在Oracle中minus运算的主要功能是: 在进行两个表格或者两个查询结果的时候,返回在第一个表格/查询结果中与第二个表格/查询结果不同样的记录. 结果不同样的记录包括两种情况:A,B 表中某一行的内容不同和A表中的数据在B表中不存在.总之返回的是A表的数据. Hive中没有实现minus功能的函数,仅仅好分步实现. 一.找出在A表中的数据在B表中不存在的数据 insert overwrite table tmp_A partition(name='A_innot_B') select a.*

想要从日志数据中分析一下操作系统.浏览器.版本号使用情况.可是hive中的函数不能直接解析useragent,于是能够写一个UDF来解析.useragent用于表示用户的当前操作系统,浏览器版本号信息,形如: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.1650.63 Safari/537.36 180.173.196.29 当中解析ua能够用一个开源的工具包,叫做u

    按项目日益增长的gis数据量要求,需要在大数据集群中部署HIVE的扩展函数.     Apache Hive是一个建立在Hadoop架构之上的数据仓库.它能够提供数据的精炼,查询和分析.([引用自维基百科hive描述)     HIVE允许用户使用UDF(user defined function)对数据进行处理.我们用到的是spatial-framework-for-hadoop.下载完源码,修改最外层的pom.xml,修改hadoop.hive.java版本为生产环境中版本,重新编译

hive的row_number()函数 功能 用于分组,比方说依照uuid分组 组内可以依照某个属性排序,比方说依照uuid分组,组内按照imei排序 语法为row_number() over (partition by xxx order by xxx) rank,其中rank为分组的别名,你也可以换个名字比方说换成hahahah 取组内某个数据,可以使用where a.rank=1之类的语法去取 实例 按照uuid分组,组内使用imei排序,取其中第一行数据,然后计算数据量 select c

Hadoop生态圈-hive编写自定义函数 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.

Hadoop生态圈-Hive的自定义函数之UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 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.

Hadoop生态圈-Hive的自定义函数之UDAF(User-Defined Aggregation Function) 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.

Hadoop生态圈-Hive的自定义函数之UDF(User-Defined-Function) 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.

虚函数表 对C++ 了解的人都应该知道虚函数(Virtual Function)是通过一张虚函数表(Virtual Table)来实现的.简称为V-Table.在这个表中,主是要一个类的虚函数的地址表,这张表解决了继承.覆盖的问题,保证其容真实反应实际的函数.这样,在有虚函数的类的实例中这个表被分配在了这个实例的内存中,所以,当我们用父类的指针来操作一个子类的时候,这张虚函数表就显得由为重要了,它就像一个地图一样,指明了实际所应该调用的函数. 这里我们着重看一下这张虚函数表.C++的编译器应该是

Hive的自定义函数无法满足实际业务的需要,所以为了扩展性,Hive官方提供了自定义函数来实现需要的业务场景. 1.定义 (1)udf(user defined function):  自定义函数,特点是输入一行,输出一行 (2)udaf(user defined aggregation function):自定义聚合函数,特点是输入多行,输出一行 (3)udtf(User-Defined Table-Generating Functions):自定义拆分函数,特点是输入一行,输出多行 2.使用

hive字符串分割函数 split(str, regex) - Splits str around occurances that match regexTime taken: 0.769 seconds, Fetched: 1 row(s) 返回值为一个数组 a.基本用法: 例1: split('a,b,c,d',',') 得到的结果: ["a","b","c","d"] b.截取字符串中的某个值: 当然,我们也可以指定取结

一.内置函数的使用 查看当前hive版本支持的所有内置函数 show function; 查看某个函数的使用方法及作用,比如查看upper函数 desc function upper; 查看upper函数更为详细的信息 desc function extended upper; 转换为小写: lower() 查询emp表中员工姓名,员工姓名小写显示 select empno, ename, lower(ename) from emp; 字符串连接: concat() 查询emp表,将员工姓名追加

首先创建工程编写UDF 代码,示例如下: 1. 新建Maven项目 udf 本机Hadoop版本为2.7.7, Hive版本为1.2.2,所以选择对应版本的jar ,其它版本也不影响编译. 2. pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=&q

--Hive中日期函数总结: --1.时间戳函数 --日期转时间戳:从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数 select unix_timestamp(); --获得当前时区的UNIX时间戳 select unix_timestamp('2017-09-15 14:23:00'); select unix_timestamp('2017-09-15 14:23:00','yyyy-MM-dd HH:mm:ss'); select unix_timestamp('2017

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

转自大神 http://www.oratea.net/?p=944 无论做什么数据,都离不开日期函数的使用. 这里转载一下Hive的日期函数的使用,写的相当完整. 日期函数UNIX时间戳转日期函数: from_unixtime语法:from_unixtime(bigint unixtime[, string format]) 返回值: string说明: 转化UNIX时间戳(从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数)到当前时区的时间格式举例:hive> select fr

1.日期函数UNIX时间戳转日期函数: from_unixtime 语法:   from_unixtime(bigint unixtime[, string format]) 返回值: string 说明: 转化UNIX时间戳(从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数)到当前时区的时间格式 举例: hive>   select from_unixtime(1323308943,’yyyyMMdd’) from dual; 20111208 2.获取当前UNIX时间戳函数:

1.标准偏差概念 标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) -统计学名词.一种度量数据分布的分散程度之标准,用以衡量数据值偏离算术平均值的程度.标准偏差越小,这些值偏离平均值就越少,反之亦然.标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量. 例如,A.B两组各有6位学生参加同一次语文测验,A组的分数为95.85.75.65.55.45,B组的分数为73.72.71.69.68.67.这两组的平均数都是70,但A组的标准差应该是17.078分,B组的标准差应该是2.1

Hive执行count函数失败 1.现象: 0: jdbc:hive2://192.168.137.12:10000> select count(*) from emp; INFO : Number of reduce tasks determined at compile time: 1 INFO : In order to change the average load for a reducer (in bytes): INFO : set hive.exec.reducers.bytes

Hive的自定义的函数的步骤: 1°.自定义UDF extends org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2°.需要实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 3°.把程序打包放到目标机器上去 4°.进入hive客户端,添加jar包:hive>add jar jar路径 5°.创建临时函数:hive> create temporary function 自定义名称 AS '自定义UDF的全类名' 6°.执行HQL语句: 7°.销毁临时函数:hive&