--Hive中日期函数总结: --1.时间戳函数 --日期转时间戳:从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数 select unix_timestamp(); --获得当前时区的UNIX时间戳 select unix_timestamp('2017-09-15 14:23:00'); select unix_timestamp('2017-09-15 14:23:00','yyyy-MM-dd HH:mm:ss'); select unix_timestamp('2017

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

转义字符 将后边字符转义,使特殊功能字符作为普通字符处理,或者普通字符转化为特殊功能字符. 各个语言中都用应用,如java.python.sql.hive.shell等等. 如sql中 "\"" "\'" "\t" "\n" sql中直接输出 " ' tab键 换行键 转义字符的一般应用 "\"转义字符放到字符前面,如java和python输出内容用双引号标识,双引号中可以用转义字符\进

引入下面方法即可: /** * 获取两个时间中的每一天 * @param bigtimeStr 开始时间 yyyy-MM-dd * @param endTimeStr 结束时间 yyyy-MM-dd * @return * @throws ParseException */ private List<String> getDays(String bigtimeStr, String endTimeStr) throws ParseException { Date bigtime = new S

MS Chart 折线图——去除时间中的时.分.秒,按天统计   private void Form2_Load(object sender, EventArgs e){            string sql1 = "select 关键词,时间,相同条数 from 条目表";            OleDbCommand cmd1 = new OleDbCommand(sql1, conn);            conn.Open();                   

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[HANA系列]SAP HANA SQL获取时间中的小时   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 使用SAP HANA SQL获取给出时间的小时

一.string类型,年月日部分包含的时间统一格式: 原数据格式(时间字段为string类型) 取数时间和格式的语法  2018-11-01 00:12:49.0 substr(regexp_replace(created_at,'-',''),0,8)>='20181101' month=201809,day=01 concat(month,day)>= '20180901' dt=181101 concat('20',a.dt)>=‘20181101’   二.日期函数(时间戳)以及

一.Hive的參数设置 1.  三种设定方式:配置文件 ·   用户自己定义配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml ·   默认配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml 用户自己定义配置会覆盖默认配置. 另外,Hive也会读入Hadoop的配置,由于Hive是作为Hadoop的client启动的,Hadoop的配置文件包含 ·   $HADOOP_CONF_DIR/hive-site.xml ·   $HADOOP_CONF_DIR/h

问题: { "name": "abc", "time": "2015-02-10T15:18:21.7046433+08:00" } 解决方法: 1.在WebApiConfig.cs的Register方法中加入以下语句,插入自定义的JsonDateTimeConverter格式 GlobalConfiguration.Configuration.Formatters.JsonFormatter.SerializerSettin

使用hive储存数据时,需要对做分区,如果从kafka接收数据,将每天的数据保存一个分区(按天分区),保存分区时需要根据某个字段做动态分区,而不是傻傻的将数据写到某一个临时目录最后倒入到某一个分区,这是静态分区. Hive动态分区步骤如下: 1.建立某一个源表模拟数据源并插入一些数据 create table t_test_p_source ( id string, name string, birthday string ) row format delimited fields termin

背景: 根据<Hive权威指南>上讲,在hive-0.8.0以后可以使用--define key=value命令定义用户自定义的变量以便在Hive脚本中引用.当用户使用这个功能时,Hive会将这个键值对放在hivevar命名空间下.并且,hivevar这个命名空间在使用过程中是可选的,也就是说可写可不写,自定义的变量都会放在hivevar这个命名空间下. 为了支持上面的观点,书上做了下面的操作.我为了亲自体会,使用的是hive-0.13.0. 1.使用hive --define foo=bar

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的

本文翻译自官网:Use Hive connector in scala shell  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/scala_shell_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink Scala Shell 是尝试 flink 的便捷方法. 您也可以在 scala shell 中使用 hive,而不是在pom文件中指定 hive 依赖关

select a.* from ( select a.*,rand(12345) as random from tripdata a ) a where random between 0 and 0.2; a.country a.city a.visitors a.random 阿联酋 迪拜 268 0.3618031071604718 阿联酋 迪拜 108 0.932993485288541 澳大利亚 墨尔本 230 0.8330913489710237 澳大利亚 墨尔本 188 0.3264

yyyy-MM-dd与yyyyMMdd000000转换的三种方法 方法一:date_format(只支持yyyy-MM-dd -> yyyyMMdd000000) select date_format('2019-10-07', 'yyyyMMdd000000') 方法二:from_unixtime + unix_timestamp select from_unixtime(unix_timestamp('2019-10-07', 'yyyy-MM-dd'), 'yyyyMMdd000000')

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'

方法 1. year(),month(),day() 方法 2. dayofweek(),dayofmonth(),dayofyear(); 方法 3. hour(),minute(),second(); 方法 4. weekofyear();

select convert(varchar(10),getdate(),120

直接上代码: 第一部分: case class OrdPacsresult_obj(pk_dcpv: String, result_obj: String) 第二部分: def ordsubj: Unit = { import sparkSession.implicits._ import sparkSession.sql val dataset: Dataset[OrdPacsresult_subj] = sql("select pk_dcpv,result_obj,result_subj f

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

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