Hive 的collect_set使用详解   https://blog.csdn.net/liyantianmin/article/details/48262109 对于非group by字段,可以用Hive的collect_set函数收集这些字段,返回一个数组: 使用数字下标,可以直接访问数组中的元素: select a,collect_set(b) as bb from t where b<='xxxxxx' group by a 会按照a分组 通过collect_set会把每个a所对应的

一.Hive概述 1.Hive简介 Hive数据仓库软件有助于使用SQL读取.编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集.提供了命令行工具和JDBC驱动程序以将用户连接到Hive. Hive可以将SQL语句自动转化为Mapreduce程序,节省了手写框架的困难. 2.Hive优缺点 优点:1)操作接口采用了SQL,避免了首先MR程序,简化开发,降低学习成本: 2)Hive依赖于HDFS做存储,是HDFS上的工具: 3)Hive虽然使用SQL,但是他能处理大规模的数据: 4)Hive支持自定义函数.

目录 一.基本数据类型 案例实操 二.集合数据类型 案例实操 Map类型 三.类型转换 1.隐式类型转换 2.显示(强制)类型转换 一.基本数据类型 HIVE MySQL JAVA 长度 例子 TINYINT TINYINT byte 1byte有符号整数 2 SMALINT SMALINT short 2byte有符号整数 20 INT INT int 4byte有符号整数 20 BIGINT BIGINT long 8byte有符号整数 20 BOOLEAN 无 boolean 布尔类型,t

解析url scala> import java.net.URLimport java.net.URL scala> val urlstr="http://www.baidu.com:8899/getUsername?userid=110&sysId=552" urlstr: String = http://www.baidu.com:8899/getUsername?userid=110&sysId=552 scala> val aa=new URL

1.两种方式管理偏移量并将偏移量写入redis (1)第一种:rdd的形式 一般是使用这种直连的方式,但其缺点是没法调用一些更加高级的api,如窗口操作.如果想更加精确的控制偏移量,就使用这种方式 代码如下 KafkaStreamingWordCountManageOffsetRddApi package com._51doit.spark13 import com._51doit.utils.JedisConnectionPool import org.apache.kafka.clients

目前HVIE里查询如下语句报错: select * from dw.ticket_user_mtime limit 10; 错误如下: 17/07/06 16:45:38 [main]: DEBUG impl.RecordReaderImpl: merge = [{data range [22733, 19927580), size: 19904847 type: array-backed}]Failed with exception java.io.IOException:java.lang.

原文链接https://www.cnblogs.com/felixzh/p/8604188.html Map阶段包括: 第一读数据:从HDFS读取数据 1.问题:读取数据产生多少个Mapper? Mapper数据过大的话,会产生大量的小文件,由于Mapper是基于虚拟机的,过多的Mapper创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量的硬件资源: Mapper数太小,并发度过小,Job执行时间过长,无法充分利用分布式硬件资源: 2.Mapper数量由什么决定? (1)输入文件数目 (2)输入文件的大小

一.DDL数据定义 1.创建数据库 1)创建一个数据库,数据库在 HDFS 上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db. hive (default)> create database db_hive; 2)避免要创建的数据库已经存在错误,增加 if not exists 判断.(标准写法) hive (default)> create database db_hive; FAILED: Execution Error, return code 1 from org.

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

用户指导 Hive 指导 Hive指导 概念 Hive是什么 Hive不是什么 获得和开始 数据单元 类型系统 内置操作符和方法 语言性能 用法和例子(在<下>里面) 概念 Hive是什么? Hive是一个以Apache Hadoop为基础的数据仓储基础设施.Hadoop为数据的存储和运行在商业机器上提供了可扩展和高容错的性能. Hive的设计目标是使得数据汇总更加简单和针对大容量数据的查询和分析.它提供SWL来使得用户可以更简单地查询.汇总和数据分析.同时,Hive的SQL为用户提供了多种地

建表规则如下: 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 (

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. 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 lxw_dual; 7 2. 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 lxw_dual; gfdecba 3. 字符串连接函数

由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH,并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群.最近在学习SparkSQL,看到SparkSQL on HIVE.下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据. (说明:如果不是采用CDH在线自动安装和部署的话,可能需要对源码进行编译,使它能够兼容HIVE. 编译的方式也很简单,只需要在Spark_SRC_home(源码的home目录下)执行如下命令: ./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2

order by order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规 模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项&几项排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive.ma

首先声明,此文是属于纯粹收藏文,感觉讲的很不错. 本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构,该结构集行存储和列存储的优点于一身,在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色. Facebook曾在2010 ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)会议上介绍了数据仓库Hive.Hive存储海量数据在Hadoop系统中,提供了一套类数据库的数据存储和处理机制.它采用类SQL语言对数据进行自动化

初步认识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,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive 并不适合那些需要低延迟的应用,例如,联机事务处理(OLTP).Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型,Hive 将用

以前以为版本不同,遇到的问题就不同,后来发现,无论是新版本,还是老版本,遇到的问题大部分都是相同的.下面解决问题的方法仅供借鉴 1.拒绝连接的错误表现是什么?2.表不存在该如何解决?3.null字段填充符该如何指定?环境hive 版本hive-0.11.0sqoop 版本 sqoop-1.4.4.bin__hadoop-1.0.0从hive导到mysql mysql 表 mysql> desc cps_activation; +----+-----+--+-–+---+------+ | Fie

hive函数参考手册 原文见:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF 1.内置运算符1.1关系运算符 运算符 类型 说明 A = B 所有原始类型 如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败,因为无效的语法. SQL使用”=”,不使用”==”. A <> B 所有原始类型 如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值为”NULL”,结果返回”NULL”.

原数据格式 : gid       id      score a1        1       90 a1        2      80 a1       3      79 a1       4      80 a2      1       79 a2      3       89 a3      2        45 a3     4        57 a4     3          56 a5     3            89 ...... 要把数据变成: gid

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 楔子 Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具,提供了类似于SQL的HiveQL语言,使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析.由于这一特性而收到广泛的欢迎. Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块,这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现,因而在处理速度上不是非常令人满意.由于Spark出色的处理速度,有人已经成功将HiveQL的执行利用Spark来运行,这就是已经非常