0. 说明 Hive 的高级聚合函数 union all | grouping sets | cube | rollup pv //page view 页面访问量 uv //user view 访问人数 1. union all 表联合操作 1.0 准备数据 pv.txt cookie1 cookie5 cookie7 cookie3 cookie2 cookie4 cookie4 cookie2 cookie3 cookie5 cookie6 cookie3 cookie2 cookie1 c

为了提高开发者的易用性,Rafy 领域实体框架在很早开始就已经支持使用 Linq 语法来查询实体了.但是只支持了一些简单的.常用的条件查询,支持的力度很有限.特别是遇到对聚合对象的查询时,就不能再使用 Linq,而只能通过构造底层查询树的接口来完成了.由于开发者的聚合查询的需求越来越多,所以本周我们将这部分进行了增强. 接下来,本文将说明 Rafy 框架原来支持的 Linq 语法,以及最新加入的聚合查询支持及用法.   使用 Linq 查询的代码示例 public WarehouseList G

好久不写,一方面是工作原因,有些东西没发直接发,另外的也是习惯给丢了,内因所致.今天是个好日子,走起! btw,实际上这种格式化输出应该不只限于某一种需求,差不多是通用的. 需求: --基本的:当前Hive查询结果存在数据与表头无法对齐的情况,不便于监控人员直接查看,或者导出到excel中,需要提供一个脚本,将查询结果处理下,便于后续的查看或者操作. --额外的:A.每次查询出来的结果字段数.字段长度不固定:B.每个数据文件中可能包含不只一套查询结果,即存在多个schema. 想法: 对于基本需

-------------------------------------------------自己偷的懒,或许用加倍时间也补不回来,珍惜现在的拥有的时光,把我现在! 上节回顾 基于对象的跨表查询(子查询语句) ******* 正向查询按字段,反向查询按表名小写 一对多查询 book.publish Book对象 ------------------------- Publish对象 publish.book_set.all() 多对多查询 book.authors.all() Book对象

昨日内容回顾 # 一对多的添加方式1(推荐) # book=Book.objects.create(title="水浒传",price=100,pub_date="1643-4-12",publish_id=1) # print(book.title) # 一对多的添加方式2 # publish必须接受一个对象 # xigua=Publish.objects.filter(name="西瓜出版社").first() # book=Book.obj

昨日内容回顾 # 一对多的添加方式1(推荐) # book=Book.objects.create(title="水浒传",price=100,pub_date="1643-4-12",publish_id=1) # print(book.title) # 一对多的添加方式2 # publish必须接受一个对象 # xigua=Publish.objects.filter(name="西瓜出版社").first() # book=Book.obj

hive查询遇到java.io.EOFException: Unexpected end of input stream错误 原因基本上有两个: 空文件 不完整的文件 解决办法: 删除对应文件- 参考 看这里

在BI服务中通过查询聚合语句分析定位慢查询/聚合分析,小结如下: 慢查询定位: 通过Profile分析慢查询 对于查询优化: 通过添加相应索引提升查询速度: 对于聚合大数据方案: 首先要说明的一个问题是,对于OLAP型的操作,期望不应该太高.毕竟是对于大量数据的操作,光从IO就已经远超通常的OLTP操作,所以要求达到OLTP操作的速度和并发是不现实的,也是没有意义的.但并不是说一点优化空间也没有. 这样优化之后预计在可以提升一部分查询性能,但是并不能解决.原因开头说了,对OLAP就不能期望这么高

使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个表用来存放ncdc的数据 create table ncdc ( year string, month string, data string, time string, air string, a string, b string, c string, d string, e string, f

一.基于双下划线的跨表查询 Django 还提供了一种直观而高效的方式在查询(lookups)中表示关联关系,它能自动确认 SQL JOIN 联系.要做跨关系查询,就使用两个下划线来链接模型(model)间关联字段的名称,直到最终链接到你想要的model 为止. 核心得学会通知ORM引擎什么时候,join哪张表 join看似复杂,实则最简单.因为把字段列出来之后,就相当于单表操作了!想怎么取值都可以! 正向查询按字段,反向查询按表名小写用来告诉ORM引擎join哪张表 返回值是QuerySet

今天下午有同事反馈她提交了了一个SQL后,hive 查询就停止响应了. 我看了下,发现hiveserver确实hug住了.听过查看日志,发现了一个牛逼的SQL, 这个SQL很简单: select a.column1, b.column2 from a left join b on a.id = b.id 这两张表都是很大的表,保存了好多年的数据,表b按照日期和类目进行了分区. 因为没有加限制,所以HiveMetaStore在获取分区的时候,会从mysql中获取这个表所有的分区信息,SQL如下:

hive DDL 启动hadoop /apps/hadoop/sbin/start-all.sh 开启MySQL库,用于存放hive的元数据 sudo service mysql start 启动hive hive 在/data/hive3下下载数据库数据 mkdir /data/hive3 cd data/hive3 wget http://192.168.1.100:60000/allfiles/hive3/buyer_log wget http://192.168.1.100:60000/

求大神解惑,找了很久都没有找到为什么??? hive支持length() 函数,不支持ifnull()函数??? impala实现hive查询 支持ifnull()函数,不支持length()  函数???

异常信息如下: select * from b_pt_pr_customer_address_info limit 19; FAILED: SemanticException Unable to determine if hdfs://nodexx:8020/user/hive/warehouse/ss_aa_bb_info is encrypted: java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://nodexx:8020/user/hi

Hive中执行SQL语句时,出现类似于“Display all 469 possibilities? (y or n)”的错误,根本原因是因为SQL语句中存在tab键导致,tab键在linux系统中是有特殊含义的. 基本查询 desc formatted stu_buck;desc stu_buck; 创建部门表 create table if not exists dept( deptno int, dname string, loc int) row format delimited fie

scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.sql.hive.HiveContext scala> val hcon=new HiveContext(sc)warning: there was one deprecation warning; re-run with -deprecation for detailshcon: org.apache.spark.sql.hive.HiveCo

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.

一. 为什么hive是数据仓库 hive局限于hdfs, 不能进行记录级别的增删改 hive底层的mapreduce启动耗时很长, 无法做到传统数据库的秒查, 只适合离线分析 hive不支持事务, 无法完成OLTP的要求, OLTP选择hbase或cassandera 二. hive安装 每个hive客户端, 都需要有一个元数据服务来存储元信息(表模式,分区信息), 通常用传统数据库的一个表来存储元信息 hive内部默认用derby存储元信息, 由于derby是单进程存储, 使得不允许两个以上的

use MySchoolTwo    -- 简单查询    select * from Student    -- 话说这种查询的效率要比 * 要高级点    select sId , sName , sAge , sNo , sBirthday , sClassId , sSex from Student    select sName from student    -- 给列改名三种方式    select sName as '' 姓名'' , sAge as '' 年龄 '', sNo

在hive的数据建表时,为了查询的高效性,我们经常会对表建立分区,例如下面的表 create external table dm_fan_photo_icf_basic(user string, item string, hot int) PARTITIONED BY (day string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' stored as textfile location '/user/hive/fan/photo/icf/b

1)对于hive内置的列,不是自己建的,在查询的时候需要添加反引号` 比如:`_mt_message`,别在这里犯错误, (2)南京的_mt_message是json的格式,所以可以直接使用:get_json_object(`_mt_message`,'$.Flag') 南京的: 代码块             {"EngineId":"90927395","GPSBrand":"伴车星","OwnerName&qu