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hive学习笔记之六：HiveQL基础
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等； 《hive学习笔记》系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函Hive笔记
Hive学习笔记 一、Hive基础 二、Hive数据类型和文件格式 三、数据定义 四、HiveQL：数据操作 五、HiveQL：查询及优化 六、HiveQL：视图 七、HiveQL：索引 八、设计模式 九、开发 十、HiveQL：函数 十一、Hive的Thrift服务 十二、安全 十三、锁 十四、HCatalogHiveQL函数8—Misc 函数
目录1.java_method(class, method[, arg1[, arg2..]]) , reflect(class, method[, arg1[, arg2..]])2.hash(a1[, a2...])3.current_user()4.logged_in_user()5.current_database()6.md5(string/binary)7.sha1(string/binary)、sha(string/binary)8.crc32(string/binary)9.shHiveQL函数3—集合、类型转换函数
目录集合函数示例1示例2类型转换函数1. binary(string|binary)2. cast(expr as \)参考 集合函数 HiveQL支持的集合函数如下 函数名 返回类型 描述 size(Map<K.V>) int 计算map的元素个数 size(Array) int 计算数组的元素个数 map_keys(Map<K.V>) array 返回map中mysql-查询另一个表中列出的日期
我想选择两个日期之间的表中的某些行(在单独的表中找到).我的表和查询的详细信息可以在前面的问题here中找到(我现在对如何在HIVE / hiveQL中执行此操作感兴趣).从我当前的查询来看,它运行了很长时间,然后似乎无限期挂起,而当我对日期进行硬编码时,它很快就会完成.表和查询以供参考米兜开始送书啦，活动持续21天
压抑了这么久了，是时候来一啵活动了。 为了感谢朋友们一直以来的支持，今天米兜得到一位既是主编也是粉丝的支持，将赠送来自这位朋友编写的一本书籍《Hive数据仓库企业级应用》。此书真心推荐朋友们阅读。 本次赠书活动规则： 第一阶段：11月2日-11月8日，将从点击本文在看且转发朋友mysql – 如何将数据插入Hive(0.13.1)表？
我使用的是Hive版本0.13.1.尝试将数据插入现有表时使用以下查询时出错： CREATE TABLE table1 (order_num int, payment_type varchar(20), category varchar(20)); INSERT INTO TABLE table1 VALUES (151, 'cash', 'lunch'); 错误： ParseException line 1:25 cannot recognize inHiveQL：查询
HiveQL：查询 文章目录HiveQL：查询SELECT ...FROM 语句LIMIT 语句什么情况下Hive可以避免进行MapReduceWHERE 语句关于浮点数比较join 语句join优化LEFT SEMI-JOINmap-side JOINORDER BY 和 SORT BY含有SORT BY 的 DISTRIBUTE BYCLUSTER BYxxx.by 之前的相关笔记：抽样查询数据HiveQL视图
HiveQL视图 文章目录HiveQL视图使用视图来限制基于条件过滤的数据动态分区中的视图和map类型视图其他相关 视图可以允许保存一个查询并像对待表一样对这个查询进行操作。这是一个逻辑结构，因为它不像一个表会存储数据。换句话说，Hive目前暂不支持物化视图。 当一个查询引用一Hive零基础从入门到实战 进阶篇（十六） HiveQL：开窗函数（组内排序）
目录 前言 1. 组内排序的开窗函数表 2. 函数功能演示 2.1 row_number() 2.1.1 应用场景1：生成排序后的唯一序号 2.1.2 应用场景2：取top n 2.1.3 应用场景3：每个分组内取出n个随机值 2.2 rank() 2.3 dense_rank() 前言 上篇博客介绍了Hive中用于累计统计的开窗函数，本文HiveQL:模式设计
1.关于分区 1.HDFS用于设计存储数百万的大文件，而非数十亿的小文件，如果分区过多，会创建大量的小文件，最终会超出NameNode的处理能力。因为NameNode必须要将所有的系统文件的元数据信息保存到内存中。每个文件的元数据大小为150字节，但是会限制HDFS实例所能管理文件总数的上限。2.默认HiveQL:视图
一.概念 视图可以允许保存一个查询并像对待表一样对这个查询进行操作。这是一个逻辑结构，换言之，hive目前不支持物化视图。 1.使用视图降低查询复杂度 -- 创建一个视图CREATE VIEW tb1 ASSELECT * FROM t1 JOIN t2ON t1.id = t2.id;-- 从视图中获取数据SELECT * FROM tb1 WHERE ...HiveQL调优
group by会进行一次map reduce，因此不要group by和distinct一起写。会很浪费时间。 hive工场运行的时候，可以看到map reduce了多少个stage，如果十几个了说明性能写的有问题 子查询： http://dp.pt.xiaomi.com/task/21674302 没有用自查询，run了一天也没有结果，被工场分给很少的Hive零基础从入门到实战 入门篇（二十） HiveQL：UNION ALL语句
前言 上篇博客入门篇（十九）介绍的JOIN语句是将多个表的列 ‘横向合并’，本篇要介绍的UNION ALL语句则是将多个表的列纵向合并，相当于将多个表的数据直接摞在一起，下面我们来详细介绍UNION ALL语句的用法。 1. 语法 1.1 Hive1.2.0后的语法 Hive1.2.0之后版本的语法如下： SELECT *如何将Hive数据表移动到MySql？
我想知道如何将日期从Hive转移到MySQL？ 我已经看到了如何将hive数据移动到Amazon DynamoDB而不是像MySQL这样的RDBMS的示例.以下是我在DynamoDB中看到的示例： CREATE EXTERNAL TABLE tbl1 ( name string, location string ) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.dynamodb.DynamoDBStomysql – 为sql中的列获取不正确的AVG()值
我正在编写一个sql查询,它将按列分组并返回它的最小值,最大值和平均值.这是我正在做的事情： CREATE TABLE Nums ( patient_id VARCHAR(20), val DOUBLE ); INSERT INTO Nums VALUES ("A", 100), ("A", 175), ("B", 200), ("B", 100), ("B",20), ("B",20hive的内部组件及执行流程
1、组件： 元存储（Metastore ）－存储“系统目录以及关于表、列、分区等的元数据”的组件。 驱动（Driver ）－ 控制 HiveQL 生命周期的组件，当 HiveQL 查询穿过 Hive时。该驱动管理着会话句柄以及任何会话的统计。 查询编译器（Query Compiler） － 是一个组件，将HiveQL编译成有向无环图（directedHiveQL（一）:数据库及创建表
HiveQL是Hive查询语言。和普遍使用的所有SQL方言一样，它不完全遵守任一种ANSISQL标准的修订版。HiveQL可能和MySQL的方言最接近，但是两者还是存在显著性差异的。Hive不支持行级插入操作、更新操作和删除操作。Hive也不支持事务。当然了，大部分的HiveQL还是很常见的。本篇首先介Hive 学习1
Hive 是一个数据仓库基础工具，在Hadoop中用来处理结构化数据。它的架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转化为MapReduce任务进行运行。 Hadoop： Hadoop是一个开源框架来存储和处理大型数据在分布式环境中。它包含两个模块，一