本文为博客园作者所写: 一寸HUI,个人博客地址:https://www.cnblogs.com/zsql/ 很多人如果先接触mysql的执行顺序(from ->on ->join ->where ->group by ->having ->select ->distinct ->order by ->limit),可能会对hive中的on和where会产生一些误解,网上也有一些博客写了关于这些内容的,但是自己也还是想自己亲自试验一波,本文主要从inn

在Hive语句中使用脚本(如python和shell)进行map和reduce:利用命令transform(或者指定map和reduce),配合加入的脚本文件add file 请看:http://www.coder4.com/archives/4052 别名后面as省略也行,空格直接加,如: table app_stats t1, app_data t2; 先举一个小例子: add file ${python_script_path}/lanch_interval_count.py; drop

Hive支持常用的SQL join语句,例如内连接.左外连接.右外连接以及HiVe独有的map端连接.其中map端连接是用于优化Hive连接查询的一个重要技巧. 在介绍各种连接之前,先准备好表和数据. employee员工表: create table if not exists employee( user_id int, username string, dept_id int) row format delimited fields terminated by ' ' lines term

通过学生-课程关系表,熟悉hive语句 1.在hive中创建以下三个表. create table  student(Sno int,Sname string,Sex string,Sage int,Sdept string)row format delimited fields terminated by ','stored as textfile; create table course(Cno int,Cname string) row format delimited fields te

hive的启动: 1.启动hadoop2.开启 metastore 在开启 hiveserver2服务nohup hive --service metastore >> log.out 2>&1 &nohup hive --service hiveserver2 >> log.out 2>&1 &查看进程是否起起来:tandemac:bin tanzhengqiang$ jps -ml | grep Hive 数据结构 1.视频表 字段

通过SecureCRT工具连上linux后,通过beeline连接上hive后,在输错hive语句时,无论 Backspace还是delete 都删除不掉错误的语句,没有办法退格. 解决方案: 第一步:SecureCRT菜单选项栏中"选项(O)"->"会话选项(S)...",点击打开: 第二步:在“会话窗口”中,修改找到“终端”>“仿真”,修改 终端(T) 为 Linux

hive语句执行顺序 msyql语句执行顺序 代码写的顺序: select ... from... where.... group by... having... order by.. 或者 from ... select ... 代码的执行顺序: from... where...group by... having.... select ... order by... hive 语句执行顺序 大致顺序 from... where.... select...group by... having

1.insert Insert时,from子句既能够放在select子句后,也能够放在insert子句前,以下两句是等价的 hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE eventsSELECT a.bar, count(*) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar; hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECTa.bar, count(*) FROM invites a WHERE

最近BA用户反馈有两句看似很像的语句返回的结果数不一样,比较奇怪,怀疑是不是Hive的Bug Query 1 返回结果数6071 select count(distinct reviewid) as dis_reviewcnt from (select a.reviewid from bi.dpods_dp_reviewreport a left outer join bi.dpods_dp_reviewlog b on a.reviewid=b.reviewid and b.hp_statda

先说结论,再举例子.   hive中,left join与left outer join等价.   left semi join与left outer join的区别:left semi join相当于in,即会过滤掉左表中join不到右表的行,右表中有多行能join到时显示一行,并且只输出左表的字段.不输出右表的字段:left outer join不会过滤掉左表中的行,右表中有多行能join到时显示多行,并且能够同时输出左表和右表中的字段.   以下为不同语句的效果比对,环境:Hive 1.1

hive join 后面必须=(0.13版本后支持,不支持like,<>),on后面如需加条件语句必须放到where中不然会产生错误结果 (可以一对多,一对一,不可以多对多‘会出现数据翻倍’)

sql的join分为三种,内连接.外连接.交叉连接. 以下先建2张表,插入一些数据,后续理解起来更方便一些. create table emp(empno int, name char(20),depart int);create table depart(dpno int,dpname char(20));insert into emp values (1,'bell',1);insert into emp values (2,'smith',2);insert into emp values

Join操作 适用场景:在我们表关系中有一对一关系,一对多关系,多对多关系等.对各个表之间的关系,就用这些实现对多个表的操作. 说明:在Join操作中,分别为Join(Join查询), SelectMany(Select一对多选择)和GroupJoin(分组Join查询). 该扩展方法对两个序列中键匹配的元素进行inner join操作 SelectMany 说明:我们在写查询语句时,如果被翻译成SelectMany需要满足2个条件.1:查询语句中没有join和into,2:必须出现Entity

一.Hive的參数设置 1.  三种设定方式:配置文件 ·   用户自己定义配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml ·   默认配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml 用户自己定义配置会覆盖默认配置. 另外,Hive也会读入Hadoop的配置,由于Hive是作为Hadoop的client启动的,Hadoop的配置文件包含 ·   $HADOOP_CONF_DIR/hive-site.xml ·   $HADOOP_CONF_DIR/h

安装hadoop 和 hive我就不多说了,网上太多文章 自己看去 首先,在机器上打开hiveservice hive --service hiveserver -p 50000 & 打开50000端口,然后java就可以使用java连了,需要的jar包我发个图片 就这多jar包,必须的 不多说,直接上代码 package asia.wildfire.hive.service; import java.sql.*; import java.sql.Date; import java.text.S

#!/bin/bash source /etc/profile; ################################################## # Author: ouyangyewei # # # # Content: Combineorder Algorithm # ################################################## # change workspace to here cd / cd /home/deploy/rec

问题背景 最近遇到一个比较棘手的事情:hive sql优化: lib表(id,h,soj,noj,sp,np)         --一个字典表 mitem表(md,mt,soj,noj,sp,np)--一天的数据,包含小时分区的表. 业务: 1)需要先把lib表与mitem表进行关联(关联条件是lib.soj=mitem.soj and lib.noj=mitem.noj),关联后的结果按照soj,md,mt,id,h进行分组: 2)对1)中的结果在分组的时候需要统计差值的平均值记为svalue

1.内连接 hive> select b.*,a.name from userinfo2 b,userinfo a where a.userid=b.userid; hive> select b.*,a.name from userinfo2 b join userinfo a on a.userid=b.userid; 2.外连接 #左联select b.*,a.name from userinfo2 b left join userinfo a on a.userid=b.userid;

  Hive会将执行的SQL语句翻译成对应MapReduce任务,当SQL语句比较简单时,性能还是可能处于可接受的范围.但是如果涉及到非常复杂的业务逻辑,特别是通过程序的方式(一些模版语言生成)生成大量判断语句时,出现的问题就会比较多.   精简Hive使用的SQL   当前项目中如果打包的数量过多,是当前性能的最大瓶颈,在做SQL优化时,至少会存在一个这样的SQL,当打包数量上百甚至到1千后,就会产生大量的 IF/OR 语句: IF(( ( true == true AND caid==200

Join操作 适用场景:在我们表关系中有一对一关系,一对多关系.多对多关系等.对各个表之间的关系,就用这些实现对多个表的操作. 说明:在Join操作中.分别为Join(Join查询), SelectMany(Select一对多选择)和GroupJoin(分组Join查询). 该扩展方法对两个序列中键匹配的元素进行inner join操作 SelectMany 说明:我们在写查询语句时,假设被翻译成SelectMany须要满足2个条件.1:查询语句中没有join和into.2:必须出现Entity

建表 : jdbc:hive2://localhost:10000> create database myjoin; No rows affected (3.78 seconds) : jdbc:hive2://localhost:10000> use myjoin; No rows affected (0.419 seconds) : jdbc:hive2://localhost:10000> create table a(id int,name string) row format