HIVE表中默认将NULL存为\N,可查看表的源文件(hadoop fs -cat或者hadoop fs -text),文件中存储大量\N, 这样造成浪费大量空间.而且用java.python直接进入路径操作源数据时,解析也要注意. 另外,hive表的源文件中,默认列分隔符为\001(SOH),行分隔符为\n(目前只支持\n,别的不能用,所以定义时不需要显示声明).元素间分隔符\002,map中key和value的分隔符为\003. 举例,如源文件中一条记录为: 10000042SOH77SOH

本章介绍Hive的内置运算符.在Hive有四种类型的运算符: 关系运算符 算术运算符 逻辑运算符 复杂运算符 关系运算符 这些操作符被用来比较两个操作数.下表描述了在Hive中可用的关系运算符: 运算符 操作 描述 A = B 所有基本类型 如果表达A等于表达B,结果TRUE ,否则FALSE. A != B 所有基本类型 如果A不等于表达式B表达返回TRUE ,否则FALSE. A < B 所有基本类型 TRUE,如果表达式A小于表达式B,否则FALSE. A <= B 所有基本类型 TRU

0. 说明 Hive 的内置函数的基本操作 | 时间函数 | String 函数 | 条件语句 | explode | split | substring 1. 基本操作 查看函数 show functions; 查看函数的用法 desc function function_name; 查看函数的扩展信息 desc function extended format_name; 2. 时间函数 select current_database() //当前数据库 select current_dat

hive用作null值的判断是不能用 = , != 来判断的 只能用is [not] null来完成 不支持ifnull()函数(mysql支持) 适用于所有数据类型 (1)条件中判断是否为空 where a is null (2)select判断是否为空 select if(a is null,’true’,’false’) as isNull

https://blog.csdn.net/skywalker_only/article/details/38752003 条件函数 下表为Hive支持的一些条件函数. 返回类型 函数名 描述 T if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull) 如果testCondition为真,返回valueTrue,否则返回valueFalseOrNull T COALESCE(T v1, T v2, ...) 返回第一个不是NULL的v

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <——   目录(?)[+]   一:Hive的几种内置服务 执行bin/hive --service help  如下: [master@master1 hive]$ bin/hive --service help ls: 无法访问/opt/spark/lib/spark-assembly-*.jar: 没有那个文件或目录 Usage ./hive <param

数学函数 Return Type Name (Signature) Description DOUBLE round(DOUBLE a) Returns the rounded BIGINT value of a. 返回对a四舍五入的BIGINT值 DOUBLE round(DOUBLE a, INT d) Returns a rounded to d decimal places. 返回DOUBLE型d的保留n位小数的DOUBLW型的近似值 DOUBLE bround(DOUBLE a) Re

一.内置函数 1.一般常用函数 .取整函数 round() 当传入第二个参数则为精度 bround() 银行家舍入法:为5时,前一位为偶则舍,奇则进. .向下取整 floor() .向上取整 ceil/ceiling() .生成随机数 rand () 范围[0,1),传入种子时生成稳定随机数 5.自然指数函数 exp () e的n次方 log10 () 10为底的对数函数 ln() e为底的对数函数 log(base,v)base为底的函数 6.幂函数 pow/power (base,expon

定义: UDF(User-Defined-Function),用户自定义函数对数据进行处理. UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 用来解决 输入一行输出多行(On-to-many maping) 的需求. UDAF(User Defined Aggregation Function)用户自定义聚合函数,操作多个数据行,产生一个数据行. 用法: 1.UDF函数可以直接应用于select语句,对查询结构做格式化处理后,再输出内容. 2.编写UD

查看函数的详细使用方法 desc function extended 函数名 例如: 1).desc function extended locate locate(substr, str[, pos]) - Returns the position of the first occurance of substr in str after position pos 返回第一次出现在字符串str的子串substr的位置,从位置pos开始. substr不在str中,则返回0. Example:

一.内置函数的使用 查看当前hive版本支持的所有内置函数 show function; 查看某个函数的使用方法及作用,比如查看upper函数 desc function upper; 查看upper函数更为详细的信息 desc function extended upper; 转换为小写: lower() 查询emp表中员工姓名,员工姓名小写显示 select empno, ename, lower(ename) from emp; 字符串连接: concat() 查询emp表,将员工姓名追加

在处理流水增量表的时候,出现了一个判定的失误. select a.a1,a.a2 from ( select a.a1 ,,) as diff ,a.a2 from a lefter join b on a.a1=b.b1 ) c ; 因为左外关联,可能会出现b表数据不存在 则b.b2 is null , if(a.a2<>b.b2,1,0) as diff,null值的判断只能使用is ,is not : jdbc:hive2: ,); +------+--+ | _c0 | +------

1.hive的数据加载方式 1.1.load data 这中方式一般用于初始化的时候 load data [local] inpath '...' [overwrite] into table t1 [partition(...)] -- 如果有local是从linux磁盘加载,如果没带local是从hdfs的某个目录移动到hive中 -- 带上overwrite会覆盖掉表中原来的数据 -- partition 加载到指定分区 1.2.使用查询语句向表中插入数据 insert overwrite

原文来自:  http://blog.csdn.net/zhumin726/article/details/8027802 1 HIVE概述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,HIVE的设计,可以轻松实现数据汇总,ad-hoc查询和分析大量的数据.它提供了一种称为HIVE QL的查询语言,基于sql的语法,使用户熟悉HIVE QL的语法容易做ad-hoc查询,汇总和数据分析,同时,HIVE QL也使传统的map / reduce的程序员能够插

原文来自:  http://blog.csdn.net/zhumin726/article/details/8027802 1 HIVE概述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,HIVE的设计,可以轻松实现数据汇总,ad-hoc查询和分析大量的数据.它提供了一种称为HIVE QL的查询语言,基于sql的语法,使用户熟悉HIVE QL的语法容易做ad-hoc查询,汇总和数据分析,同时,HIVE QL也使传统的map / reduce的程序员能够插

Hive进阶(上) Hive进阶(上) 执行数据导入 使用Load语句 语法: 1.LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2 ...)] 说明: [LOCAL]:从操作系统中的一个目录中进行导入,如果不写LOCAL则为hdfs的数据导入 INPATH:为导入的路径,后面指明文件目录路径,如不指明文件名,则将目录下的所有文件

介绍 hive的用户自定义聚合函数(UDAF)是一个很好的功能,集成了先进的数据处理.hive有两种UDAF:简单和通用.顾名思义,简单的UDAF,写的相当简单的,但因为使用Java反射导致性能损失,而且有些特性不能使用,如可变长度参数列表.通用UDAF可以使用​​所有功能,但是UDAF就写的比较复杂,不直观. 本文只介绍通用UDAF. UDAF是需要在hive的sql语句和group by联合使用,hive的group by对于每个分组,只能返回一条记录,这点和mysql不一样,切记. UDA

hive -- 自定义函数和Transform UDF操作单行数据, UDAF:聚合函数,接受多行数据,并产生一个输出数据行 UDTF:操作单个数据 使用udf方法: 第一种: add jar xxx.jar cteate temporary function 方法名; 注销一个jar方法:drop temporay function 方法名: 第二种:写一个脚本 vi cat hive_init add jar /home/data/xxx.jar create temporary fucnt

基本数据类型 查看所有函数 搜索函数 搜索表 查看函数使用方法 关键字补全 显示表头 SET环境变量 查看建表语句.数据文件置 执行外部命令 NVL CONCAT IF CASE TRIM SUBSTRING LENGTH UPPER 非空判断 LPAD 日期函数 [is null] = [ = null]?.[is not null] = [ <> null]? [NOT] IN.[NOT] EXISTS.LEFT SEMI JOIN ORDER BY.SORT BY ROW_NUMBER

看到一篇挺不错的hive开发总结文章,在此转载一下,有兴趣的可以去看原文,传送门HIVE开发总结. 基本数据类型 查看所有函数 搜索函数 搜索表 查看函数使用方法 关键字补全 显示表头 SET环境变量 查看建表语句.数据文件置 执行外部命令 NVL CONCAT IF CASE TRIM SUBSTRING LENGTH UPPER 非空判断 LPAD 日期函数 [is null] = [ = null]?.[is not null] = [ <> null]? [NOT] IN.[NOT]