hive 可以通过with查询来提高查询性能,因为先通过with语法将数据查询到内存,然后后面其它查询可以直接使用,这种方法与创建临时表类似但是不需要创建临时表实体表,内存中的子查询结果在会话结束后会自动删除. ') select * from q1; -- from style ') from q1 select *; -- chaining CTEs '), q2 ') select * from (select key from q1) a; -- union example '), q2

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 的 JOIN 用法 hive只支持等连接,外连接,左半连接.hive不支持非相等的join条件(通过其他方式实现,如left outer join),因为它很难在map/reduce中实现这样的条件.而且,hive可以join两个以上的表. 1.等连接 只有等连接才允许 hive> SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id); hive> SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id AND a.depart

4.2.Hive参数配置方式 Hive参数大全: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties 开发Hive应用时,不可避免地需要设定Hive的参数.设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率,或帮助定位问题.然而实践中经常遇到的一个问题是,为什么设定的参数没有起作用?这通常是错误的设定方式导致的. 对于一般参数,有以下三种设定方式: l  配置文件 l  命令行参数 l  参数声明   配

建表规则如下: 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, col_name, ...) [SORTED BY (

Hive中执行SQL语句时,出现类似于“Display all 469 possibilities? (y or n)”的错误,根本原因是因为SQL语句中存在tab键导致,tab键在linux系统中是有特殊含义的. 基本查询 desc formatted stu_buck;desc stu_buck; 创建部门表 create table if not exists dept( deptno int, dname string, loc int) row format delimited fie

hive 中窗口函数row_number,rank,dense_ran,ntile分析函数的用法 hive中一般取top n时,row_number(),rank,dense_ran()这三个函数就派上用场了, 先简单说下这三函数都是排名的,不过呢还有点细微的区别. 通过代码运行结果一看就明白了. 示例数据: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1   a   10 2   a   12 3   b   13 4   b   12 5   a   14 6   a   15 7  

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之HQL的基础语法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客的重点是介绍Hive中常见的数据类型,DDL数据定义,DML数据操作以及常用的查询操作.如果你没有hive的安装环境的话,可以参考我之前分析搭建hive的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9154324.html 一.Hive常见的属性配置 1>.Hive数据仓库位置配置 >.Default数据仓库的最原始位置在“h

  一.Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.马云在退休的时候说互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口,那些志立于投身hadoop技术开发的童鞋们,可以先从hive开

1.创建数据库和表 1)创建数据库 hive> CREATE DATABASE IF NOT EXISTS userdb; OK Time taken: 0.252 seconds hive> CREATE SCHEMA userdb_2; OK Time taken: 0.041 seconds 2)创建表 hive>CREATE TABLE userTables(id INT,name STRING); 或者 hive> CREATE TABLE userTables(id i

UDF:User Definition Function 一.function #查看自带的函数 hive (db_hive)> show functions; #查看一个函数的详细用法 hive (db_hive)> desc function extended split; OK tab_name split(str, regex) - Splits str around occurances that match regex Example: > SELECT split('one

一.基本命令和设置 1.命令 [root@hadoop-senior hive-0.13.1]# bin/hive Logging initialized using configuration in jar:file:/opt/modules/hive-0.13.1/lib/hive-common-0.13.1.jar!/hive-log4j.properties hive> show databases; OK default Time taken: 0.367 seconds, Fetch

* Hive框架基础(二) 我们继续讨论hive框架 * Hive的外部表与内部表 内部表:hive默认创建的是内部表 例如: create table table001 (name string , age string) location '/input/table_data'; 此时:会在HDFS上新建一个table001表的数据存放地 接着执行: load data inpath'/input/data 'into table table001;(注意,load关键字后没有跟local关

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:

Hive基础(一) 2018-12-19 15:35:03 人间怪物 阅读数 234   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_41975699/article/details/85044696 1.Hive是什么 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射成为一张数据库表,并提供类SQL的查询功能.可以将sql语句转化为MapReduce任务

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

#建表 create table sign_in (uri string , test string) row format delimited fields terminated by '|'; #假设不存在表则创建 create table if not exists mytable (id bigint,name string); #创建外部表 hive> create external table lss_sign_in  (uri string,token string)  row f

本文参考:黑泽君相关博客 本文是我总结日常工作中遇到的坑,结合黑泽君相关博客,选取.补充了部分内容. 查询函数(Hive高级) NVL(cloumn,replace_with) 如果cloumn为NULL,则NVL函数返回 replace_with 的值: 否则返回cloumn的值: 如果两个参数都为NULL,则返回NULL. hive> select nvl(a,1) from (select null as a) as aa; 1 Time taken: 0.147 seconds, Fet

第1章 Hive入门 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 )Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 避免

目录 函数 一.系统自带函数 二.自定义函数 三.自定义UDF函数开发案例 压缩和存储 一.Hadoop源码编译支持Snappy压缩 1.资源准备 2.jar包安装 3.编译源码 二.Hadoop压缩配置 1.MR支持的压缩编码 2.压缩参数配置 三.开启Map输出阶段压缩 四.开启Reduce输出阶段压缩 五.文件存储格式 1.列式存储和行式存储 2.TextFile格式 3.Orc格式 4.Parquet格式 5.主流文件存储格式对比实验 5.存储文件的查询速度测试: 六.存储和压缩结合 1