如果想把 20180123 转换成 2018-01-23,可以使用: select from_unixtime(unix_timestamp('${p_date}','yyyymmdd'),'yyyy-mm-dd') from dual limit 1; http://blog.csdn.net/lichangzai/article/details/19406215 1.日期函数UNIX时间戳转日期函数: from_unixtime语法:from_unixtime(bigint unixtime

今天select from_unixtime(unix_timestamp(),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') UNIX时间戳转日期函数: from_unixtime 语法: from_unixtime(bigint unixtime[, string format]) 返回值: string 说明: 转化UNIX时间戳(从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数)到当前时区的时间格式 举例: hive> select from_unixtime(132330

转自大神 http://www.oratea.net/?p=944 无论做什么数据,都离不开日期函数的使用. 这里转载一下Hive的日期函数的使用,写的相当完整. 日期函数UNIX时间戳转日期函数: from_unixtime语法:from_unixtime(bigint unixtime[, string format]) 返回值: string说明: 转化UNIX时间戳(从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数)到当前时区的时间格式举例:hive> select fr

需求:某资产近一个月的资产值 比如:今天是2018年2月28日,近一个月若是按照自然月来算,那么是2018年2月1日至2018年2月28日.最终需要的日期格式为:yyyyMMdd. 当日时间戳 unix_timestamp() 方法可得到当前时间的时间戳. 上月今日 使用 add_months(日期,N) 函数可将日期往前.往后推N个月.主要有两种格式: add_months(‘yyyy-MM-dd hh:mm:ss’,N),add_months(‘yyyy-MM-dd’,N).N为正往后推,N

1. from_unixtime 日期函数UNIX时间戳转日期函数: from_unixtime 语法:from_unixtime(bigint unixtime[, stringformat]) 返回值: string说明: 转化UNIX时间戳(从1970-01-0100:00:00 UTC到指定时间的秒数)到当前时区的时间格式举例: ); +----------------------+--+ | _c0 | +----------------------+--+ :: | +-------

来到广发返现由于历史遗留问题很多时间格式十分杂乱 我将总结一下时间日期的事情 1.hive原生时间函数的功能 2.一些基本业务时间范围的指标的sql案例 3.自定义udf函数让后来人更方便

1.to_date:日期时间转日期函数 select to_date('2015-04-02 13:34:12');输出:2015-04-02122.from_unixtime:转化unix时间戳到当前时区的时间格式 select from_unixtime(1323308943,’yyyyMMdd’);输出:20111208123.unix_timestamp:获取当前unix时间戳 select unix_timestamp();输出:1430816254select unix_timest

时间格式转换 日期格式→Unix时间戳 转10位Unix时间戳 数据:2020-07-23 15:01:13 Presto:select to_unixtime(cast('2020-07-23 15:01:13' as timestamp)) Hive:select unix_timestamp(cast('2020-07-23 15:01:13' as timestamp)) 转13位Unix时间戳 数据:2020-07-23 15:01:13.343 Presto:select to_un

今天我们来讲一下如何看懂Hive的查询计划. hive的执行计划包括三部分 – Abstract syntax tree – 可以直接忽略  – Stage dependencies – 依赖 – Stage plans – hive如何执行任务的信息. 下面还是以一个案例作为说明 设置自动连接为false的话,要走5步. 4 Map Reduces tells you something is not right.        Stage:    Stage-1               

思路 YYYY-MM-DD与YYYYMMDD:hh-mm-ss与hhmmss的相互转换有两种办法,第一种是利用UNIX时间戳函数,第二种是利用字符串拼接函数. YYYY-MM-DD与YYYYMMDD相互转换例子 以2020-08-23和20200823相互转换为例 --方法1: from_unixtime + unix_timestamp --2020082转成2020-08-23 select from_unixtime(unix_timestamp('20200823','yyyymmdd'

一.时间戳函数 1.获取当前时区的UNIX时间戳:select unix_timestamp(); 2.将指定时间转为UNIX时间戳: select unix_timestamp('2012-03-03 11:45:31'); 3.将指定的实际转为贵UNIX时间戳:select unix_timestamp('2018-08-08 16:22:01','yyyy-MM-dd HH:mm:ss'); 二.时间戳转日期 1.select from_unixtime(1533716521);2018-

近一月客户新增常规里程数与额度比即上个月 第一天(包含)到上个月最后一天(包含) 字段是batch_date==>格式是 yyyymmdd ),'MM'),'-',''); +-----------+--+ | _c0 | +-----------+--+ | +-----------+--+ select replace(trunc(current_date,'MM'),'-',''); +-----------+--+ | _c0 | +-----------+--+ | +--------

1. date和datetime类型的区别 date是SQL Server 2008新引进的数据类型.它表示一个日期,不包含时间部分,可以表示的日期范围从公元元年1月1日到9999年12月31日.只需要3个字节的存储空间. dateTime 日期和时间部分,可以表示的日期范围从公元1753年1月1日00:00:00.000 到9999年12月31日23:59:59.997 ,精确到3.33毫秒,它需要8个字节的存储空间. 2. GETDATE()函数,返回当前日期时间(datetime类型) S

在Hive原生版本中,目前并没有返回星期几的函数.除了利用java自己编写udf外,也可以利用现有hive函数实现. 方法格式: pmod(datediff('#date#', '任意年任意一个星期日的日期'), 7) 1.datediff 是两个日期相减的函数,hive日期函数可以见附录:日期相减函数:datediff语法:datediff(string enddate, string startdate)返回值: int说明: 返回两个时间参数的相差天数.2. pmod 是正取余函数:正取余

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

1.建表: hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING); 由于很多数据在hadoop平台,当从hadoop平台的数据迁移到hive目录下时,由于hive默认的分隔符是/u0001,为了平滑迁移,需要在创建表格时指定数据的分割符号,语法如下: create table ooo(uid strin

一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MRJob)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另外要说明的是,这个优化只是针对Hive 0.9版本,而不是后来Hortonwork发起Stinger项

hive在大数据套件中占很的地位,分享下个人经验. 1.在hive日常开发中,我们首先面对的就是hive的表和库,因此我要先了解库,表的命名规范和原则 如 dwd_whct_xmxx_m 第1部分为表数据仓库分层:可能取值为ods,dwd(dw明细层),dws(dw汇总层),ads(应用层)等. 第2部分为业务领域 可能为whct(文化传统),whcp文化产品等. 第3层为用户自定义标签 比如项目信息为xmxx,用户可以可以自己定义业务,项目和产品标签 第4层为时间标签:比如d为天,m为月,y为

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. 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表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

群里共享了一本hive调优的书记,名叫<Hive Tunning>,就忍不住开始看了,也顺便记录一下自己学到的东西,备忘! 首先,这是hive的数据摘要,别问我什么意思,我也没看懂. 好,我们正式开始,首先是连接的问题,我们都知道连接耗时长,但是连接无法避免,那hive又是怎么处理连接操作的呢? 下面是hive的连接策略 hive有三种类型的连接策略 (1)Shuffle Join : 这种类型的是通过map/reduce 来实现连接操作的,优点是不需要考虑数据的大小和分布,缺点是消耗大量的资