首先用desc function,查看hive给出的函数解释 nvl(value,default_value) - Returns default value if value is null else returns value 如果为空,则返回default值. ); 结果是0. 类似用法的函数还有: select coalesce(name,0) ,name) from test; else name end;

参见下面这篇博客: Hive 中的复合数据结构简介以及一些函数的用法说明

1. order by     Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序,所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map,也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行.     这里跟传统的sql还有一点区别:如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须

hive中一般取top n时,row_number(),rank,dense_ran()这三个函数就派上用场了, 先简单说下这三函数都是排名的,不过呢还有点细微的区别. 通过代码运行结果一看就明白了. 示例数据: 1 a 10 2 a 12 3 b 13 4 b 12 5 a 14 6 a 15 7 a 13 8 b 11 9 a 16 10 b 17 11 a 14 sql语句 select id, name, sal, rank()over(partition by name order b

关键字:Hive Join.Hive LEFT|RIGTH|FULL OUTER JOIN.Hive LEFT SEMI JOIN.Hive Cross Join Hive中除了支持和传统数据库中一样的内关联.左关联.右关联.全关联,还支持LEFT SEMI JOIN和CROSS JOIN,但这两种JOIN类型也可以用前面的代替. 注意:Hive中Join的关联键必须在ON ()中指定,不能在Where中指定,否则就会先做笛卡尔积,再过滤. 数据准备: hive> desc lxw1234_a;

1. order by     Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序,所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map,也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行.     这里跟传统的sql还有一点区别:如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须

1.order by hive中的order by 和传统sql中的order by 一样,对数据做全局排序,加上排序,会新启动一个job进行排序,会把所有数据放到同一个reduce中进行处理,不管数据多少,不管文件多少,都启用一个reduce进行处理.如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须指定limit来限制输出条数,原因是:所有的数据都会在同一个reducer端进行,数据量大的情况下可能不能出结果,那么在这样的严格模式下,必须指定输

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

一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描

日志数据的统计处理在这里反倒没有什么特别之处,就是一些 SQL 语句而已,也没有什么高深的技巧,不过还是列举一些语句示例,以示 hive 处理数据的方便之处,并展示 hive 的一些用法. a)          为 hive 添加用户定制功能,自定义功能都位于 hive_contrib.jar 包中 add jar /opt/hadoop/hive-0.5.0-bin/lib/hive_contrib.jar; b)          统计每个关键词的搜索量,并按搜索量降序排列,然后把结果存入

在Hive中,ORDER BY语句是对查询结果集进行整体的排序,最终将会产生一个reducer进行全局的排序,达到的最终结果是和传统的关系型数据库是一样的. 在数据量非常大的时候,全局排序的单个reducer将会成为性能瓶颈,有可能由于数据量过大而跑不出来结果. Hive中可以设置hive.mapred.mode为strict严格模式,这时候,Hive要求用户必须对order by语句加上limit 条数限制,防止排序数据集过大导致性能瓶颈. 在这里我不提sort by ,distribute

问题:为什么HIVE中用了 NOT IN,结果集没了? 注:这个是原创,转载请注明,谢谢!直接进实验室>> > select * from a;OK1 a12 a23 a3Time taken: 0.063 seconds, Fetched: 3 row(s) hive> select * from b;OK1 b12 b2NULL b3Time taken: 0.063 seconds, Fetched: 3 row(s) # 两表通过id匹配,求 A-B ,用 left joi

一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描

hive中常见的高级查询包括:group by.Order by.join.distribute by.sort by.cluster by.Union all.今天我们来看看order by操作,Order by表示按照某些字段排序,语法如下: select col,col2... from tableName where condition order by col1,col2 [asc|desc] 注意: (1):order by后面可以有多列进行排序,默认按字典排序. (2):order

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

Hive 的 JOIN 用法 hive只支持等连接,外连接,左半连接.hive不支持非相等的join条件(通过其他方式实现,如left outer join),因为它很难在map/reduce中实现这样的条件.而且,hive可以join两个以上的表. 1.等连接 只有等连接才允许 hive> SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id); hive> SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id AND a.depart

hive中select中DISTINCT的技巧和使用 单表的唯一查询用:distinct 多表的唯一查询用:group by 在使用MySQL时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,虽然mysql提供有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条,但往往只用它来返回不重复记录的条数,而不是用它来返回不重复记录的所有值.其原因是distinct只能返回它的目标字段,而无法返回其它字段,用distinct不能解决的话,我只有用二重循环查询来解决,而这样对于一个数据量非常大的站来说,无疑

hive严格模式 Hive中Order by和Sort by的区别是什么? hive中order by,sort by, distribute by, cluster by作用以及用法 Hadoop Hive概念学习系列之hive里的索引(十三) Hive 基础之:分区.桶.Sort Merge Bucket Join Hive任务优化--控制hive任务中的map数和reduce数 GROUP BY,WHERE,HAVING之间的区别和用法 distinct与where谁先执行 列分隔符 \x

1.使用HiveServer2及Beeline HiveServer2的作用:将hive变成一种server服务对外开放,多个客户端可以连接. 启动namenode.datanode.resourcemanager.nodemanager. 一个窗口输入:hive-0.13.1]$ bin/hiveserver2 启动hiveserver2服务,等效于:$ bin/hive --service hiveserver2 第二个窗口输入:~]$ ps -ef | grep java 查看hivese

在处理流水增量表的时候,出现了一个判定的失误. select a.a1,a.a2 from ( select a.a1 ,,) as diff ,a.a2 from a lefter join b on a.a1=b.b1 ) c ; 因为左外关联,可能会出现b表数据不存在 则b.b2 is null , if(a.a2<>b.b2,1,0) as diff,null值的判断只能使用is ,is not : jdbc:hive2: ,); +------+--+ | _c0 | +------

1.列转行 1.1 相关函数的说明: concat(string1,string,...) //连接括号内字符串,数量不限. concat_ws(separator,string1,string2,...) //连接括号内字符串,数量不限,连接符为separator. collect_set(col) //此函数只接受基本类型,主要是将字段的值进行去重汇总,产生array类型字段. 1.2 例子: 创建表:create table person_info( name string, conste