1 数据准备 create table stocks(id int, date string,price string, company string); insert into table stocks values (1,'2010-01-04','214.01','aapl'), (2,'2010-01-05','214.38','aapl'), (3,'2010-01-06','210.97','aapl'), (4,'2010-01-07','210.58','aapl'), (5,'

#进阶6: 连接查询 (多表连接) : 等值连接/非等值连接 /左右全连接/内连接 /* 含义: 当查询的字段来自于多个表时, 就会用到连接查询 一: sql 92标准 :等值连接 ,(#内连接) 1.可以为表区别名,区分多个重名的字段 2.为表使用别名后,只能使用别名去"select"! 二:非等值连接 1.where 列名 BETWEEN ... AND ... 三:自连接 :自己连接自己 四:左 / 右 外连接 1.应用场景: 用于查询一个表有内容,另一个表没有内容 如果从表中有

select * from ( select t1.instalment_id as r_id , t2.instalment_id as p_id from (select instalment_id from r_i ) t1 left join (select instalment_id from p_i ) t2on t1.instalment_id = t2.instalment_id) c where c.p_id is null create table ins as select

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

 目录 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer

转自http://www.alidata.org/archives/581 Hive 的官方文档中对查询语言有了很详细的描述,请参考:http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/LanguageManual ,本文的内容大部分翻译自该页面,期间加入了一些在使用过程中需要注意到的事项. Create Table CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

1.命令行操作 (1)打印查询头,需要显示设置: set hive.cli.print.header=true; (2)加"--",其后的都被认为是注释,但 CLI 不解析注释.带有注释的文件只能通过这种方式执行: hive -f script_name (3)-e后跟带引号的hive指令或者查询,-S去掉多余的输出: hive -S -e "select * FROM mytable LIMIT 3" > /tmp/myquery (4)遍历所有分区的查询将

http://www.aboutyun.com/thread-6217-1-1.html   1.Hive架构与基本组成     下面是Hive的架构图. 图1.1 Hive体系结构     Hive的体系结构可以分为以下几部分:     (1)用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI.其中最常用的是CLI,Cli启动的时候,会同时启动一个Hive副本.Client是Hive的客户端,用户连接至Hive Server.在启动 Client模式的时候,需要指出Hive Server所在

// HiveQLa) 数据定义语言1 数据库表的一个目录或命名空间,如果用户没有指定数据库的话,那么将会使用默认的数据库default-----创建数据库CREATE DATABASE guoyongrong;// 给每个数据库创建了一个目录,数据库的文件目录名是以.db结尾的CREATE DATABASE IF NOT EXISTS guoyongrong; // 避免在数据库存在的创建错误CREATE DATABASE guoyongrong LOCATION '/my/preferred

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.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 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 map

Hadoop Hive sql语法详解 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的

1.insert Insert时,from子句既能够放在select子句后,也能够放在insert子句前,以下两句是等价的 hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE eventsSELECT a.bar, count(*) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar; hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECTa.bar, count(*) FROM invites a WHERE

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统.它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,能够将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,能够将SQL语句转换为MapReduce任务进行执行.通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL.使不熟悉mapreduce 的用户非常方便的利用SQL 语言查询,汇总.分析数据. 而mapreduce开发者能够把 己写的mapper 和reducer 作为插

Hive QL: Create Table 创建一个指定名字的表.如果相同名字的表已经存在,则抛出异常:用户可以用 IF NOT EXIST 选项来忽略这个异常. EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表,在建表的同时指定一个指向实际数据的路径(LOCATION),Hive 创建内部表时,会将数据移动到数据仓库指向的路径:若创建外部表,仅记录数据所在的路径,不对数据的位置做任何改变.在删除表的时候,内部表的元数据和数 据会被一起删除,而外部表只删除元数据,不删除数据. LIKE 允许用户

hive是Apache的一个顶级项目,由facebook团队开发,基于java开发出面向分析师或BI等人员的数据工具(常用作出具仓库),它将文件系统映射为表,使用SQL实现mapreduce任务完成分析.即使不知道它的内部机制,却不影响你的使用. 这里主要以CLI使用为主并假设对SQL没大问题,材料来源<Hive权威指南>.个人工作和网上讨论.在阅读前,希望你能先了解一下hive的安装(上一篇博客有),这对理解hive的运行机制有一定帮助.如有疑问或问题,欢迎沟通讨论. 目录 shell执行h

1.   Hive基本概念 1.1  Hive简介 1.1.1 什么是Hive 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数据库表,并提供类SQL查询功能. 1.1.2 为什么使用Hive 直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 为什么要使用Hive 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力. 避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本. 扩展功能很方便. 1.1.3

想了解Hadoop整体结构及各框架角色建议飞入这篇文章,写的很好:http://www.open-open.com/lib/view/open1385685943484.html .以下文章是本人参考各牛人文章总结出,主要是Hive的使用.参考自:http://www.blogjava.net/hengheng123456789/archive/2011/01/05/342354.html 1. Hive是什么 Hive是一个基于hadoop的数据仓库.Hive 是建立在 Hadoop 上的数据

1. Hive简介 1.1 什么是Hive Hives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数据库表,并提供类SQL查询功能. 1.2 为什么使用Hive ① 直接使用Hadoop面临人员学习成功太高.项目周期要求太短.MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大等问题: ② Hive操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力,避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本,扩展功能很方便. 1.3 Hive的特点 可扩展:Hive可以自由的扩展集群的规

Hive官网(HQL)语法手册(英文版):https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual Hive的数据存储 1.Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中,没有专门的数据存储格式(可支持Text,SequenceFile,ParquetFile,RCFILE等) 2.只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符,Hive 就可以解析数据. 3.Hive 中包含以下数据模型:DB.Table,Ext