1.在uri中配置 hive://localhost:10000/default 2.查询 3.如果你的hive集群是带有kerberos认证的,hive数据源需要这样配置 hive://xxx:xxx/default?auth=KERBEROS&kerberos_service_name=hive 如果在连接的时候报了如下的错 Could not start SASL: b'Error in sasl_client_start (-1) SASL(-1): generic failure: G

错误一: Hive的where后不能用字段的别名, 错误二: hive的groupby中不能用自己定义函数,否则报错(用嵌套select取代) 错误三: 运行:$ ./hive_game_operationstatis5.sh时,报错信息例如以下: ./hive_game_operationstatis5.sh:line 11: [: missing `]' ./hive_game_operationstatis5.sh:line 17: /tmp/statis_activitysourcest

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

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

一. 创建表 在官方的wiki里,example是这种: Sql代码   CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name

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

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍)    1.1.课程的背景       作为企业Hadoop应用的核心产品,Hive承载着FaceBook.淘宝等大佬 95%以上的离线统计,很多企业里的离线统计甚至全由Hive完成,如我所在的电商.       Hive在企业云计算平台发挥的作用和影响愈来愈大,如何优化提速已经显得至关重要.       Hive作业的规模决定着优化层级,一个Hive作业的优化和一万的Hive作业的优化截然不同.       拥有1万多个Hive作业的大电商如何进行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,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 2.1 hive执行sql有两种方式: 执行hive命令,又细分为hive -e,hive -f,hive交互式: 执行beeline命令,beeline会连接远程thrift server: 下面分别看这些场景下sql是怎样被执行的: 1 hive命令 启动命令 启动hive客户端命令 $HIVE_HOME/bin/hive 等价于 $HIVE_HOME/bin/hive --service cli 会调用 $HIVE_HOME/bin/ext/cli.sh 实际启动类为:org.a

一.hive中实现方法 基表: 组表: gt   gid gname 1001 g1 1002 g2 1003 g3 create table g( gid int, gname string )row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile; 用户表: ut   uid uname 10001 u1 10002 u2 10003 u3 10004 u4 10005 u5 10006 u6 10007 u7 10

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1400644430159.html Hive跟Impala貌似都是公司或者研究所常用的系统,前者更稳定点,实现方式是MapReduce,因为用Hue的时候,在groupby中文的时候,出现了点问题,并且看到写很长的SQL语句,经常会看到起很多个Job,因此想了解下Hive怎么将SQL转化成MapReduce的Job.以后写SQL的时候,大概就了解怎么去做优化了.下面是看到的一片优秀的文章(美团的技术博客),我粘过

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

最近由于工作上和生活上的一些事儿好久没来博客园了,但是写博客的习惯还是得坚持,新的一年需要更加努力,困知勉行,终身学习,每天都保持空杯心态.废话不说,写一些最近使用到的Presto SQL和Hive SQL的体会和对比. 一.JSON处理对比 Hive select get_json_object(json, '$.book'); Presto select json_extract_scalar(json, '$.book'); 注意这里Presto中json_extract_scalar返回

一 Hive SQL练习之影评案例 案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fan

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  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

1.认识hive:  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redu

产生背景:sqoop抽取oracle数据到hive表时,只能写入到固定分区(--hive-partition-key #hive分区字段 --hive-partition-value #hive分区值).于是先把数据抽取到一张增量表,然后从增量表动态写入分区表. set hive.exec.dynamic.partition.mode = true; --使用动态分区时,设置为ture. set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict; --动态

Hive 介绍 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是一个数据仓库基础的应用工具,在Hadoop中用来处理结构化数据,它架构在Hadoop之上,通过SQL来对数据进行操作. Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型,Hive 将用户的Hive SQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上,Hadoop 监控作业执行过程,然后返回作业执行结果给用户.Hive 并非为联机事务处理而设计,Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作.Hive 的最佳使用场合是大数据

date: 2019-08-30 11:02:37 updated: 2019-08-30 14:40:00 Hive Sql的窗口函数 1. count.sum.avg.max.min 以 sum 为例 # 按照 year 来分组,统计每一年的总和 # 结果:每个月的值都是本年的总和 sum(val) over(partition by year) # 按照 year 来分组,按照 month 来排序 # 结果:n 月的值是本年 1 - n 月的累计值 sum(val) over(partit