引言 Hive 中的默认分隔符是 ^A (\001) ,这是一种特殊的分隔符,使用的是 ASCII 编码的值,键盘是打不出来的 查看 Hive 默认分隔符文件 Linux 上的文件 以 \001 作为分隔符时,下载后用 notePad++ 打开时看到的 SOH 以 \002 作为分隔符时,下载后用notePad++打开时看到的 STX, 以 \003 作为分隔符时,下载后用notePad++打开时看到的 ETX: "\001" "\002" "\003&q

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

参考资料:http://stackoverflow.com/questions/16459790/hive-insert-overwrite-directory-command-output-is-not-separated-by-a-delimiter 问题描述: Hive insert into directory 命令输出的文件没有指定列分隔符,输出结果就像变成了一个字符串. 通过CREATE EXTERNAL TABLE 和load 方式,尝试了多种分隔符都不能正确的区分,所有的字段内容

Sqoop提供的--fields-terminated-by选项可以支持指定自定义的分隔符,但是它只支持单字节的分隔符,对于我们特殊的需求:希望使用双字节的“|!”,默认的是不支持的. Sqoop在进行每一次的导出任务时,都会调用codegen,生成一个java文件,并编译打包成一个jar,供MapReduce使用.这个java文件包装了一系列的对导出数据的访问接口,我们可以尝试通过对这个java文件进行分析,找到指定双字节分隔符的方法. 一般地,如果是使用的--query用查询语句获取数据,生

1. 同列多行数据组合成一个字段cell的方法, top N 问题的hive方案 如下: hive 列转行 to json与to array list set等复杂结构,hive topN的提取的窗口统计方法 select ll, collect_list(n) , -- 将topN 转换成 List or Json with the help of collect_set(xx) collect_list(xx) collect_list(nn), collect_list(ll), coll

Hive是什么? Hive是基于Hadoop之上的数据仓库: Hive是一种可以存储.查询.分析存储在hadoop中的大规模数据 Hive定义了简单的类SQL查询语言,成为HQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据 允许熟悉MapReduce开发者的开发自定义的mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂的分析工作 Hive没有专门的数据格式 Hive:数据仓库. Hive:解释器,编译器,优化器等. Hive运行时,元数据存储在关系型数据库里面. 1. 为什么

脑袋果然还是智商不足. 涉及到的小需求: 某个表test 有一列 tc: a字符串+b字符串+c字符串 拼接组成 把test表,按b字符串排序 输出 遇到的问题: select 里面必须包含 order by 的列 按b字符串排序后,提取的b字符串作的新列,也被包含在了输出表中 最终解决: 输出含有b字符串(新列)的表,当然要排序了 把b列给删掉 补充: hive 删表代码: REPLACE COLUMNS  create table test ( jstr string, b string )

[障碍再现] 在创建支持Map数据结构的Hive表时,抛出如下异常 hive> create table tab_map(name string,info map<string,string>) > row format delimited > fields terminated by '\t' > collection items terminated by ';' > map keys terminated by ':'; MismatchedTokenExc

问题描写叙述:     大数据维稳需求中,客户提供的測试数据为多个字符做分隔符('|#'),在pig中会直接报错,hive中仅仅认第一个分隔符. 因为数据量比較大(160G),在文本中替换成单个字符分隔符已不现实,下面提供两个方案解决这一问题.   例子数据 110|#警察 120|#医院 方案1:利用hive自带的序列化/反序列化的方式RegexSe  add jar /home/cup/software/--/hive-contrib-0.10.0-cdh4.4.0.jar; create

0. 说明 Hive 建表示例及指定分隔符 1. Hive 建表 Demo 在 Hive 中输入以下命令创建表 user2 create table users2 (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by '\t'; 插入数据 ,); 2. 分隔符类型 字段分隔符 fields terminated by '\t' array 类型成员分隔符 collection items terminat

一.问题 hive如何将 a ,, b , c 转化成为: a a a b b c 二.原始数据 cat row_column.txt a ,, b , c 三.解决方案 3.1 遍历每一列 3.1.1 创建表 -- 创建表 create table tmp.row_column ( col1 string, col3 string ) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile; -- 载入数据 load

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

实例一:来源: https://www.cnblogs.com/kimbo/p/6208973.html 行转列 (对某列拆分,一列拆多行) 使用函数:lateral view explode(split(column, ',')) num eg: 如表:t_row_to_column_tmp 数据如下,对tag列进行拆分 结果: 列转行 (根据主键,进行多行合并一列) 使用函数:concat_ws(',',collect_set(column))   说明:collect_list 不去重,c

行转列: concat_ws 列转行: explode

select regexp_extract(a.col2,'(phonenum=\")(.*?)\"',2) user_device, regexp_extract(a.col13,'(imsicode=\")(.*?)\"',2) imsi, regexp_extract(a.col12,'(imeicode=\")(.*?)\"',2) imei, call_log from (select * from ods_sso_dislocatio

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>javax.jdo.option.Connection

先贴出一个示例: 参考链接

Hive 简介 什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据,适用于离线的批量数据计算. 数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon

Hive学习之路 (一)Hive初识 目录 Hive 简介 什么是Hive 为什么使用 Hive Hive 特点 Hive 和 RDBMS 的对比 Hive的架构 1.用户接口: shell/CLI, jdbc/odbc, webui Command Line Interface 2.跨语言服务 : thrift server 提供了一种能力,让用户可以使用多种不同的语言来操纵hive 3.底层的Driver: 驱动器Driver,编译器Compiler,优化器Optimizer,执行器Exec

一 Hive 简介 什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据,适用于离线的批量数据计算. 数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inm

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html Hive 简介 什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理