最近在优化一个报表系统.leader 提示我可以用cube函数.在此记录一下使用: 1) cube 简称数据魔方. 可以实现hive多个任意维度的查询. cube(a,b,c)  首先会对(a,b,c)进行group by,然后依次是(a,b),(a,c),(a),(b,c),(b),(c), 最后在对全表进行group by,他会统计所选列中值的所有组合的聚合. 也就是可以合并我们的一些组内group by系列任务. 2)案例:…

1. GROUPING SETS GROUPING SETS作为GROUP BY的子句,允许开发人员在GROUP BY语句后面指定多个统维度,可以简单理解为多条group by语句通过union all把查询结果聚合起来结合起来. 为方便理解,以testdb.test_1为例: hive> use testdb; hive> desc test_1; user_id string      id                 device_id      string      设备类型:手…

hive函数参考手册 原文见:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF 1.内置运算符1.1关系运算符 运算符 类型 说明 A = B 所有原始类型 如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败,因为无效的语法. SQL使用”=”,不使用”==”. A <> B 所有原始类型 如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值为”NULL”,结果返回”NULL”.…

Hive函数介绍HQL内嵌函数只有195个函数(包括操作符,使用命令show functions查看),基本能够胜任基本的hive开发,但是当有较为复杂的需求的时候,可能需要进行定制的HQL函数开发.HQL支持三种方式来进行功能的扩展(只支持使用java编写实现自定义函数),分别是:UDF(User-Defined Function).UDAF(User-Defined Aggregate Function)和UDTF(User-Defined Table-Generating Function…

一.hive函数 1.内置运算符与内置函数 函数分类: 查看函数信息: DESC FUNCTION concat; 常用的分析函数之rank() row_number(),参考:https://www.cnblogs.com/wujin/p/6051768.html 常用20个内置函数: https://www.cnblogs.com/kimbo/p/6288516.html 常用函数:https://www.iteblog.com/archives/2258.html 完整参考官方手册:htt…

Hadoop生态圈-Hive函数 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.…

一.hive函数 1.hive内置函数 (1)内容较多,见< Hive 官方文档>            https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF        (2)详细解释:            http://blog.sina.com.cn/s/blog_83bb57b70101lhmk.html (3) 测试内置函数的快捷方式: 1.创建一个 dual 表 create table dual…

Hive函数大全–完整版 现在虽然有很多SQL ON Hadoop的解决方案,像Spark SQL.Impala.Presto等等,但就目前来看,在基于Hadoop的大数据分析平台.数据仓库中,Hive仍然是不可替代的角色.尽管它的相应延迟大,尽管它启动MapReduce的时间相当长,但是它太方便.功能太强大了,做离线批量计算.ad-hoc查询甚至是实现数据挖掘算法,而且,和HBase.Spark都能整合使用. 如果你是做大数据分析平台和数据仓库相关的,就目前来说,我建议,Hive是必须的. 很…

Hive函数 系统自带的函数 查看系统自带的函数 查看系统自带的函数 show functions; 显示自带的函数的用法 desc function upper; 详细显示自带的函数的用法 desc function extended upper; 自定义函数描述 描述 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:user-defined function),详情请查看:官网 根据用户自定义函数类别分为以下三种 UDF(User-Defined…

现在虽然有很多SQL ON Hadoop的解决方案,像Spark SQL.Impala.Presto等等,但就目前来看,在基于Hadoop的大数据分析平台.数据仓库中,Hive仍然是不可替代的角色.尽管它的相应延迟大,尽管它启动MapReduce的时间相当长,但是它太方便.功能太强大了,做离线批量计算.ad-hoc查询甚至是实现数据挖掘算法,而且,和HBase.Spark都能整合使用. 如果你是做大数据分析平台和数据仓库相关的,就目前来说,我建议,Hive是必须的. 很早之前整理过Hive的函数…