注意在偶数情况下,中位数会存在小数,特别注意! hive里面倒是有个percentile函数和percentile_approx函数,其使用方式为percentile(col, p).percentile_approx(col, p),p∈(0,1)p∈(0,1) 其中percentile要求输入的字段必须是int类型的,而percentile_approx则是数值类似型的都可以 其实percentile_approx还有一个参数B:percentile_approx(col, p,B),参数B

二.Hive分桶 1.创建分桶表 create table t_buck (id string ,name string) clustered by (id) //根据id分桶 sorted by (id) //根据id排序 buckets //分为4个桶 row format delimited fields terminated by ','; 向创建的分桶表中插入数据需要是已分桶且排序的.通常是将其他表查询的结果插入桶中才会执行分桶操作.分桶的原理和分区原理差不多,类似HashPartit

前言: 互联网应用, 当Mysql单机遇到性能瓶颈时, 往往采用的优化策略是分库分表. 由于互联网应用普遍的弱事务性, 这种优化效果非常的显著.而Hive作为数据仓库, 当数据量达到一定数量时, 查询性能会有所下降, 那如何利用数据的特点进行优化? 分区分桶作为Hive的优化的一个有力武器. *). 分区(静态.动态) Hive没有索引, 查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.倘若只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指

1.简介 分桶表是对列值取哈希值的方式将不同数据放到不同文件中进行存储.对于hive中每一个表,分区都可以进一步进行分桶.由列的哈希值除以桶的个数来决定数据划分到哪个桶里. 2.适用场景 1.数据抽样[sampling] 2.map-join 3.开启支持分桶 配置;set hive.enforce.bucketing=true; 默认值:false 设置为true后,mapreduce运行时会根据bucket的个数自动分配reduce task个数 注意:首次作业产生的桶[文件个数]和redu

创建分桶的表 create table t_buck(id int ,name string) clustered by (id ) sorted by (id) into 4 buckets  ; 分桶表的数据不是直接导入(load)的,是从其他表里面查出来插入的 ,插入时会在语句中加入约束的语句. hive的存储格式介绍 hive表的存储格式; ORC格式的使用 hive 的DML操作 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Lang

为什么分桶 (1)获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join)高效的实现.比如JOIN操作.对于JOIN操作两个表有一个相同的列,如果对这两个表都进行了桶操作.那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以,可以大大较少JOIN的数据量. (2)提升采样(sampling)效率: 什么时候分桶 需要Map-side join 和 sampl

1.分桶的概述 分区提供了一个隔离数据和优化查询的遍历方式.不是所有的数据集都可形成合力的分区 对于一张表或者分区,hive可以进一步组织成桶,也就是更为细粒度的数据范围 分区针对的是数据的存储路径(分文件夹) 分桶针对的是数据文件 2.创建分桶表,数据通过子查询的方式导入 (1)创建一个普通表 create table stu(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t'; (2)向普通表中导入数据 lo

目录 1.分区 1.1.静态分区 1.1.1.一个分区 1.1.2.多个分区 1.2.动态分区 2.分桶 1.分区 如果一个表中数据很多,我们查询时就很慢,耗费大量时间,如果要查询其中部分数据该怎么办呢,这时我们引入分区的概念. Hive 中的分区表分为两种:静态分区和动态分区. 1.1.静态分区 可以根据 PARTITIONED BY 创建分区表. 一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. 一个分区:表目录下只有一级目录. 多个分区:表目录下是多级目录.

ThinkPHP/Conf/convention.php 'CONTROLLER_LEVEL'      =>  1, 修改成 'CONTROLLER_LEVEL'      =>  2,

分区表 在Hive Select查询中.通常会扫描整个表内容,会消耗非常多时间做不是必需的工作. 分区表指的是在创建表时,指定partition的分区空间. 分区语法 create table tablename name string ) partitioned by(key type,-) create table if not exists employees( name string, salary string, subordinates array<string>, deducti

Hive动态分区和分桶 1.Hive动态分区 1.hive的动态分区介绍 ​ hive的静态分区需要用户在插入数据的时候必须手动指定hive的分区字段值,但是这样的话会导致用户的操作复杂度提高,而且在使用的时候会导致数据只能插入到某一个指定分区,无法让数据散列分布,因此更好的方式是当数据在进行插入的时候,根据数据的某一个字段或某几个字段值动态的将数据插入到不同的目录中,此时,引入动态分区. 2.hive的动态分区配置 --hive设置hive动态分区开启 set hive.exec.dynami

在 ActiveReports 中可以实现分栏报表布局样式,可以设置横向分栏.纵向分栏,同时进行分栏和分组设置,统计分栏分组的小计.合计等.在商业报表系统中常见的分栏报表有商品标签.员工工卡.条码打印等.本文主要讲解如何在 ActiveReports 中实现横向分栏.纵向分栏和分组分栏报表. 1.横向分栏报表 1.1.在 ASP.NET 应用程序中添加一个名为 rptAcrossDown.cs 的 ActiveReports 报表文件,选择的项目模板类型为 ActiveReports 7 区域报

Hive动态分区 1.首先创建一个分区表create table t10(name string) partitioned by(dt string,value string)row format delimited fields terminatedby '\t' lines terminated by '\n'stored as textfile;2.然后对hive进行设置,使之支持动态分区,set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;如果限

查询操作 group by. order by. join . distribute by. sort by. clusrer by. union all 底层的实现 mapreduce 常见的聚合操作 count计数 count(*) 所有值不全为NULL时,加1操作 count(1) 不管有没有值,只要有这条记录,值就加1 count(col) col列里面的值为null,值不会加1,这个列里面的值不为NULL,才加1 sum求和 sum(可转成数字的值)  返回bigint avg求平均值

Hive+Sqoop+Mysql整合 在本文中,LZ随意想到了一个场景: 车,道路,监控,摄像头 即当一辆车在道路上面行驶的时候,道路上面的监控点里面的摄像头就会对车进行数据采集. 我们对采集的数据进行分析,处理,最后把结果保存到mysql数据库中供Web UI显示监控点/摄像头状态. A:监控点/摄像头状态 工作流程如下: 1.数据格式 /** * 产生测试数据: * 数据format: * 记录时间 车牌号码 车速 道路编号 监控地点 摄像头编号 * date_time vehicle_pl

一.基本概念 Hive分桶: 1.概念 分桶表是对列值取哈希值的方式,将不同数据放到不同文件中存储.对于hive中每一个表.分区都可以进一步进行分桶.(可以对列,也可以对表进行分桶)由列的哈希值除以桶的个数来决定每条数据划分在哪个桶中. 2.设置 set hive.enforce.bucketing=true;默认:false:设置为true之后,mr运行时会根据bucket的个数自动分配reduce task个数.(用户也可以通过mapred.reduce.tasks自己设置reduce任务个

1. hive是什么? Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具: 1.       hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储: 2.       hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序: 3.       hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度: 4.       可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能. 2. hive和Hadoop关系 Hive利用HDF

本博文的主要内容如下: .hive的详细官方手册    .hive支持的数据类型   .Hive Shell .Hive工程所需依赖的jar包  .hive自定义函数 .分桶4   .附PPT hive的详细官方手册 http://hive.apache.org/ https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual 标准的SQL,hive都支持. 这就是,为什么目前hive占有市场这么多,因为,太丰富了,当然,Spark

https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html http://www.360doc.com/content/16/1006/23/15257968_596289341.shtml 1.什么是hive 基于 Hadoop 的一个数据仓库工具:hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储,hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度

本博文的主要内容如下: .hive的详细官方手册    .hive支持的数据类型   .Hive Shell .Hive工程所需依赖的jar包  .hive自定义函数 .分桶4   .附PPT hive的详细官方手册 http://hive.apache.org/ https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual 标准的SQL,hive都支持. 这就是,为什么目前hive占有市场这么多,因为,太丰富了,当然,Spark

Hive数据类型 基本数据类型 tinyint,smallint,int,biging,float,double,decimal,char,varchar,string,binary,boolean,timestamp,date, 引用数据类型 Array:同样数据类型组合的数组,使用array[1]訪问 MAP:Key-value键值对,通过键进行訪问,使用map['key']訪问 STRUCT:结构体类型,用来存储不同数据类型的数据,是用struct.key訪问 类型不区分大写和小写 Hiv