源表结构: pcgid               string mobilegid           string value               double 测试数据如下: p1 m1 0.6p1 m2 0.9p2 m1 1.0 需要的结果是: p1 {"m2":"0.9","m1":"0.6"} 2 p2 {"m1":"1.0"} 1 就是对源表进行group by之后

一.    控制hive任务中的map数:  1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个m

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个ma

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例:a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数

hive 分组排序,topN 语法格式:row_number() OVER (partition by COL1 order by COL2 desc ) rankpartition by:类似hive的建表,分区的意思:order by :排序,默认是升序,加desc降序:rank:表示别名表示根据COL1分组,在分组内部根据 COL2排序,而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号(组内连续的唯一的) -- 分组排序-- 求某用户日期最大的3天select a.* from( selec

Hive - - 分组求最大,最小(加行键) 数据: 1325927 陕西 汉中 084 08491325928 陕西 汉中 084 08491325930 陕西 延安 084 08421325931 陕西 延安 084 08421325933 陕西 榆林 084 08451325935 陕西 榆林 084 08451325941 陕西 西安 084 08411325943 陕西 西安 084 08411325944 陕西 西安 084 08411325946 陕西 西安 084 0841132

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例:a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数

需求 交易系统,财务要求维护每个用户首个交易完成的订单数据(首单表,可取每个用户交易完成时间最老的订单数据).举例: 简写版的表结构: 表数据: 则 财务希望汇总记录如下: uid order_id service_completion_time 2 44 2017-02-03 12:23:01.0 3 33 2017-11-30 12:23:01.0 hive分组排序函数 语法:row_number() over (partion by fieldA order by fieldB desc)

一.调整hive作业中的map数 1.通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.举例: a)假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数b)假设input目录下有3个文

order by order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规 模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项&几项排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive.ma

pig可以轻松获取TOP n.书上有例子 hive中比较麻烦,没有直接实现的函数,可以写udf实现.还有个比较简单的实现方法: 用row_number,生成排名序列号.然后外部分组后按这个序列号多虑,样例代码如下 select a.* from( select 品牌,渠道,档期,count/sum/其它() as num row_number() over (partition by 品牌,渠道 order by num desc ) rank from table_name where 品牌,

重要点 :看注释 从access.log中统计数据 对healthcheck.html的请求不计入统计 输出请求总量,以及GET和POST分别的总量 输出请求最频繁的10个接口及其次数,按次数降序 输出每个小时有多少分钟请求数超过400次, 比如12点有30分钟每分钟超过了400次,11点有35分钟每分钟超过了400次 public class stream { public static void main(String[] args) { //获取资源文件夹路径 String path =

Hive在0.11.0版本开始加入了row_number.rank.dense_rank分析函数,可以查询分组排序后的top值   说明: row_number() over ([partition col1] [order by col2]) rank() over ([partition col1] [order by col2]) dense_rank() over ([partition col1] [order by col2]) 它们都是根据col1字段分组,然后对col2字段进行排

阿里交叉面试问到了这个题,当时感觉没有答好,主要是对Hive这块还是不熟悉,其实可以采用row_number()函数. 1.ROW_NUMBER,RANK(),DENSE_RANK() 语法格式:row_number() OVER (partition by COL1 order by COL2 desc ) rank partition by:类似hive的建表,分区的意思: order by :排序,默认是升序,加desc降序: rank:表示别名 表示根据COL1分组,在分组内部根据 CO

需要找到每个学生最好的课程和成绩,最差的课程和成绩,以及各科的平均分 文本数据如下: name scores张三 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 李四 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 王五 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 朱六 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 钱二 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 段

1. 数据源信息 {"student": {"name":"king","age":11,"sex":"M"},"sub_score":[{"subject":"语文","score":80},{"subject":"数学","score":80},

Hive on Tez Mapper 数量计算 在Hive 中执行一个query时,我们可以发现Hive 的执行引擎在使用 Tez 与 MR时,两者生成mapper数量差异较大.主要原因在于 Tez 中对 inputSplit 做了 grouping 操作,将多个 inputSplit 组合成更少的 groups,然后为每个 group 生成一个 mapper 任务,而不是为每个inputSplit 生成一个mapper 任务.下面我们通过日志分析一下这中间的整个过程. 1.MR模式 在 mr

group by 中出现的字段不能再select 后面单独显示,必须配合函数使用 上面中的 ' group by id 总结: Hive不允许直接访问非group by字段: 对于非group by字段,可以用Hive的collect_set函数收集这些字段,返回一个数组: 使用数字下标,可以直接访问数组中的元素: 分区是以文件夹的形式,桶是以文件的形式 关于桶的操作 http://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43272379

答案: hive> select *,row_number() over (partition by product_no order by start_time desc) from table1; 知识点: 1.row_number hive (test)> select *, row_number() over (partition by sub order by score) as od from t;    2.rank hive (test)> select *, rank(

今天遇到这样一个需求场景,要取出 每一种分类(a,b组合分类) 符合条件的日期(字段c) 距离现在最近的10个日期 的数据 首先想到的是用sql筛选出符合某种条件的所有数据,这样的事情很简单 然后用脚本(python)遍历每一种组合(a,b),然后按日期c倒序排序 取前10 如果拿到这个数据后 还要去hive连表查询其他数据,那么上面的方法就比较麻烦,可能需要再取多次hive 我们有没有sql的方法直接完成这样的事情呢?有的 我们可以用到row_number: with t_rank as (

-- 创建数据库表,以array作为数据类型 drop table if exists person; create table person( name string ,work_locations array<string> ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' ' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',' stored as textfile ; -- 数据 biansutao beijing,shangh