1.列转行 1.1 相关函数的说明: concat(string1,string,...) //连接括号内字符串,数量不限. concat_ws(separator,string1,string2,...) //连接括号内字符串,数量不限,连接符为separator. collect_set(col) //此函数只接受基本类型,主要是将字段的值进行去重汇总,产生array类型字段. 1.2 例子: 创建表:create table person_info( name string, conste

SELECT GROUP_CONCAT(md.data1) FROM DATA md,contacts cc WHERE md.conskey=cc.id AND md.mimetype_id= 5 AND md.user_id=17: 利用函数:group_concat(),实现一个ID对应多个名称时,原本为多行数据,把名称合并成一行,如|1 | 10,20,20| 本文通过实例介绍了MySQL中的group_concat函数的使用方法,比如select group_concat(name)

SELECT GROUP_CONCAT(md.data1) FROM DATA md,contacts cc WHERE md.conskey=cc.id AND md.mimetype_id= 5 AND md.user_id=17: 利用函数:group_concat(),实现一个ID对应多个名称时,原本为多行数据,把名称合并成一行,如|1 | 10,20,20| 本文通过实例介绍了MySQL中的group_concat函数的使用方法,比如select group_concat(name)

Navicat Premium是一个可连接多种数据库的管理工具,它可以让你以单一程序同时连接到MySQL.Oracle及PostgreSQL数据库,让管理不同类型的数据库更加的方便. 在上篇文章中,我们使用了原生COUNT()函数的不同变体来计算一个MySQL表中的行数.在这篇文章中,我们将以更复杂的方式使用COUNT()函数来计算唯一值以及满足条件的值. 不同计数 COUNT(DISTINCT)函数返回具有唯一非空值的行数.因此,包含DISTINCT关键字将从计数中删除重复的行.它的语法是:

对于mysql /  hive 再进行统计的时候假设须要行变成列,能够使用函数 CASE 字段a WHEN 值b THEN c [WHEN d THEN e]* [ELSE f] END 当字段a=值b时,返回c(假设是字段的话则代表该字段的值,也能够是一个固定值 加单引號就能够):当a=d时,返回e.否则返回f. 如: 数据表结构:(举例说明.id有反复的) select id ,sum(CASE action when 'article' then count else 0 end) as

目录 Hive中文乱码问题 hive和hbase的版本不一致 Ambari hive插入Hbase出错 Hive0.12和Hbase0.96不兼容,重新编译hive0.12.0 hiveserver不能正常启动 hive连接eclipse不能复杂查询,不能加where Hive中文乱码问题 众所周知,我们都是使用mysql存储hive的元数据,可以执行带有中文注释的建表文件,解决中文乱码的问题: 要把元数据库设定为latin1而把存储中文的数据表的编码设定为utf-8格式,即存储在hive里的表

注明: 本文转载自http://www.hollischuang.com/archives/914 在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足. 在数据库的锁机制中介绍过,在DBMS中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎).表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 ). 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁.行级锁能大大减少数据库操作的冲突.其加锁粒度最小,但加锁的

转载:http://www.hollischuang.com/archives/914 数据库的读现象浅析中介绍过,在并发访问情况下,可能会出现脏读.不可重复读和幻读等读现象,为了应对这些问题,主流数据库都提供了锁机制,并引入了事务隔离级别的概念. 并发控制 在计算机科学,特别是程序设计.操作系统.多处理机和数据库等领域,并发控制(Concurrency control)是确保及时纠正由并发操作导致的错误的一种机制. 数据库管理系统(DBMS)中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同

在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足. 在数据库的锁机制中介绍过,在DBMS中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎).表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 ). 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁.行级锁能大大减少数据库操作的冲突.其加锁粒度最小,但加锁的开销也最大.行级锁分为共享锁 和 排他锁. 特点 开销大,加锁慢:会出现死锁:锁定粒度最小,发生锁冲

在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足. 在数据库的锁机制中介绍过,在DBMS中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎).表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 ). 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁.行级锁能大大减少数据库操作的冲突.其加锁粒度最小,但加锁的开销也最大.行级锁分为共享锁 和 排他锁. 特点 开销大,加锁慢:会出现死锁:锁定粒度最小,发生锁冲

