个聚合函数,所以,而且返回值是double ,而且后面必须跟group by ,这个和mysql差异很大 Built-in Aggregate Functions (UDAF) DOUBLEmax(col)Returns the maximum value of the column in the group. mysql 中 Returns the maximum value of expr. MAX() may take a string argume

如果入参是简单的数据类型,直接继承UDF,实现一个或者多个evaluate 方法. 具体流程如下: 1,实现大写字符转换成小写字符的UDF package com.example.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public class Lower extends UDF { public Text evaluate(final Text s) { if

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

Hive中的自定义函数简介 (1) 在类中创建自定义函数.自定义UDF需要继承'org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF',实现evaluate函数,evaluate函数支持重载. (2) 将该类所在的包导出成jar包,放入linux目录下. (3) 进入hive客户端,删除旧的jar包 hive> delete jar /dir/.jar; (4) 添加新的jar包 hive> add jar /dir/.jar (5) 创建临时函数,指向jar包中的类 hive

系统自带的函数 1)查看系统自带的函数 hive> show functions; 2)显示自带的函数的用法 hive> desc function upper; 3)详细显示自带的函数的用法 hive> desc function extended upper; 自定义函数 1)Hive 自带了一些函数,比如:max/min 等,但是数量有限,自己可以通过自定义 UDF来方便的扩展. 2)当 Hive 提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:

1介绍 Hive自定义函数包括三种UDF.UDAF.UDTF UDF(User-Defined-Function) 一进一出 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 聚集函数,多进一出.Count/max/min UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)  一进多出,如lateral view explore) 使用方式 :在HIVE会话中add 自定义函数的jar文件,然后创建function继而使用

Hive函数 ​ Hive中提供了非常丰富的运算符和内置函数支撑,具体操作如下: 1.内置运算符 1.1关系运算符 运算符 类型 说明 A = B 所有原始类型 如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败,因为无效的语法. SQL使用"=",不使用"==". A <> B 所有原始类型 如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值为"NULL",结果返回"NULL".

Hive 自定义函数 UDF UDTF UDAF 1.UDF:用户定义(普通)函数,只对单行数值产生作用: UDF只能实现一进一出的操作. 定义udf 计算两个数最小值 public class Min extends UDF { public Double evaluate(Double a, Double b) { if (a == null) a = 0.0; if (b == null) b = 0.0; if (a >= b) { return b; } else { return a

无论你通过哪种方式连接Hive(如Hive Cli.HiveServer2),一个HQL语句都要经过Driver的解析和执行,主要涉及HQL解析.编译.优化器处理.执行器执行四个方面. 以Hive目前原生支持计算引擎MapReduce为例,具体处理流程如下: HQL解析生成AST语法树Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法和语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree 语法分析得到QueryBlock遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 生成逻辑执行计

1. hive是什么? Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具: 1.       hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储: 2.       hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序: 3.       hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度: 4.       可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能. 2. hive和Hadoop关系 Hive利用HDF

https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html http://www.360doc.com/content/16/1006/23/15257968_596289341.shtml 1.什么是hive 基于 Hadoop 的一个数据仓库工具:hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储,hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度

完整PDF下载:<HIVE简明教程> 前言 Hive是对于数据仓库进行管理和分析的工具.但是不要被“数据仓库”这个词所吓倒,数据仓库是很复杂的东西,但是如果你会SQL,就会发现Hive是那么的简单,简单到甚至不用学就可以使用Hive做出业务需求所需要的东西. 但是Hive和SQL毕竟不同,执行原理.优化方法,底层架构都完全不相同. 大数据离线分析使用Hive已经成为主流,但是目前市面上Hive相关的中文书籍只有一本<Hive编程指南>,对于不懂技术的数据分析人员来说,这本书有些繁琐