cube 数据立方体(Data Cube),是多维模型的一个形象的说法.(关于多维模型这里不讲述,在数据仓库设计过程中还挺重要的,有兴趣自行查阅) 立方体其本身只有三维,但多维模型不仅限于三维模型,可以组合更多的维度 为什么叫数据立方体? 一方面是出于更方便地解释和描述,同时也是给思维成像和想象的空间: 另一方面是为了与传统关系型数据库的二维表区别开来 下图为数据立方体的形象图 其实并不用把cube理解得很高大上,只要理解为分别按照不同维度进行聚合. hive中也有cube函数,可以实现多个任意

数据函数简介添加汇总额外信息 数据 --复杂统计函数 CREATE TABLE t3 (color_type varchar(20), in_date varchar(30),color_count int); INSERT INTO t3 (color_type,in_date,color_count) VALUES('black','2010-09-11',18); INSERT INTO t3 (color_type,in_date,color_count) VALUES('black',

Hadoop Streaming提供了一个便于进行MapReduce编程的工具包,使用它可以基于一些可执行命令.脚本语言或其他编程语言来实现Mapper和 Reducer,Streaming方式是基于Unix系统的标准输入输出来进行MapReduce Job的运行. 任何支持标准输入输出特性的编程语言都可以使用Streaming方式来实现MapReduce Job,基本原理就是输入从Unix系统标准输入,输出使用Unix系统的标准输出. Streaming的实现需要TRANSFORM()函数和U

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:

说明:Hive之cube.rollup,还有窗口函数,在传统关系型数据(Oracle.sqlserver)中都是有的,用法都很相似. 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计选项,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,下面是几个实例可以帮助我们了解, 以acorn_3g.test_xinyan_reg为例: [dp@YZSJHL19-87 xjob]$ h

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

分析函数cube和rollup魅力首先请看下面例子1)创建表create table group_test (group_id int, job varchar2(10), name varchar2(10), salary int);2)初始化表insert into group_test values (10,'Coding', 'Bruce',1000);insert into group_test values (10,'Programmer','Clair',1000);insert

reflect函数可以支持在sql中调用java中的自带函数,秒杀一切udf函数. 使用案例1:所有记录执行相同的java内置函数 hive中建一张表test_udf:column1(int),column2(int) 表中数据如下: 1,2 2,3 3,4 4,5 5,6 sql:select reflect("java.lang.Math","max",column1,column2) from test_udf 结果: 2 3 4 5 6 可以根据自己的需求使

1 编写自己的udf方法hello package cn.zhangjin.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; /** * @author zj * @create 2019-02-22 17:51 * 一个UDF: hello */ @Description

http://blog.itpub.net/519536/viewspace-610997/ Oracle的CUBE与ROLLUP功能很相似,也是在数据统计分析领域的一把好手.  关于ROLLUP的查询统计功能请参考文章<[ROLLUP]Oracle分组函数之ROLLUP魅力>(http://space.itpub.net/519536/viewspace-610995). 1.先看一下ROLLUP的数据统计效果1)创建测试表group_testSECOOLER@ora11g> crea

原文地址:http://blog.csdn.net/u014558001/article/details/42387929 本文主要讲解 ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS的主要用法,这些函数可以理解为GroupBy分组函数封装后的精简用法,相当于多个union all 的组合显示效果,但是要比 多个union all的效率要高. 其实这些函数在时间的程序开发中应用的并不多,至少在我工作的多年时间中没用过几次,因为现在的各种开发工具/平台都自带了这些高级分组统计功能,使用的方

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”. A < B 所有原始类型 如果A小于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值为”NULL”,结果返回”NULL”. A <= B 所有原始类型

Oracle的CUBE与ROLLUP功能很相似,也是在数据统计分析领域的一把好手. 关于ROLLUP的查询统计功能请参考文章<Oracle分组函数之ROLLUP魅力>(http://www.linuxidc.com/Linux/2012-08/67357.htm). 1.先看一下ROLLUP的数据统计效果 1)创建测试表group_test SECOOLER@ora11g> create table group_test (group_id int, job varchar2(10),

hive自定义UDTF函数叉分函数 1.介绍 从聚合体日志中需要拆解出来各子日志数据,然后单独插入到各日志子表中.通过表生成函数完成这一过程. 2.定义ForkLogUDTF 2.1 HiveUtil工具类 package com.oldboy.umeng.hive.util; import com.oldboy.umeng.common.domain.AppStartupLog; import org.apache.hadoop.hdfs.protocol.RollingUpgradeInfo

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

Hive可以通过实现用户定义函数(User-Defined Functions,UDF)进行扩展(事实上,大多数Hive功能都是通过扩展UDF实现的).想要开发UDF程序,需要继承org.apache.hadoop.ql.exec.UDF类,并重载evaluate方法.Hive API提供@Description声明,使用声明可以在代码中添加UDF的具体信息.在Hive中可以使用DESCRIBE语句来展现这些信息. Hive的源码本身就是编写UDF最好的参考资料.在Hive源代码中很容易就能找到

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函数 ​ Hive中提供了非常丰富的运算符和内置函数支撑,具体操作如下: 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".

数据 t_join1.txt 1,a,1 2,b,2 3,c,4 t_join2.txt 1,2a 2,2b 3,2c 建表.导入: create table t_join1(id int, name string, cid int) row format delimited fields terminated by ","; create table t_join2(id int, name string) row format delimited fields terminated

1.1 关于自定义函数 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:user-defined function). 3)根据用户自定义函数类别分为以下三种: ​ (1)UDF(User-Defined-Function) ​ 一进一出 ​ (2)UDAF(User-Defined Aggregation Function) ​ 聚集函数