概述 GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP 这几个分析函数通常用于OLAP中,不能累加,而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计,比如,分小时.天.月的UV数. GROUPING SETS和GROUPING__ID 说明 在一个GROUP BY查询中,根据不同的维度组合进行聚合,等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL GROUPING__ID,表示结果属于哪一个分组集合. 查询语句: select month, day, count

hive中grouping sets 数量较多时如何处理?    可以使用如下设置来 set hive.new.job.grouping.set.cardinality = 30; 这条设置的意义在于告知解释器,group by之前,每条数据复制量在30份以内.   grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sql语句中的便利写法.   demo: select A, B, C, group_id, count(A) from tableName group by --

Ext.Net学习笔记14:Ext.Net GridPanel Grouping用法 Ext.Net GridPanel可以进行Group操作,例如: 如何启用Grouping功能呢?只需要在GridPanel中添加一行配置节点: <Features> <ext:GridFilters ID="GridFilters1" runat="server" Local="true"> <Filters> <ex

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

本文通过例子展示sum, rollup, cube, grouping的用法. //首先建score表 create table score( class  nvarchar2(20), course   nvarchar2(20), stu_no  number(5), stu_name nvarchar2(20), score   number(2)); //插入数据 insert into score values ('Class_A','Math',10001,'Tough1',95);

写hive 用in 如分时段,分类型,分平台统计点击量 select substr(createtime,12,2) hour,logtype,os_id,count(*)  from  wizad_mdm_raw_hdfs raw where ad_id in ('19829','19830','19831','26657d5ff9020d2abefe558796b99584') and adn=5 group by substr(createtime,12,2),logtype,os_id

hive脚本的执行方式 hive脚本的执行方式大致有三种: hive控制台执行: hive -e "SQL"执行: hive -f SQL文件执行:参考hive用法: usage: hive -d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --database <databasename> Specify the

select TRANSFORM(*, *, *) using 'python filter.py' as (*, *, *) from t_1 HIVE支持pipe操作,将select出来的字段,用我们的脚本进行“操作” 1, 分隔符为 \t 并没有采用hive原有的分隔符 \x01 之类的.

转自: http://www.maomao365.com/?p=6208  摘要: GROUPING 用于区分列是否由 ROLLUP.CUBE 或 GROUPING SETS 聚合而产生的行 如果是原生态的行聚合,则返回0 ,新增的行数据就返回1 grouping 语法简介 : GROUPING (<列名>) 参数列名: 列 返回值 tinyint<hr />grouping 应用举例: )) go insert into test (info)values('a'), ('b')

1.hive中的数据库表的类型有两种,一种是managed,一种是external  :managed表类型是指传入的数据放在hive默认的储存位置下,而external 表类型可以将数据 放在任意的目录下存储managed类型的table当删除时会将表数据以及文件夹都删掉,而external类型的表则只是删除元数据,而不会删除原本的数据(言外之意就是把文件中的数据不作为数据库里的数据) 有hdfs向hive是数据仓库中导入数据的语句   :load data inpath '/uuu.dat'

1.row_number() over()排序功能: (1) row_number() over()分组排序功能: 在使用 row_number() over()函数时候,over()里头的分组以及排序的执行晚于 where group by  order by 的执行. partition by 用于给结果集分组,如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组,它和聚合函数不同的地方在于它能够返回一个分组中的多条记录,而聚合函数一般只有一个反映统计值的记录. 例如:employee,根据部门分组排

regexp_replace用法 1.  截取字符串中的汉字部分: 举个栗子:select regexp_replace('七夕节comming!来啦','([^\\u4E00-\\u9FA5]+)','') from dual; 结果:七夕节来啦 2.截取字符串中的字母和数字部分:([^xyz] 不匹配这个集合中的任何一个字符) 举个栗子:select regexp_replace('wo爱你123CHINA中国!','([^a-zA-Z0-9]+)','') from dual 结果:wo1

先开启服务端: nohup hive --service metastore & nohup  hive --service hiveserver2 & 进入beeline: beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n root -p diagbot####

GridPanel是用来显示数据的表格,与ASP.NET中的GridView类似. GridPanel用法 直接看代码: <ext:GridPanel runat="server" ID="grid" ColumnLines="true" Width="500" Height="200"> <Store> <ext:Store runat="server"

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

建表规则如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (

Ext.Net学习笔记15:Ext.Net GridPanel 汇总(Summary)用法 Summary的用法和Group一样简单,分为两步: 启用Summary功能 在Feature标签内,添加如下代码: <ext:Summary runat="server"></ext:Summary> 使用汇总列 然后我们需要在ColumnModel中使用SummaryColumn: <ext:SummaryColumn runat="server&qu

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

转自 http://www.cppblog.com/koson/archive/2010/07/19/120773.html           hive 简介         hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理.我们可以把 hive 中海量结构化数据看成一个个的表,而实际