由于需要使用hive sql进行数据查询,同时涉及多个不同类型的字段的组合,看Hive sql的文档相关和资料才知道,hive是支持大部分基础数据类型之间的相互转换的. 那么,hive本身支持哪些数据类型呢? 从hive内置数据类型中,Hive支持的数据类型包括以下这些: 数据类型 所占字节 开始支持版本 TINYINT 1byte,-128 ~ 127 SMALLINT 2byte,-32,768 ~ 32,767 INT 4byte,-2,147,483,648 ~ 2,147,483,64

原文:C#中对于float,double,decimal的误解 一直很奇怪C#的预定义数据类型中为什么加了一个decimal,有float和double不就够了吗?今天来挖一挖. 浮点型 如果我们在代码中写一个12.3,编译器会自动认为这个数是个double型.所以如果我们想指定12.3为float类型,那么你必须在数字后面加上F/f: float f = 12.3F; decimal类型 作为补充,decimal类型用来表示高精度的浮点数 对decimal.float.double错误的认识

最近在将java上写的一个简单的表达式求值计算器移植到Windows Phone 8,java中double的精度问题是很明显的,解决办法是改用BigDecimal类.所以觉得C#中用double也是不太好的.C#中用作精度计算的一个数据类型是decimal,对应的类是Decimaldecimal的表示范围是(-7.9 x 1028 - 7.9 x 1028) / (100 - 28)(详见http://technet.microsoft.com/zh-cn/364x0z75.aspx)显而易见

单精度浮点数用4字节(32bit)表示浮点数,采用IEEE754标准的计算机浮点数,在内部是用二进制表示的,如:7.22用32位二进制是表示不下的,所以就导致不精确了,存取会出现误差. mysql中float数据类型的问题总结: 对于单精度浮点数float:当数据范围在±131072(65536×2)以内的时候,float数据精度是正确的,但是超出这个范围的数据就不稳定. 建议:将float改成double或者decimal,两者的差别是double是双精度浮点计算,decimal是定点计算,会

表employees中字段 taxes(税率)用类型float存储 hive> select name, salary, taxes from employees where taxes  > 0.2 john    5300.0    0.2 marry  9500.0   0.2 jack     15000.0 0.3 产生如上结果原因为: a) 对于所有使用IEEE标准进行浮点编码系统中,都普遍存在如下问题,并不仅仅是hive,Java,还有很多 b) 0.2在hive中默认使用dou

浮点型 Name CTS Type Description Significant Figures Range (approximate) float System.Single 32-bit single-precision floating point 7 ±1.5 × 10−45 to ±3.4 × 1038 double System.Double 64-bit double-precision floating point 15/16 ±5.0 × 10 −324 to ±1.7 ×

在C#语言中,float.double以及decimal类型都可以用来表示小数,但三者还是有一定的不同,有效数字为相比的话,decimal类型的有效数字最大,float类型最小.计算浮点类型的运算,如果只有float和double类型选择的话,建议选择double类型,计算误差相对小一些.如果是涉及到财务或者货币金额等金融计算,建议使用十进制decimal类型,decimal的有效位数很大,达到了28位,可以保证计算结果更为精准. 针对这3种类型,其中float和double为基础类型,而dec

Hive中的自定义函数允许用户扩展HiveQL,是一个非常强大的功能.Hive中具有多种类型的用户自定义函数.show functions命令可以列举出当前Hive会话中的所加载进来的函数,包括内置的以及用户加载的函数. 函数都有自身的使用文档,使用describe function命令就可以展示对应函数基本介绍. 标准函数UDF 用户自定义函数指的是一行数据中的一列或是多列数据作为参数然后返回结果是一个值的函数.这里用一个例子作为说明,我们当前有些数据表中存储的时间戳是以秒为单位的long值,

max 函数 在hive中max函数是一个聚合函数,所以,而且返回值是double ,而且后面必须跟group by ,这个和mysql差异很大 Built-in Aggregate Functions (UDAF) DOUBLEmax(col)Returns the maximum value of the column in the group. mysql 中 Returns the maximum value of expr. MAX() may take a string argume

