1.order by:全局排序 select * from emp order by sal; 对于一个reduce才有用. 2.sort by:对于每个reduce进行排序 set mapreduce.job.reduces=3; 这里设置了reduce为3. 原本的结果放在控制台上,看的效果不是太清楚,所以将hive的结果到出到本文件. insert overwrite local directory '/opt/datas/emp_sort'  row format delimited f…

Hive 中的四种排序 排序操作是一个比较常见的操作,尤其是在数据分析的时候,我们往往需要对数据进行排序,hive 中和排序相关的有四个关键字,今天我们就看一下,它们都是什么作用. 数据准备 下面我们有一份温度数据,tab 分割 2008    32.02008    21.02008    31.52008    17.02013    34.02015    32.02015    33.02015    15.92015    31.02015    19.92015    27.0201…

1.order by:全局排序 select * from emp order by sal; 2.sort by:对于每个reduce进行排序 set mapreduce.job.reduces=3; insert overwrite local directory '/opt/datas/emp_sort'  row format delimited fields terminated by '\t' select * from emp sort by sal; 结果: 3.distribu…

一:hive中的三种join 1.map join 应用场景:小表join大表 一:设置mapjoin的方式: )如果有一张表是小表,小表将自动执行map join. 默认是true. <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>true</value> </property> )判断小表 <property> <name>hive.mapjoin…

问题导读:1.导出本地文件系统和hdfs文件系统区别是什么?2.带有local命令是指导出本地还是hdfs文件系统?3.hive中,使用的insert与传统数据库insert的区别是什么?4.导出数据如何自定义分隔符? 今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式. 根据导出的地方不一样,将这些方式分为三种: (1).导出到本地文件系统: (2).导出到HDFS中: (3).导出到Hive的另一个表中. 为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明. 一.导出到本地文件系统 hive>…

使用hive时,我们偶尔会遇到这样的问题,当你将结果输出到屏幕时,查出的数据往往显示为null,但是当你将结果输出到文本时,却显示为空(即未填充),这是为什么呢? 在hive中有一种假NULL,它看起来和NULL一样,但是实际却不是NULL. 比如下面这样: [hdfs@dsdc04 ~]$ cat /data6/chenye/baidu_djzs_sessionid/test\NNULL Krisnull 本地的test文件内有五行数据,分别为\N.NULL.   .Kris.null 我们建…

我记得我大学学java的时候,怎么就是搞不明白这三种排序方法,也一直不会,现在我有发过来学习下这三种方法并记录下来. 首先说说冒泡排序方法:冒泡排序方法就是把数组中的每一个元素进行比较,如果第i个元素大于第i+1元素,那么就要把二个数字进行交换,这样经过反复的比较就可以将一根数组按由小到大的顺序进行排序. //冒泡排序方法 public class maopao { public static void main(String[] args) { int score[] = {56,85,96,…

Hive中有种假NULL,它看起来和NULL一摸一样,但是实际却不是NULL. 例如如下这个查询: hive> desc ljn004; OK a       string Time taken: 0.237 seconds hive> select a from ljn004; OK NULL Time taken: 46.232 seconds 看上去好像ljn004的a字段保存了一个 NULL, 但是换一个查询会发现它和NULL并不一样: hive> select a from l…

common join 普通join,性能较差,存在Shuffle map join 适用情况:大表join小表时,做不等值join 原理:将小表数据广播到各个节点,存储在内存中,在map阶段直接join,不需要进行reduce,没有了shuffle 优点:性能大大提高 限制:小表需要在内存中放的下   eg: select a.start_level, b.*from dim_level ajoin (select * from test) bwhere b.xx>=a.start_level…

堆排序: void HeapAdjust(int *arraydata,int rootnode,int len) { int j; int t; *rootnode+<len) { j=*rootnode+; )<len) //基右子树存在,则比较左右子树的大小 { ]) //若左子树小于右子树,则调整为右子树于其双亲结点比较 { j++; } } if (arraydata[rootnode]<arraydata[j]) //若双亲结点小于兄弟结点,则进行交换 { t=arrayda…

