hive的启动: 1.启动hadoop2.开启 metastore 在开启 hiveserver2服务nohup hive --service metastore >> log.out 2>&1 &nohup hive --service hiveserver2 >> log.out 2>&1 &查看进程是否起起来:tandemac:bin tanzhengqiang$ jps -ml | grep Hive 数据结构 1.视频表 字段

通过SecureCRT工具连上linux后,通过beeline连接上hive后,在输错hive语句时,无论 Backspace还是delete 都删除不掉错误的语句,没有办法退格. 解决方案: 第一步:SecureCRT菜单选项栏中"选项(O)"->"会话选项(S)...",点击打开: 第二步:在“会话窗口”中,修改找到“终端”>“仿真”,修改 终端(T) 为 Linux

hive语句执行顺序 msyql语句执行顺序 代码写的顺序: select ... from... where.... group by... having... order by.. 或者 from ... select ... 代码的执行顺序: from... where...group by... having.... select ... order by... hive 语句执行顺序 大致顺序 from... where.... select...group by... having

在Hive语句中使用脚本(如python和shell)进行map和reduce:利用命令transform(或者指定map和reduce),配合加入的脚本文件add file 请看:http://www.coder4.com/archives/4052 别名后面as省略也行,空格直接加,如: table app_stats t1, app_data t2; 先举一个小例子: add file ${python_script_path}/lanch_interval_count.py; drop

通过学生-课程关系表,熟悉hive语句 1.在hive中创建以下三个表. create table  student(Sno int,Sname string,Sex string,Sage int,Sdept string)row format delimited fields terminated by ','stored as textfile; create table course(Cno int,Cname string) row format delimited fields te

安装hadoop 和 hive我就不多说了,网上太多文章 自己看去 首先,在机器上打开hiveservice hive --service hiveserver -p 50000 & 打开50000端口,然后java就可以使用java连了,需要的jar包我发个图片 就这多jar包,必须的 不多说,直接上代码 package asia.wildfire.hive.service; import java.sql.*; import java.sql.Date; import java.text.S

  Hive会将执行的SQL语句翻译成对应MapReduce任务,当SQL语句比较简单时,性能还是可能处于可接受的范围.但是如果涉及到非常复杂的业务逻辑,特别是通过程序的方式(一些模版语言生成)生成大量判断语句时,出现的问题就会比较多.   精简Hive使用的SQL   当前项目中如果打包的数量过多,是当前性能的最大瓶颈,在做SQL优化时,至少会存在一个这样的SQL,当打包数量上百甚至到1千后,就会产生大量的 IF/OR 语句: IF(( ( true == true AND caid==200

hive join 后面必须=(0.13版本后支持,不支持like,<>),on后面如需加条件语句必须放到where中不然会产生错误结果 (可以一对多,一对一,不可以多对多‘会出现数据翻倍’)

--Top获取前几条数据,一般都与Order By连用 SELECT TOP 3 * FROM dbo.MyStudent --查询Student表中前3条所有的数据 SELECT TOP 3 S_Name, S_Gender, S_Address, S_Age FROM dbo.MyStudent--查询Student表中前3条部分的数据 SELECT TOP 3 PERCENT * FROM dbo.MyStudent--查询Student表中,前面3%的数据,所有的小数是进位的 --Ord

#!/bin/bash source /etc/profile; ################################################## # Author: ouyangyewei # # # # Content: Combineorder Algorithm # ################################################## # change workspace to here cd / cd /home/deploy/rec

#hivef.jobtype=commandcommand=hive -f test.sql #test.sql use default;drop table aztest;create table aztest(id int,name string) row format delimited fields terminated by ",";load data inpath '/home/lxl/b.txt' into table aztest;create table azres

  注意 :|,: 是特殊符号,要用 "\\|", "\\;"来表示.   一行转多行 usertags 里面有很多项,每项之间以逗号分隔   create table tag_count2 as select tag,count(gid) from ( select gid,tag from (select b.gid ,b.usertags from zhangb.gid_tags b group by b.gid,b.usertags) a lateral v

hive 语句执行顺序 from... where.... select...group by... having ... order by... 执行计划 Map Operator Tree: TableScan alias: 表名 -- 相当于 from ... Filter Operator predicate: where中的字段 -- 过滤where字段的条件 Select Operator expressions: select 中的字段 + 类型type -- select out

1.in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test); 支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5); in 40000个 耗时25.766秒 in 80000个 耗时78.827秒 2.union all/union 不支持顶层的union all eg. select key from src UNION ALL select key from te

1.  Hive是什么 1) Hive是什么? 这里引用 Hive wiki 上的介绍: Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Hadoop. It provides tools to enable easy data ETL, a mechanism to put structures on the data, and the capability to querying and analysis of large da

http://www.aboutyun.com/thread-6217-1-1.html   1.Hive架构与基本组成     下面是Hive的架构图. 图1.1 Hive体系结构     Hive的体系结构可以分为以下几部分:     (1)用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI.其中最常用的是CLI,Cli启动的时候,会同时启动一个Hive副本.Client是Hive的客户端,用户连接至Hive Server.在启动 Client模式的时候,需要指出Hive Server所在

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 map

下面是Hive的架构图. 图1.1 Hive体系结构 Hive的体系结构可以分为以下几部分: (1)用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI.其中最常用的是CLI,Cli启动的时候,会同时启动一个Hive副本.Client是Hive的客户端,用户连接至Hive Server.在启动 Client模式的时候,需要指出Hive Server所在节点,并且在该节点启动Hive Server. WUI是通过浏览器访问Hive. (2)Hive将元存储在数据库中,如mysql.derby.Hi

1.Hive架构与基本组成     下面是Hive的架构图. 图1.1 Hive体系结构     Hive的体系结构可以分为以下几部分:     (1)用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI.其中最常用的是CLI,Cli启动的时候,会同时启动一个Hive副本.Client是Hive的客户端,用户连接至Hive Server.在启动 Client模式的时候,需要指出Hive Server所在节点,并且在该节点启动Hive Server. WUI是通过浏览器访问Hive.    (2)

(1)in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test);支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5);in 40000个 耗时25.766秒in 80000个 耗时78.827(2).union all/union不支持顶层的union all eg. select key from src UNION ALL select key from test;