oracle.hive都存在with as的用法.用于将重复的查询结果复用. 今天做统计分析时用到,使用例子如下: 1. 直接查询 with tmp_a as ( select f1,f2,f3 from test1 ) select f1,f2,f3 from tmp_a; 2. 多表计算结果join with tmp_a as ( select f1,f2,f3 from test1 ), tmp_b as( select f1,f4,f5 from test2 ) select a.f1,

需求描述 考虑直接在Hive或者Impala等Big Data方案,能够支持MDX查询,现调研一下Mondrian对hive的支持情况. 环境准备 hive环境,采用hive-0.10-cdh4.2.1 客户端程序使用的类库:mondrian-3.6.0.olap4j-1.2.0-SNAPSHOT 数据准备 来源于网上一个数据源,准备四张表 Customer - 客户信息维表 Product - 产品维表 ProductType - 产品类表维表 Sale - 销售记录表 为了方便测试数据与MD

hive不支持group by 别名,如果需要group by 别名的情况,可以使用 别名的 值作为group by 的值

由于 hive 与传统关系型数据库面对的业务场景及底层技术架构都有着很大差异,因此,传统数据库领域的一些技能放到 Hive 中可能已不再适用.关于 hive 的优化与原理.应用的文章,前面也陆陆续续的介绍了一些,但大多都偏向理论层面,本文就介绍一个实例,从实例中一步步加深对 hive 调优的认识与意识. 1.需求 需求我做了简化,很简单,两张表做个 join,求指定城市,每天的 pv,用传统的 RDBMS SQL 写出来就这样的: SELECT t.statdate, c.cname, coun

hive-=mareduce 的  split  在 hbase就是  region了,,,,,,,访问region必须通过hregionserver 会造成regionser负担过大, 另外 region有可能很大,并发度不高. 1 需要大量随即读写的时候,hbdfs不支持随即读写哦. 2 大数据上高并法操作,比如每秒对pb级数据进行上千次操作. 3 读写访问非常简单,不存在一些join之类的复杂操作. 举例: 消息系统:聊天系统和邮件系统(非消息队列) 一个较小的临时数据集,经常变化 一个不

默认创建表时说明中带有中文字段时会显示如下乱码信息: 解决方案: 在hive的元数据库中执行以下SQL语句,然后重新创建刚才的表即可 . ) character set utf8; ) character set utf8; ) character set utf8; ) character set utf8; ) character set utf8;

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操作数据库还是比较方便的,因此才会有hbase与hive整合.下面我们hive的强大功能吧.为了增强阅读性,下面提几个问题: 1.hive支持哪些运算符? 2.hive是否支持左右连接? 3.hive如何截取字符串?4.hive提供了那些系统函数? 目录 一.关系运算:... 4 1. 等值比较: =. 4 2. 不等值比较: <>. 4 3. 小于比较: <. 4 4. 小于等于比较: <=. 4 5. 大于比较: >. 5 6. 大于等于比较: >=. 5

一.ACID介绍 ACID就是常见数据库事务的四大特性:Atomicity(原子性).Consistency(一致性).Isolation(隔离性).Durability(持久性). 在Hive 0.13之前,Hive支持分区级别上原子性.一致性.持久性,隔离性可以通过hive提供的锁机制来实现(通过zookeeper锁或者内存锁来锁住一个分区的数据).从Hive 0.13开始,Hive可以支持行级别上面的ACID语义了.因此我们可以在有其他程序读取一个分区数据时往这个分区插入新的数据. 二.使

案例情况:同事使用公司数据探查跑一段代码,部分代码如下,报错,显示不支持in内的子查询.但是直接用虚拟机去跑的话代码没有任何报错,也出结果,很奇怪. SELECT t1.SIGN_CODE AS bus_src ,t1.ORGANIZATION_NO ,t3.loan_amts ,t4.restSum ,NULL AS c1 ,NULL AS c2 ,NULL AS c3 ,t5.draft_cnt ,t5.draft_amt ,t5.draft_amt AS draft_balance ,NU