. 冒泡排序 思路分析:在要排序的一组数中,对当前还未排好的序列,从前往后对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒.即,每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时,就将它们互换. 代码实现: $arr=array(,,,,,,,,,,); function bubbleSort($arr) { $len=count($arr); //该层循环控制 需要冒泡的轮数 ;$i<$len;$i++) { //该层循环用来控制每轮 冒出一个数 需要比较的次数 ;$k<$l…

这篇文章是基于上一篇文章的续集 一:需求 1.图形表示 二:程序 1.程序. package com.scala.it import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.SaveMode import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object HiveToMysql { def main(…

JAVA中在运用数组进行排序功能时,一般有四种方法:快速排序法.冒泡法.选择排序法.插入排序法.快速排序法主要是运用了Arrays中的一个方法Arrays.sort()实现.冒泡法是运用遍历数组进行比较,通过不断的比较将最小值或者最大值一个一个的遍历出来.选择排序法是将数组的第一个数据作为最大或者最小的值,然后通过比较循环,输出有序的数组.插入排序是选择一个数组中的数据,通过不断的插入比较最后进行排序.下面我就将他们的实现方法一一详解供大家参考.<1>利用Arrays带有的排序方法快速排序 i…

今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式. 依据导出的地方不一样,将这些方式分为三种: (1).导出到本地文件系统. (2).导出到HDFS中: (3).导出到Hive的还有一个表中. 为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明. 一.导出到本地文件系统 hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' > select * from wyp; 复制代码 这条HQL的执行须要启用Mapreduce完毕,执行完这条语句之后…

今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式.根据导出的地方不一样,将这些方式分为三种:(1).导出到本地文件系统:(2).导出到HDFS中:(3).导出到Hive的另一个表中.为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明. 一.导出到本地文件系统 hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' > select * from wyp; 复制代码 这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成,运行完这条语句之后,将会在本地…

//五种子句是有严格顺序的: where → group by → having → order by → limit ; //distinct关键字返回唯一不同的值(返回age和id均不相同的记录)hive> select distinct age,id from tea; //hive只支持Union All,不支持Union//hive的Union All相对sql有所不同,要求列的数量相同,并且对应的列名也相同,但不要求类的类型相同(可能是存在隐式转换吧)select name,age…

ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似.他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间. 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错. hive> set hive.mapred.mode=strict; hive> select * from test order by id; FAILE…

今天给大家分享一下Java中几种常见的排序算法的Java代码 推荐一下我的Java学习羊君前616,中959,最后444.把数字串联起来!     ,群里有免费的学习视频和项目给大家练手.大神有空时也会带带大家的,学Java的过程中一定要多问多记,不要怕问题,要去主动的解决问题. 冒泡排序 选择排序 插入排序 归并排序 例如:降序排{10,5,9,6}分为{10,5},{9,6}然后{5,10},{6,9}然后完成 快速排序 就最后一个快速排序可能大家看不太懂,我就举个例子吧 开始输入以下数组…

一.distinct,group by与ROW_Number()窗口函数使用方法 1. Distinct用法:对select 后面所有字段去重,并不能只对一列去重. (1)当distinct应用到多个字段的时候,distinct必须放在开头,其应用的范围是其后面的所有字段,而不只是紧挨着它的一个字段,而且distinct只能放到所有字段的前面 (2)distinct对NULL是不进行过滤的,即返回的结果中是包含NULL值的 (3)聚合函数中的DISTINCT,如 COUNT( ) 会过滤掉为NU…

如下图, 计划实现 :按照 parent_code 分组, 取组中code最大值所在的整条记录,如红色部分.(类似hive中: row_number() over(partition by)) select c.* from ( end) as sort_num,(@key_i:=parent_code) as tmp ,@key_i:='') b order by parent_code,code desc) c ; 个人理解, mysql 运行顺序:  from >>  where >…