要想使用Hive先要有hadoop集群的支持,使用本地把元数据存储在mysql中. mysql要可以远程连接: 可以设置user表,把localhost改为%,所有可连接.记住删除root其他用户,不然可能会有影响 update user set host='%' where host='localhost'; Hive的安装部署: 1.解压tar文件 2.修改文件: 修改conf/下面的文件: cp hive-env.sh.tempalte hive-env.sh 配置hive-env.sh文

  对mysql乐观锁.悲观锁.共享锁.排它锁.行锁.表锁概念的理解 转载. https://blog.csdn.net/puhaiyang/article/details/72284702 实验环境: mysql5.6 存储引擎:innoDB 我们在操作数据库的时候,可能会由于并发问题而引起的数据的不一致性(数据冲突) 乐观锁 乐观锁不是数据库自带的,需要我们自己去实现.乐观锁是指操作数据库时(更新操作),想法很乐观,认为这次的操作不会导致冲突,在操作数据时,并不进行任何其他的特殊处理(也就是

MySQL存储过程中使用动态行转列 最近做项目关于数据报表处理,然而数据库存储格式和报表展现形式不同,需要进行一下行转列的操作,在做上一个项目的时候也看了一下,但是后来换了读取方式,也就没深入研究这个问题了. 而这一次必须要直面这个问题了,奈何我是那么的不想看,可项目不能因为这个问题卡在这,只好好好找资料看如何解决这个问题. 开始也在网上找到一些MySQL行转列的例子,但大部分都是静态的,要么就是不知所云,说的不是很清楚.后来就找到国外的一个资料,参考了之后对照自己项目的数据库,然后便成功的实现

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

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

原文地址:http://blog.csdn.net/mysteryhaohao/article/details/51669741 锁,在现实生活中是为我们想要隐藏于外界所使用的一种工具.在计算机中,是协调多个进程或线程并发访问某一资源的一种机制.在数据库当中,除了传统的计算资源(CPU.RAM.I/O等等)的争用之外,数据也是一种供许多用户共享访问的资源.如何保证数据并发访问的一致性.有效性,是所有数据库必须解决的一个问题,锁的冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素.从这一角度来说,锁对于

静态分区: 手动指定分区加载数据,就是常说的静态分区的使用.但是在日常工作中用的比较多的是动态分区. 创建: hive> create table order_mulit_partition( > order_number string, > event_time string > ) > PARTITIONED BY(event_month string, step string) > row format delimited fields terminated by

使用sqoop进行将Hive 词频统计的结果数据传输到Mysql中. mysql准备接受数据的数据库与表 hive准备待传输的数据 sqoop进行数据传输  mysql查看传输结果     二:电子书 mysql准备接受数据的数据库与表 2 hive准备待传输的数据 3:sqoop进行数据传输 4:mysql查看传输结果

转自:https://blog.csdn.net/qq_35246620/article/details/69943011 refer:cnblogs.com/f-ck-need-u/p/8995475.html 在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足. 在数据库的锁机制中,咱们介绍过在 DBMS 中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(InnoDB 引擎).表级锁(MyISAM 引擎)和页级锁(BDB 引擎). 行级锁 行级锁

1.hive下载安装   2.下载mysql安装   3.以root用户进入mysql命令行:mysql -uroot -p(提示输入密码)   4.创建hive的元数据库:create database metahive[元数据库名metahive]   5.创建hive用户:create user hive@'localhost' identified by 'hive'[mysql中为hive专用的user名:hive,密码为:hive]   6.赋予权限:grant all privil

一,mysql 安装mysql5.7完整教程1. yum -y install mysql-server直接执行语句后等待就好已安装: mysql-community-server.x86_64 0:5.7.23-1.el7 作为依赖被安装: mysql-community-client.x86_64 0:5.7.23-1.el7 mysql-community-common.x86_64 0:5.7.23-1.el7 mysql-community-libs.x86_64 0:5.7.23-1