Hive是Hadoop生态中的一个重要组成部分,主要用于数据仓库.前面的文章中我们已经搭建好了Hadoop的群集,下面我们在这个群集上再搭建Hive的群集. 1.安装MySQL 1.1安装MySQL Server 在Ubuntu下面安装MySQL的Server很简单,只需要运行: sudo apt-get install mysql-server 系统会把MySQL下载并安装好.这里我们可以把MySQL安装在master机器上. 安装后需要配置用户名密码和远程访问. 1.2配置用户名密码 首先我

html,body,div,span,applet,object,iframe,h1,h2,h3,h4,h5,h6,p,blockquote,pre,a,abbr,acronym,address,big,cite,code,del,dfn,em,img,ins,kbd,q,s,samp,small,strike,strong,sub,sup,tt,var,b,u,i,center,dl,dt,dd,ol,ul,li,fieldset,form,label,legend,table,caption

SQL里面通常都会用Join来连接两个表,做复杂的关联查询.比如用户表和订单表,能通过join得到某个用户购买的产品:或者某个产品被购买的人群.... Hive也支持这样的操作,而且由于Hive底层运行在hadoop上,因此有很多地方可以进行优化.比如小表到大表的连接操作.小表进行缓存.大表进行避免缓存等等... 下面就来看看hive里面的连接操作吧!其实跟SQL还是差不多的... 数据准备:创建数据-->创建表-->导入数据 首先创建两个原始数据的文件,这两个文件分别有三列,第一列是id.第

一直想抽个时间整理下最近的所学,断断续续接触hive也有半个多月了,大体上了解了很多Hive相关的知识.那么,一般对陌生事物的认知都会经历下面几个阶段: 为什么会出现?解决了什么问题? 如何搭建?如何使用? 如何精通? 我会在本篇粗略的介绍下前两个问题,然后给一些相关的资料.第三个问题,就得慢慢靠实践和时间积累了. 如果有什么问题,可以直接留言! 为什么出现?解决了什么问题? 背景 说到这个问题,还得先说个小故事,在很久很久以前.... 有一个叫facebook的贼有名的公司,他们内部搭建了数据

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 (

阅读目录 序 介绍 安装 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 本系列已经有一个多月没更新了,期间涉及到找相关对应的工作,所幸的事,得到了几个offer,后来综合考虑来到了目前这家工作.希望在接下来的时间里,能融入整个社区中去,做出自己略微的贡献. 上一篇,我们列举了hadoop常用的命令,本应该给大家实战下命令的使用的,后来还是想大家自己下去试验试验,接下来开始初略介

翻译Hive官方文档系列,文中括号中包含 注: 字样的,为我自行标注的,水平有限,翻译不是完美无缺的.如有疑问,请参照Hive官方文档对照查看.   内容列表 Cloudera制作的Hive介绍视频 安装与配置 系统需求 安装Hive发行版 从Hive源码编译 运行Hive 配置管理概览 运行时配置 Hive, Map-Reduce 与本地模式 错误日志 DDL 操作 元数据存储 DML 操作 SQL 操作 查询示例 SELECTS 和 FILTERS GROUP BY JOIN MULTITA

insert 语法格式为: 1. 基本的插入语法: insert overwrite table tablename [partition(partcol1=val1,partclo2=val2)] select_statement; insert into table tablename [partition(partcol1=val1,partclo2=val2)] select_statement; eg: insert overwrite table test_insert select

阅读本文章可以带着下面问题:1.与传统数据库对比,找出他们的区别2.熟练写出增删改查(面试必备) 创建表:hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);         Creates a table called pokes with two columns, the first being an integer and the other a string 创建一个新表,结构与其他一样hive> create table new_table

Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中. 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) >

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件