cube 数据立方体(Data Cube),是多维模型的一个形象的说法.(关于多维模型这里不讲述,在数据仓库设计过程中还挺重要的,有兴趣自行查阅) 立方体其本身只有三维,但多维模型不仅限于三维模型,可以组合更多的维度 为什么叫数据立方体? 一方面是出于更方便地解释和描述,同时也是给思维成像和想象的空间: 另一方面是为了与传统关系型数据库的二维表区别开来 下图为数据立方体的形象图 其实并不用把cube理解得很高大上,只要理解为分别按照不同维度进行聚合. hive中也有cube函数,可以实现多个任意

在处理流水增量表的时候,出现了一个判定的失误. select a.a1,a.a2 from ( select a.a1 ,,) as diff ,a.a2 from a lefter join b on a.a1=b.b1 ) c ; 因为左外关联,可能会出现b表数据不存在 则b.b2 is null , if(a.a2<>b.b2,1,0) as diff,null值的判断只能使用is ,is not : jdbc:hive2: ,); +------+--+ | _c0 | +------

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

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

在hive中,我们经常会遇到对某列进行count.sum.avg等操作计算记录数.求和.求平均值等,但这列经常会出现有null值的情况,那这些操作会不会过滤掉null能呢? 下面我们简单测试下: with tmp as(select null as col1 union allselect 666 as col1 union allselect 999 as col1)select avg(col1) avg_numm, sum(col1) sum_num, count(1) cnt, coun

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

本文整体分为两部分,第一部分是简写,如果能看懂会用,就直接从此部分查,方便快捷,如果不是很理解此SQL的用法,则查看第二部分,是详细说明,当然第二部分语句也会更全一些! 第一部分: hive模糊搜索表:show tables like '*name*'; 查看表结构信息:desc table_name; 查看分区信息:show partitions table_name; 加载本地文件:load data local inpath '/xxx/test.txt' overwrite into t

概述 参加了新的公司新的工作新的环境之后,本人必须学习更多的知识,所以稳固之前的知识和学习新的知识是重中之重,新的公司把hadoop大部分的组件都进行了架构源码深度改造,所以使用过程确实遇到一些麻烦,而写这篇随笔的目的就是记录之前学习的知识,并且作为学习新的架构的基础.就是本文说的hive组件. HIVE架构 hive是建立在hadoop之上数据仓库基础架构,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中的大规模数据机制.hive定义了

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

sqoop import -D oraoop.disabled=true \ --connect "jdbc:oracle:thin:@(description=(address=(protocol=tcp)(host=HOSTNAME)(port=PORT))(connect_data=(service_name=SERVICE_NAME)))" \ --username USERNAME --table TABLE_NAME --null-string '\\N' --null-n

Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs) Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs) Built-in Operators Relational Operators Arithmetic Operators Logical Operators Complex Type Constructors Operators on Complex Types Built-in Functions M

Built-in Operators Relational Operators The following operators compare the passed operands and generate a TRUE or FALSE value depending on whether the comparison between the operands holds. Operator Operand types       Description A = B All primitiv

转自:http://www.aboutyun.com/thread-7316-1-1.html 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; 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

从上一篇对Hive metastore表结构的简要分析中,我再根据数据设计的实体对象,再进行整个代码结构的总结.那么我们先打开metadata的目录,其目录结构: 可以看到,整个hivemeta的目录包含metastore(客户端与服务端调用逻辑).events(事件目录包含table生命周期中的检查.权限认证等listener实现).hooks(这里的hooks仅包含了jdo connection的相关接口).parser(对于表达树的解析).spec(partition的相关代理类).too

参考hive常用运算. •If函数: if •非空查找函数: COALESCE •条件判断函数:CASE • If 函数 : if 语法: if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull) 返回值: T 说明:  当条件testCondition为TRUE时,返回valueTrue:否则返回valueFalseOrNull 举例: hive> select if(1=2,100,200) from dual; hive> se

.If函数:if和case差不多,都是处理单个列的查询结果 语法: if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull) 返回值: T 说明: 当条件testCondition为TRUE时,返回valueTrue:否则返回valueFalseOrNull 举例:if(条件表达式,结果1,结果2)相当于java中的三目运算符,只是if后面的表达式类型可以不一样. hive) from lxw_dual; bbbb hive,,) fr

hive操作数据库还是比较方便的,因此才会有hbase与hive整合.下面我们hive的强大功能吧.为了增强阅读性,下面提几个问题: 1.hive支持哪些运算符? 2.hive是否支持左右连接? 3.hive如何截取字符串?4.hive提供了那些系统函数? 目录 一.关系运算:... 4 1. 等值比较: =. 4 2. 不等值比较: <>. 4 3. 小于比较: <. 4 4. 小于等于比较: <=. 4 5. 大于比较: >. 5 6. 大于等于比较: >=. 5

需求描述 考虑直接在Hive或者Impala等Big Data方案,能够支持MDX查询,现调研一下Mondrian对hive的支持情况. 环境准备 hive环境,采用hive-0.10-cdh4.2.1 客户端程序使用的类库:mondrian-3.6.0.olap4j-1.2.0-SNAPSHOT 数据准备 来源于网上一个数据源,准备四张表 Customer - 客户信息维表 Product - 产品维表 ProductType - 产品类表维表 Sale - 销售记录表 为了方便测试数据与MD

字符串函数 字符串长度函数:length 语法: length(string A) 返回值: int 说明:返回字符串A的长度 举例: hive> select length(‘abcedfg’) from dual; 7 字符串反转函数:reverse 语法: reverse(string A) 返回值: string 说明:返回字符串A的反转结果 举例: hive> select reverse(‘abcedfg’) from dual; gfdecba 字符串连接函数:concat 语法

Create [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name

第一部分:关系运算 Hive支持的关系运算符 •常见的关系运算符 •等值比较: = •不等值比较: <> •小于比较: < •小于等于比较: <= •大于比较: > •大于等于比较: >= •空值判断: IS NULL •非空判断: IS NOT NULL •LIKE比较: LIKE •JAVA的LIKE操作: RLIKE •REGEXP操作: REGEXP •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: