建表语句: create table  tb_in_base (    id  bigint,    devid bigint,     devname string  ) partitioned by (job_time bigint) row format delimited fields terminated by ',';   create table  tb_in_up (    id  bigint,    devid bigint,    devname string  ) par

一:hive中的三种join 1.map join 应用场景:小表join大表 一:设置mapjoin的方式: )如果有一张表是小表,小表将自动执行map join. 默认是true. <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>true</value> </property> )判断小表 <property> <name>hive.mapjoin

1.联合 union 进行多个查询语句时,要求多次查询的结果列数必须一样.此时,查询的结果以第一个sql语句的列名为准且union会自动去重复我们应该使用union all. 例...... 1.联合 union 进行多个查询语句时,要求多次查询的结果列数必须一样.此时,查询的结果以第一个sql语句的列名为准且union会自动去重复我们应该使用union all. 例如: select id,sum(num) from (select * from ta union all select * f

union 和 left join 结合查询用法 SELECT u.nickname,z.group_comming_type,z.id,z.user_id,z.title,z.create_time from (( ) union ( )) order by z.create_time DESC LIMIT 0,10 ;

1. Project data with SELECT The most common use case for Hive is to query data in Hadoop. To achieve this, we need to write and execute a SELECT statement. The typical work done by the SELECT statement is to project the whole row (with SELECT * ) or

Union Syntax select_statement UNION ALL select_statement UNION ALL select_statement ... UNION is used to combine the result from multiple SELECT statements into a single result set. Hive currently only supports UNION ALL (bag union), in which duplica

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信

UNION用于联合多个select语句的结果集,合并为一个独立的结果集,结果集去重. UNION ALL也是用于联合多个select语句的结果集.但是不能消除重复行.现在hive只支持UNION ALL. 这里需要特别注意,每个select语句返回的列的数量和名字必须一样,同时字段类型必须完全匹配,否则会抛出语法错误. 字段名称一样,并不是必须完全一样,比如下面这个例子: 例一:字段名完全一样 select a,b,c from t1 union all select a,b,c from t2

hive 中的union all是不能在sql语句的第一层使用的,否则会报 Top level UNION is not supported currently 错误: 例如如下的方式: select id,name from user where type = 1 union all select id,name from user where type = 2 上面的方式应该使用子查询的方式书写: select * from ( select id,name from user where

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)

需求: 分组联合查询,或者最新记录. 问题:  mysql分组的时候默认会查询第一条记录,存在gourp by时 order by 无效. 一般解决办法就是 ,select * from ( select * from order by id) group by . 因为项目实际中 查询规则复杂,需要使用到  union 联合查询, 另外和关联查询,在 laravel4.2中 如果关联join 多条件时,在union 会出现 最后的结果集不正确.问题是出现在,laravel最后生成 where

hive 的 join 类型有好几种,其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了,其中 join on.left semi join 算是里边具有代表性,且使用频率较高的 join 方式. 1.联系 他们都是 hive join 方式的一种,join on 属于 common join(shuffle join/reduce join),而 left semi join 则属于 map join(broadcast join)的一种变体,从名字可以看出他们的实现原理有差异. 2.区别 (1)Se

common join 普通join,性能较差,存在Shuffle map join 适用情况:大表join小表时,做不等值join 原理:将小表数据广播到各个节点,存储在内存中,在map阶段直接join,不需要进行reduce,没有了shuffle 优点:性能大大提高 限制:小表需要在内存中放的下   eg: select a.start_level, b.*from dim_level ajoin (select * from test) bwhere b.xx>=a.start_level

情况 很多时间遇到 "Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space" Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 可能会有下面错误 "Reducer tasks of hive job fails with Out Of Memory error during shuffle fetcher stage" 解决办法: 增加hive.tez

Spark SQL 之 Migration Guide 支持的Hive功能 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Migration Guide 与Hive的兼容(Compatibility with Apache Hive) Spark SQL与Hive Metastore.SerDes.UDFs相兼容.Spark SQL兼容Hive Metastore从0.12到1.2.1的所有版本.Spark SQL也与Hive SerDes和UDFs相兼容,当前S

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running SQL Queries Programmatically) 2.5 DataFrames与RDDs的相互转换(Interoperating with RDD

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

1 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. 2 DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Python中的一个data frame.DataFrames可以通过多种数据构造,例如:结构化的数据文件.hive中的表

scala>val spark=new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) user.json {"age":"45","gender":"M","occupation":"7","userID":"4","zipcode":"02460"}{"age&qu