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

LanguageManual UDF 一.分类 UDF:User defined function 用户定义函数 一进一出 UDAF:User defined aggregation function 聚类函数:多进一出 如:max min count UDTF:User definesd table-Generating Function 一进多出 如:lateral view explore 二.实战 1.创建Maven工程,修改pom.xml hive-pom.xml 2.First, y

一.外部表 1.hive中表的类型 管理表 托管表(外部表) #内部表 >内部表也称之为MANAGED_TABLE: >默认存储在/user/hive/warehouse下,也可以通过location指定: >删除表时,会删除表数据以及元数据: 外部表 >外部表称之为EXTERNAL_TABLE: >在创建表时可以自己指定目录位置(LOCATION): >删除表时,只会删除元数据不会删除表数据: Managed Table 这种表也被称作Internal Table.这

在前面的文章中,介绍了可以把Hive当成一个"数据库",它也具备传统数据库的数据单元,数据库(Database/Schema)和表(Table). 本文介绍一下Hive中的数据库(Database/Schema)和表(Table)的基础知识,由于篇幅原因,这里只是一些常用的.基础的. 二.Hive的数据库和表 先看一张草图: Hive结构 从图上可以看出,Hive作为一个"数据库",在结构上积极向传统数据库看齐,也分数据库(Schema),每个数据库下面有各自的表组

之前写的样条插值算法只能在本地执行,但是我想要的是可在hive中执行的jar包,为了符合我的要求,经过痛苦.气愤.悲伤等一系列过程,终于实现了: 想要实现可在hive中执行的jar包,以下是具体步骤: 1.java程序的书写规范 2.java程序如下所示,输入三个参数,x,y,key; x,y为ArrayList<string>格式列表,key为double型的数.返回double型的数: import java.util.ArrayList; import org.apache.hadoop

hive 的 join 类型有好几种,其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了,其中 join on.left semi join 算是里边具有代表性,且使用频率较高的 join 方式. 1.联系 他们都是 hive join 方式的一种,join on 属于 common join(shuffle join/reduce join),而 left semi join 则属于 map join(broadcast join)的一种变体,从名字可以看出他们的实现原理有差异. 2.区别 (1)Se

由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH,并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群.最近在学习SparkSQL,看到SparkSQL on HIVE.下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据. (说明:如果不是采用CDH在线自动安装和部署的话,可能需要对源码进行编译,使它能够兼容HIVE. 编译的方式也很简单,只需要在Spark_SRC_home(源码的home目录下)执行如下命令: ./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2

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

hive中有些分析函数功能确实很强大,在和sum,max等聚合函数结合起来能实现不少功能. 直接上代码演示吧 原始数据 channel1 2016-11-10 1 channel1 2016-11-11 3 channel1 2016-11-12 5 channel1 2016-11-13 6 channel1 2016-11-14 2 channel1 2016-11-15 4 channel2 2016-11-10 5 channel2 2016-11-11 3 channel2 2016-

(转载自玄影池扁舟) 做java项目的时候可能经常会遇到double类型变量保留小数的问题,下面便把我的经验做个简短的总结: java中double类型变量保留小数问题大体分两种情况: (一):小数点后面位数过长,四舍五入保留指定位数: 可以用以下代码实现: public class TestDemo { public static void main(String[] args) {     double a=15.32743859;     double b=Math.round(a*100

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

hive中建立外部分区表,外部数据格式是json的如何导入呢? json格式的数据表不必含有分区字段,只需要在hdfs目录结构中体现出分区就可以了 This is all according to this guide: http://blog.cloudera.com/blog/2012/12/how-to-use-a-serde-in-apache-hive/ hive> ADD JAR /home/hadoop/hive-serdes-1.0-SNAPSHOT.jar; Added /ho