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,并提供类SQL查询功能 hive的元数据存储:通常是存储在关系数据库如 mysql(推荐) , derby(内嵌数据库)中 hive的组成部分 :解释器.编译器.优化器.执行器 hive具有sql数据库的外表,但应用场景完全不同,hive只适合用来做批量数据统计分析 hive中的数据表分为内部表.外部表 当删除内部表的时候,表中的数据会跟着一块删除 删除外部表时候,外部表会被删除,外部表的数据不会被删除 使用

一.distinct,group by与ROW_Number()窗口函数使用方法 1. Distinct用法:对select 后面所有字段去重,并不能只对一列去重. (1)当distinct应用到多个字段的时候,distinct必须放在开头,其应用的范围是其后面的所有字段,而不只是紧挨着它的一个字段,而且distinct只能放到所有字段的前面 (2)distinct对NULL是不进行过滤的,即返回的结果中是包含NULL值的 (3)聚合函数中的DISTINCT,如 COUNT( ) 会过滤掉为NU

方法1,建立临时表,利用hive的collect_set 进行去重. create table if not exists tubutest ( name1 string, name2 string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; select * from ods.wdtest; 1 1 1 1 1 2 1 2 1 3 2 3 2 3 2 4 select name1,collect_set

hive> select * from (select *,row_number() over (partition by id) num from t_link) t where t.num=1; 保留crt_time最新的一个数据 select * from (select *,row_number() over (partition by id order by crt_time desc) num from t_link) t where t.num=1; 将查询的去重数据保存到新表t_

业务场景大概是这样的,这里由两个hive表格,tableA 和 tableB, 格式内容都是这样的: uid cate1 cate2 在hive QL中,我们知道union有着自动去重的功能,但是那是真对几行内容完全一致的情况下才可以.现在我们要进行去重的情况是根据uid进行去重. 也就是说可能存在这种情况: 1234 老师 唱歌 1234 老师 跳舞 对于hive表格中的这两行数据我们只想要保留其中的一行. 针对这种情况,我们做的大致思路就是,取两个表格数据的时候同时人为加上一个flag,然后

业务场景大概是这样的,这里由两个hive表格,tableA 和 tableB, 格式内容都是这样的: uid cate1 cate2 在hive QL中,我们知道union有着自动去重的功能,但是那是真对几行内容完全一致的情况下才可以.现在我们要进行去重的情况是根据uid进行去重. 也就是说可能存在这种情况: 1234 老师 唱歌 1234 老师 跳舞 对于hive表格中的这两行数据我们只想要保留其中的一行. 针对这种情况,我们做的大致思路就是,取两个表格数据的时候同时人为加上一个flag,然后

内置的两个聚合函数(UDAF) collect_list():多行字符串拼接为一行collect_set():多行字符串拼接为一行并去重多行字符串拼接为一行并相邻去重UDAF:Concat() concat_udaf.jar package com.tcc.udaf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator; public class Concat

insert overwrite table store select t.p_key,t.sort_word from ( select p_key, sort_word , row_number()over(distribute by p_key sort by sort_word) as rn from store) t ; Hive上一个典型表内除重的写法, p_key为除重依据, sort_word 为排序依据,一般为时间   rn为排名. 这里就留下第一名,注意hql 方言中, 表的

实现数据去重有两种方式 :distinct 和 group by 1.distinct消除重复行 distinct支持单列.多列的去重方式. 单列去重的方式简明易懂,即相同值只保留1个. 多列的去重则是根据指定的去重的列信息来进行,即只有所有指定的列信息都相同,才会被认为是重复的信息. (1)作用于单列 select distinct name from A    //对A表的name去重然后显示 (2)作用于多列 select distinct id,name from A   //对A表的i

SELECT * FROM( SELECT *,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY a.claimno ORDER BY b.financiancedate DESC)  number FROM (SELECT * FROM database1.table1 WHERE dt = "20200110")a LEFT JOIN (SELECT * FROM database2.table2 WHERE dt = "20200210")b ON

DESCRIBE EXTENDED mydb.employees  DESCRIBE EXTENDED mydb.employees DESCRIBE EXTENDED mydb.employees hive> SHOW PARTITIONS employees;   SHOW PARTITIONS command Hive : select from group by : group by 对聚合操作之外的字段使用. 先是 from group by 执行后, 才执行select操作. Hiv

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou

1.Query (1)分区查询 在查询的过程中,采用那个分区来查询是通过系统自动的决定,但是必须是在分区列上基于where子查询. SELECT page_views.* FROM page_views WHERE page_views.date >= '2008-03-01' AND page_views.date <= '2008-03-31' AND       page_views.referrer_url like '%xyz.com'; (2).join 从集合的角度上来理解 在m

1.创建表格create table usr_info(mob string,reason string,tag string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile:2.将本地文件上传到创建表格中load data local inpath'/home/one.txt' overwrite into table usr_info:3.修改表格中某个列的属性或列名alter table usr_info

一.Hive应用场景本文主要讲述使用 Hive 的实践,业务不是关键,简要介绍业务场景,本次的任务是对搜索日志数据进行统计分析.集团搜索刚上线不久,日志量并不大 .这些日志分布在 5 台前端机,按小时保存,并以小时为周期定时将上一小时产生的数据同步到日志分析机,统计数据要求按小时更新.这些统计项, 包括关键词搜索量 pv ,类别访问量,每秒访问量 tps 等等.基于 Hive ,我们将这些数据按天为单位建表,每天一个表,后台脚本根据时间戳将每小时同步过来的 5 台前端机的日志数据合并成一个日志文

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

http://www.aboutyun.com/thread-6217-1-1.html   1.Hive架构与基本组成     下面是Hive的架构图. 图1.1 Hive体系结构     Hive的体系结构可以分为以下几部分:     (1)用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI.其中最常用的是CLI,Cli启动的时候,会同时启动一个Hive副本.Client是Hive的客户端,用户连接至Hive Server.在启动 Client模式的时候,需要指出Hive Server所在

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 map

要点:优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜. 理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本. 长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,count来说,不存在数据倾斜问题. 4.对count(distinct )

Hadoop是什么,为什么要学习Hadoop?     Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据