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

使用hive时,我们偶尔会遇到这样的问题,当你将结果输出到屏幕时,查出的数据往往显示为null,但是当你将结果输出到文本时,却显示为空(即未填充),这是为什么呢? 在hive中有一种假NULL,它看起来和NULL一样,但是实际却不是NULL. 比如下面这样: [hdfs@dsdc04 ~]$ cat /data6/chenye/baidu_djzs_sessionid/test\NNULL Krisnull 本地的test文件内有五行数据,分别为\N.NULL.   .Kris.null 我们建

一.Hive的几种数据模型 内部表 (Table 将数据保存到Hive 自己的数据仓库目录中:/usr/hive/warehouse) 外部表 (External Table 相对于内部表,数据不在自己的数据仓库中,只保存数据的元信息) 分区表 (Partition Table将数据按照设定的条件分开存储,提高查询效率,分区----->  目录) 桶表 (Bucket Table本质上也是一种分区表,类似 hash 分区   桶 ----> 文件) 视图表 (视图表是一个虚表,不存储数据,用来

Hive中有种假NULL,它看起来和NULL一摸一样,但是实际却不是NULL. 例如如下这个查询: hive> desc ljn004; OK a       string Time taken: 0.237 seconds hive> select a from ljn004; OK NULL Time taken: 46.232 seconds 看上去好像ljn004的a字段保存了一个 NULL, 但是换一个查询会发现它和NULL并不一样: hive> select a from l

hive中空值判断基本分两种 (1)NULL 与 \N hive在底层数据中如何保存和标识NULL,是由 alter table name SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = '\N'); 参数控制的 比如: 1.设置 alter table name SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = '\N');  则:底层数据保存的是'\N',通过查询显示的是'NULL' 这时如

hive的数据是放到hdfs中,当我们的分区字段类型为string时,如果使用动态分区向表中插入数据,而动态分区的那个字段恰好为null或者空字符串,这样hive会为其选一个默认的分区,我们查数据时分区字段的值也是这个默认分区的名,默认名为 __HIVE_DEFAULT_PARTITION__,这个默认分区的名称在配置hive时是可配置的. 如果分区字段的类型为int,这里就有四点疑问: 1. 分区字段的值为null或者空字符串时,hive的数据是什么样,hdfs的目录结构什么样? 2. 分区字

COALESCE (expression_1, expression_2, ...,expression_n)依次参考各参数表达式,遇到非null值即停止并返回该值.如果所有的表达式都是空值,最终将返回一个空值. 如果需要对某列为空时赋予默认值,常使用COALESCE(a,10) a为列名,10为默认值

今天遇到的一个大坑,话不多少,看sql和下边的查询结果: --问题:恰好把buildingid is null的记录给过滤掉 ),buildingid ),)); ); ); ); ); ); ); ),buildingid ),)); ); ); ); ); ); ); select * from tommyduan_gridcell_group_all_test t10 inner join tommyduan_fingerlib t11 on t10.gridid=t11.gridid a

这个问题的根源是,创建表的时候没有指定列分隔符还有行分隔符. 因此修改建表语句 问题依然重现,此问题苦恼了一个下午,有一次用describe tablename 发现了问题所在,原来是一直没有删除table drop table table name, 再重新建表,成功,问题解决

一.关系运算: 1. 等值比较: = 语法:A=B 操作类型:所有基本类型 描述: 如果表达式A与表达式B相等,则为TRUE:否则为FALSE 举例: hive> select 1 from lxw_dual where 1=1; 1 2. 不等值比较: <> 语法: A <> B 操作类型: 所有基本类型 描述: 如果表达式A为NULL,或者表达式B为NULL,返回NULL:如果表达式A与表达式B不相等,则为TRUE:否则为FALSE 举例: hive> select

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

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.概述 继续<那些年使用Hive踩过的坑>一文中的剩余部分,本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题.下面开始本篇文章的优化介绍. 2.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. 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,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,mi

Hive是一个基于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,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析.在本质上,Hive与Pig一样,都是将相应的查询语句转换为MapReduce程序,简化数据处理过程.不过相比Pig来说,Hive使用的HiveQL语言很接近SQL语言,因此对于开发人员来说更容易上手,使用频率也更高. 一.Hive基础知识 1.基本概念  Hive是一个建立在Hadoop

一.Hive基本概念.安装部署与初步使用 1. 后续课程 Hive 项目:hadoop hive sqoop flume hbase 电商离线数据分析 CDH Storm:分布式实时计算框架 Spark: 2. 如何学习大数据技术 上课时候,认真听,勤做笔记: 遇到难理解的概念,马上记录下来: 课后多动手,操作过程遇到问题,多思考: 不要遇到问题,首先就问别人: 珍惜问问题的机会: 讲究问题的技巧与方式,提出自己的大概思考思路: 多总结: 总结成文档,作为以后的参考: 归档成自己的知识库: 每个

 目录 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

转自:http://blog.csdn.net/ningguixin/article/details/12852051 有一张很大的表:TRLOG该表大概有2T左右TRLOG:CREATE TABLE TRLOG(PLATFORM string,USER_ID int,CLICK_TIME string,CLICK_URL string)row format delimitedfields terminated by '\t'; 数据:PLATFORM USER_ID CLICK_TIME CL

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

Querying and Inserting Data Simple Query Partition Based Query Joins Aggregations Multi Table/File Inserts Dynamic-Partition Insert Inserting into Local Files Sampling Union All Array Operations Map (Associative Arrays) Operations Custom Map/Reduce S

结缘大数据技术 CSDN:请简单地介绍一下自己. 蒋守壮:首先非常感谢CSDN能够给我这次被专访的机会,可以让我重新审视自己的职业发展历程,也希望能够帮助一些同行的朋友们.目前就职万达网络科技集团有限公司,是一名大数据分析师和大数据平台架构师. 我是电子专业出身,但自己对软件行业非常感兴趣,所以大学里一边学习本专业课程,一边到图书馆或活跃在相关技术网站上学习计算机专业课程.虽然累点苦点,但是为自己职业生涯打下了扎实的基础. 从毕业后至今,我已经在IT圈跌打滚爬5年多了,经历了很多,有苦有乐,这些