很多时候,我们需要将Hive的查询(select)结果保存起来,方便进一步处理或查看.在Hive里面提供了不同的方式来保存查询结果,在这里做下总结: 一.保存结果到本地 方法1:调用hive标准输出,将查询结果写到指定的文件中 这个方法最为常见,笔者也经常使用.sql的查询结果将直接保存到/tmp/out.txt中: $ hive -e "select user, login_timestamp from user_login" > /tmp/out.txt 方法2:使用INSE

mysql> create table stunow select distinct 学号,姓名,密码 from stu12to15 ;

在hive中对于json的数据格式,可以使用get_json_object或json_tuple先解析然后查询. 也可以直接在hive中创建json格式的表结构,这样就可以直接查询,实战如下(hive-2.3.0版本): 1. 准备数据源 将以下内容保存为test.txt {"student":{"name":"king","age":11,"sex":"M"},"class&

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 0.13.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题

1.hive概述 Apache Hive数据仓库软件有助于使用SQL读取,编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集.可以将结构投影到已存储的数据中.提供了命令行工具和JDBC驱动以将用户连接到Hive. 2.hive优缺点 优点: (1)操作接口采用了sql,简化开发,减少学习成本. (2)避免手写mapreduce程序 (3)hive执行延迟较高,使用场景大多用在实时性要求不强的情景 (4)优点在于处理大数据 (5)支持自定义函数 缺点: (1)hive的sql表达能力有限(HSQL) (2)

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 2.3.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题,

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8710356.html 概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表   一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COM

  Hive只支持在FROM子句中使用子查询,子查询必须有名字,并且列必须唯一:SELECT ... FROM(subquery) name ... 确认下是否一定要求列必须唯一?      建表语句: create table  tb_in_base (    id  bigint,    devid bigint,     devname string ) partitioned by (job_time bigint) row format delimited fields termina

MySQL多表查询之外键.表连接.子查询.索引 一.外键: 1.什么是外键 2.外键语法 3.外键的条件 4.添加外键 5.删除外键 1.什么是外键: 主键:是唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空,用来保证数据完整性 外键:是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值,用来和其他表建立联系用的.所以说,如果谈到了外键,一定是至少涉及到两张表.例如下面这两张表: 上面有两张表:部门表(dept).员工表(emp).Id=Dept_id,而Dept_id就是员工表中的外键:因为员工表中的员

MySQL简单查询详解-单表查询 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.查询的执行路径 一条SQL查询语句的执行过程大致如下图所示: 1>.客户端和服务端通过mysql协议进行通信,mysql服务器通过某种客户端发送来的查询语句的时候,首先会去本地检验缓存是否命中,如果请求的SQL语句之前有本查询过,就会把之前的查询结果直接返回给用户(查询缓存的功能最少要满足三成以上才有意义,如果所有的查询都去用缓存且所有的SQL没有一次被命中的话就毫无意义啦.): 2>.如果

-- 1. 在使用select into前,可以先做一下判断 if OBJECT_ID('tempdb..#TT')is not NULL drop table #TT -- 2. 查询结果保存为临时表 SELECT * INTO #TT FROM ( SELECT * FROM fkcData0919 ) AS aaa ORDER BY [乡(镇)] +[村] -- 3. 查询临时表 SELECT * FROM #TT -- 4. 删除原始表 TRUNCATE TABLE fkcData091

Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具.使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别, 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 基本原则: 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段 select ... from A join B on A.key = B.key where A.userid>10 and B.userid<10 and A.

步骤一: hive> add jar /setup/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar; hive> add jar /usr/lib/hive/lib/hive-contrib-0.9.0-cdh4.1.2.jar; 步骤二: hive> CREATE TEMPORARY FUNCTION dboutput AS 'org.apache.Hadoop.hive.contrib.genericudf.example.GenericUD

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件emp.txt和dept.txt可以从本仓库的resources目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMAL(7,2

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA

SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE TABLE_NAME='subject' --表名 1.利用sysobjects系统表 在这个表中,在数据库中创建的每个对象(例如约束.默认值.日志.规则以及存储过程)都有对应一行,我们在该表中筛选出xtype等于U的所有记录,就为数据库中的表了. 示例语句如下: select * from sysobjects where xtype='U' 注意:在SQL SERVER2005中,出现了sys.ob

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA

--查询nvarchar(max)的表和字段 select 'insert into #tempTabelInfo select '''+d.name+''', '''+a.name+''', max(len('+a.name+')) as '+d.name+'的'+a.name+' from '+d.name+' with(nolock) ' , d.name as tabelname,a.name,b.name FROM syscolumns  a, systypes b,sysobject

写在前面的话: 不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程: 不要求每个人一定知道线上(现在或未来)哪张表数据量大,哪张表数据量小: 但把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 在实例讲解之前,我们先回顾一下联表查询的基础知识. ——联表查询的基础知识—— 引子:为什么第一个查询using temporary,第二个查询不用临时表呢? 下面两个查询,它们

查询数据库中所有表名select table_name from information_schema.tables where table_schema='csdb' and table_type='base table'; 查询指定数据库中指定表的所有字段名column_nameselect column_name from information_schema.columns where table_schema='csdb' and table_name='users'

概述 对于mysql和Infobright等数据库,information_schema数据库中的表都是只读的,不能进行更新.删除和插入等操作,也不能加触发器,因为它们实际只是一个视图,不是基本表,没有关联的文件. information_schema.tables存储了数据表的元数据信息,下面对常用的字段进行介绍: table_schema: 记录数据库名: table_name: 记录数据表名: engine : 存储引擎: table_rows: 关于表的粗略行估计: data_lengt