hive建表语句DML:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-CreateTable 创建表: hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);          Creates a table called pokes with two columns, the first being an integer and

一.type / create or repalce type 区别联系 相同: 可用关键字create type 或者直接用type定义自定义类型, 区别: create type 变量 as table of 类型 -- create type 变量 as object( 字段1 类型1, 字段2 类型2 ); -------------------------- type 变量 is table of 类型 -- type 变量 is record( 字段1 类型1, 字段2 类型2 );

http://heisetoufa.iteye.com/blog/366957/ 创建一个package(包) 声明: create or replace package mpay_route is   procedure or function declare; end mpay_route;   实现: create or replace package body mpay_route is   procedure or function define; end mpay_route;  

原始表数据如下: 需求:现要求按分号“;”将rate_item列进行分割后插入到新的数据表中. CREATE OR REPLACE FUNCTION fun_gp_test_xxx_20181026(v_month int) RETURNS INT AS $BODY$ declare v_num int; v_count int; begin v_num :; v_count :; loop v_num :; ) into v_count from temp_cwh_test_1106 wher

CREATE OR REPLACE FUNCTION SF_Taishou_Ksai_Date(v_receiptNum IN CHAR,                                                v_his        IN CHAR)  RETURN VARCHAR2 DETERMINISTIC IS  RESULT              VARCHAR2(50);  v_result_t          VARCHAR2(50);  v_tmp_

Create/Drop/Alter View Create View Drop View Alter View Properties Alter View As Select Version information Icon View support is only available in Hive 0.6 and later. Create View CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [(column_name [COMMENT column_com

FAILED: Error in metadata: MetaException(message:Got exception: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException: Cannot create directory /user/hive/warehouse/page_view. Name node is in safe mode. 在安装hive

用maven打包写好的jar,在放到hive中作暂时函数时报错. 错误信息例如以下: hive> create temporary function maxvalue as "com.leaf.data.Maximum"; java.lang.SecurityException: Invalid signature file digest for Manifest main attributes at sun.security.util.SignatureFileVerifier

Hive的基本数据类型 DDL DML: 基本数据类型 对于Hive而言String类型相当于数据库的varchar类型,该类型是一个可变的字符串,不过它不能声明其中最多能存储多少个字符,理论上它可以存储2GB的字符数. 集合数据类型 数据类型 描述 语法示例 STRUCT 和c语言中的struct类似,都可以通过“点”符号访问元素内容.例如,如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用. struct()

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. 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表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之HQL的基础语法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客的重点是介绍Hive中常见的数据类型,DDL数据定义,DML数据操作以及常用的查询操作.如果你没有hive的安装环境的话,可以参考我之前分析搭建hive的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9154324.html 一.Hive常见的属性配置 1>.Hive数据仓库位置配置 >.Default数据仓库的最原始位置在“h

一.Hive简介 1.hive概述 Apache 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. 可以将结构投影到已存储的数据中.提供了命令行工具和JDBC驱动程序以将用户连接到Hive. 数据计算:mapreduce分布式计算­>难度大 hive­>SQL语句 mysql 简化开发 减少学习成本 2.优缺点 优点: (1)操作接口采用了sql,简化开发,减少学习成本 (2)避免手写mapreduce程序 (3)hive执行延迟较高,适用场景大多用在对实

Hive 快速入门(全面) 2018-07-30 16:11:56 琅琊山二当家 阅读数 4343更多 分类专栏: hadoop 大数据   转载: https://www.codercto.com/a/5110.html 前言 我写这篇文章的目的是尽可能全面地对Hive进行入门介绍,这篇文章是基于hive-1.0.0版本介绍的,这个版本的Hive是运行在MapReduce上的,新的版本可以运行在Tez上,会有一些不同. Hive是对数据仓库进行管理和分析数据的工具.但是大家不要被“数据仓库”这

hive的启动: 1.启动hadoop2.开启 metastore 在开启 hiveserver2服务nohup hive --service metastore >> log.out 2>&1 &nohup hive --service hiveserver2 >> log.out 2>&1 &查看进程是否起起来:tandemac:bin tanzhengqiang$ jps -ml | grep Hive 数据结构 1.视频表 字段

第1章 Hive入门 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. 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表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 )Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 避免

目录 1. 创建表 2. 拷贝表 3. 查看表结构 4. 删除表 5. 修改表 5.1 表重命名 5.2 增.修.删分区 5.3 修改列信息 5.4 增加列 5.5 删除列 5.6 修改表的属性 1. 创建表 create table语句遵从sql语法习惯,只不过Hive的语法更灵活.例如,可以定义表的数据文件存储位置,使用的存储格式等. create table if not exists test.user1( name string comment 'name', salary float

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

首先,最大的区别是二者属于不同类型的语句,前者是DML语句(数据操作语言,SQL中处理数据等操作统称为数据操纵语言),完成后需要提交才能生效,后者是DDL语句(数据定义语言,用于定义和管理 SQL 数据库中的所有对象的语言 ),执行完直接生效,不提供回滚,效率比较高.其次,功能不同,前者只是插入数据,必须先建表:后者则建表和插入数据一块完成. insert  into  table1(columns1,columns2) select  columns1,columns2  from  tabl

hive基本操作 hive的数据类型 1)基本数据类型 TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT FLOAT/DOUBLE BOOLEAN STRING 2)复合类型 ARRAY:一组有序字段.字段的类型必须相同,例Array(1,2) MAP:一组无序的键/值对.键的类型必须是原子的,值可以是任何类型,同一个映射的键的类型必须相同,值得类型也必须相同.例Map('a',1,'b',2) STRUCT:一组命名的字段.字段类型可以不同.例Struct('a',1,1,0) hive

工作中经常要用到的一些东西,一直没整理,用的多的记住了,用的不多的每次都是去查,所以记录一下. DDL(数据定义语言),那就包括建表,修改表结构等等了 建表:create hive table hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); 创建一个名为pokes的表,包括两个字段,第一个字段foo是整型,第二个字段bar是字符串. hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIO