目的:修改表某个字段属性 语句: 报错信息 错误原因: 在HiveQL中,alter命令不使用与create或select相同的语义 ; 具体来说,您不能使用“ALTER DATABASE.TABLE”表示法.如果您尝试,那么HQL解析器就会失败并显示一条奇怪的错误消息. 你只需要alter tablename  即可,  不需要带database. 解决办法: use database,然后去掉alter语句中的database

给union的前后sql加括号就可以解决

1.列出安装Hadoop流程步骤 a) 创建hadoop账号 b) 更改ip c) 安装Java 更改/etc/profile 配置环境变量 d) 修改host文件域名 e) 安装ssh 配置无密码登录 f) 解压hadoop g) 配置hadoop  conf下面的配置文件 h) Hadoop namenode -format  格式化 i) Start 启动 2.列出hadoop集群启动中的所有进程和进程的作用 a) Namenode 管理集群  记录namenode文件信息 b) Seco

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

Monkeyrunner工具提供了一个API,使用此API写出的程序可以在Android代码之外控制Android设备和模拟器. 一.Monkeyrunner简介 1.MOnkeyrunner相对Monkey区别 1)Monkeyrunner工具在工作站上通过API定义的特定命令和事件控制设备或模拟器(可控) 2)精确控制事件之间的事件 3)可以进行:点触屏.拖拽.长按.键盘事件 4)可以智能截图对比和判断 5)回溯出详细具体的BUG路径 2.Monkeyrunner优缺点 1) 能完全模拟人工

6.  insert 语句 1) 因为目标表有partition, 所以刚开始我使用的语句是 insert overwrite table sa_r_item_sales_day_week_month partition(part=FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(),'yyyy-MM-dd'))select ... 然而报错: Error while compiling statement: FAILED: ParseException cannot recognize

1.   hive内连接支持什么格式? • SQL中对两表内联可以写成:        select * from dual a,dual b where a.key = b.key; 或者: SELECT t1.a1 as c1, t2.b1 as c2FROM t1, t2 WHERE t1.a2 = t2.b2 • Hive中应为        select * from dual a join dual b on a.key = b.key; 2.   分号符号的使用 • 分号是SQL语

 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

[障碍再现] 在创建支持Map数据结构的Hive表时,抛出如下异常 hive> create table tab_map(name string,info map<string,string>) > row format delimited > fields terminated by '\t' > collection items terminated by ';' > map keys terminated by ':'; MismatchedTokenExc

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

1.命令行操作 (1)打印查询头,需要显示设置: set hive.cli.print.header=true; (2)加"--",其后的都被认为是注释,但 CLI 不解析注释.带有注释的文件只能通过这种方式执行: hive -f script_name (3)-e后跟带引号的hive指令或者查询,-S去掉多余的输出: hive -S -e "select * FROM mytable LIMIT 3" > /tmp/myquery (4)遍历所有分区的查询将

转自:http://www.aboutyun.com/thread-7327-1-1.html 1.Hive不支持等值连接 SQL中对两表内联可以写成:select * from dual a,dual b where a.key = b.key;    Hive中应为:select * from dual a join dual b on a.key = b.key;     而不是传统的格式:SELECT t1.a1 as c1, t2.b1 as c2FROM t1, t2 WHERE t

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 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 作为插件来支持

转自 : http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7256833 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S

6.  insert 语句 1) 因为目标表有partition, 所以刚开始我使用的语句是 insert overwrite table sa_r_item_sales_day_week_month partition(part=FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(),'yyyy-MM-dd'))select ... 然而报错: Error while compiling statement: FAILED: ParseException cannot recognize

Antlr 简介 ANTLR 语言识别的一个工具 (ANother Tool for Language Recognition ) 是一种语言工具,它提供了一个框架,可以通过包含 Java, C++, 或 C# 动作(action)的语法描述来构造语言识别器,编译器和解释器. 计算机语言的解析已经变成了一种非常普遍的工作,在这方面的理论和工具经过近 40 年的发展已经相当成熟,使用 Antlr 等识别工具来识别,解析,构造编译器比手工编程更加容易,同时开发的程序也更易于维护. 语言识别的工具有很

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 作为插件来支持

  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