上一篇讲解SortItem()方法如何使用,虽然都是抄别人的但是就是想让大家有个大概的了解 CList 点击表头排序 (1)SortItems函数 点击表头排序基本思路都是 1.首先响应HDN_ITEMCLICK 消息来获取点击表头的位置 2.设置结构体来存储排序信息,结构体信息主要有三个 (1)CListCtrl的指针,(2)点击第几列的列数,(3)排序,主要以int型为主 3.获取当前行的内容和下一行的内容 4.使用SortItems函数来进行排序,SortItems函数如何使用我在上一篇已…

首先声明,此文是属于纯粹收藏文,感觉讲的很不错. 本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构,该结构集行存储和列存储的优点于一身,在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色. Facebook曾在2010 ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)会议上介绍了数据仓库Hive.Hive存储海量数据在Hadoop系统中,提供了一套类数据库的数据存储和处理机制.它采用类SQL语言对数据进行自动化…

转自:http://lxw1234.com/archives/2015/06/313.htm 笼统的说,Hive中的Join可分为Common Join(Reduce阶段完成join)和Map Join(Map阶段完成join).本文简单介绍一下两种join的原理和机制. Hive Common Join 如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即:在Reduce阶段完成join.整个过程包含Map.Shuffle.…

简介 本文主要介绍hive中的窗口函数.hive中的窗口函数和sql中的窗口函数相类似,都是用来做一些数据分析类的工作,一般用于olap分析 概念 我们都知道在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum().avg().max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的.但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数. 在深入研究Over字句之前,一定要注意:在SQL处理中,窗口函数都是最后一步执行,而且仅位于…

结论: order by:全局排序,这也是4种排序手段中唯一一个能在终端输出中看出全局排序的方法,只有一个reduce,可能造成renduce任务时间过长,在严格模式下,要求必须具备limit子句. sort by:可以运行多个reduce,每个reduce内排序,默认升序排序. distribute by:控制map的输出在reduce中是如何划分的.通常与sort by组合使用,按照特定字段进行排序. cluster by:如果distribute by字段和sort by字段相同,且安装默…

Hive调优的几个入手点: Hive是基于Hadoop框架的,Hadoop框架又是运行在JVM中的,而JVM最终是要运行在操作系统之上的,所以,Hive的调优可以通过如下几个方面入手: 操作系统调优 - Hadoop主要的操作系统是Linux,Linux系统调优包括文件系统的选择.cpu的调度.内存构架和虚拟内存的管理.IO调度和网络子系统的选择等等. JVM的调优 - JVM调优主要包括堆栈的大小.回收器的选择等等. Hadoop参数调优 - Hive查询sql性能调优. Hive总体调优:…

1.hive中基本操作: DDL,DML 2.hive中函数 User-Defined Functions : UDF(用户自定义函数,简称JDF函数)UDF: 一进一出  upper  lower substring(进来一条记录,出去还是一条记录)UDAF:Aggregation(用户自定的聚合函数)  多进一出  count max min sum ...UDTF: Table-Generation  一进多出 3.举例 show functions显示系统支持的函数 行数举例:split…

对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶,也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分.Hive也是针对某一列进行桶的组织.Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中. 把表(或者分区)组织成桶(Bucket)有两个理由: (1)获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join)高效的实现.比…

补充说明 left outer join where is not null与left semi join的联系与区别:两者均可实现exists in操作,不同的是,前者允许右表的字段在select或where子句中引用,而后者不允许. 除了left outer join,Hive QL中还有right outer join,其功能与前者相当,只不过左表和右表的角色刚好相反. 另外,Hive QL中没有left join.right join.full join以及right semi join…

前面几篇博客都是关于排序的,在之前陆陆续续发布的博客中,我们先后介绍了冒泡排序.选择排序.插入排序.希尔排序.堆排序.归并排序以及快速排序.俗话说的好,做事儿要善始善终,本篇博客就算是对之前那几篇博客的总结了.而本篇博客的示例Demo也是在之前那些博客Demo的基础上做的,也算是集成了各种排序的方法,然后给出了可视化的解决方案.今天博客的内容还是比较有趣的. 因为本猿是做iOS开发的,所以就使用iOS相关的组件来表示上述各种排序的过程.使用可视化方式来感受一下上述这些排序方法的异同.本篇博客所使…