http://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/70057638 数据类型转换 同Java语言一样,Hive也包括 隐式转换(implicit conversions)和显式转换(explicitly conversions). Hive在需要的时候将会对numeric类型的数据进行隐式转换.比如我们对两个不同数据类型的数字进行比较,假如一个数据类型是INT型,另一个 是SMALLINT类型,那么SMALLINT类型的数据将会被隐式转换地转换

hive字符串分割函数 split(str, regex) - Splits str around occurances that match regexTime taken: 0.769 seconds, Fetched: 1 row(s) 返回值为一个数组 a.基本用法: 例1: split('a,b,c,d',',') 得到的结果: ["a","b","c","d"] b.截取字符串中的某个值: 当然,我们也可以指定取结

hive 查看函数: show  functions; parse_url: parse_url(url, partToExtract[, key]) - extracts a part from a URL解析URL字符串,partToExtract的选项包含[HOST,PATH,QUERY,REF,PROTOCOL,FILE,AUTHORITY,USERINFO]. 举例:* parse_url('http://facebook.com/path/p1.php?query=1', 'HOST

json 字符串为: 字段名为: json {"appId":36222,"deviceId":"12536521-7b3d-41f6-9c09-fdb94b1098a6","md":"{\"os\":\"Android\",\"imei\":\"351834334\",\"nt\":\"wifi\"

目前没发现有什么方便的函数可以直接使用,只能使用concat来手工拼接. 注意将null的字段值转为空,使用nvl函数 如果将hql语句写在script.q文件里面如下: select concat('{"data_dt":"',a.data_dt, '","user":"',NVL(a.`user`, ''), '","click":"',NVL(a.click, ''), '"}')

可以参考: 博文 : https://www.iteblog.com/archives/1639.html

[From] http://bigdataprogrammers.com/string-date-conversion-hive/ Please refer below table to convert any date format into fixed format i.e yyyy-MM-dd . Input column name: dt (String).Replace dt with your column name. Input Format Code Output Format

var numberChars = "0123456789"; /* Convert to decimal string */ function toDecimalString(value, place, hasDollarSign) { var n = 2; var ds = true; if (place != null && typeof (place) == 'number') { n = place; } if (hasDollarSign != null &

以下Function可以用于textbox的KeyUp事件: 2014-06-06 发现旧版IE不支持selectionStart还有字符串的"[]"索引获取值, 已经修复这个bug. 2014-06-10 修复上一次修复遗留的IE的bug. /* Validate the textbox value is decimal. */ var numberChars = "1234567890"; function isDecimal(item) { var obj =

hive数据单元按照粒度从大到小,依次为 1.数据库database:可以用show databases; 命令查看所有的数据库,并用use d1; 命令来选中d1数据库,接下来就可以操作d1数据库中的表了. 2.表table:可以用show tables; 命令查看当前库中所有的表. 3.分区partition:每一个表都可以有一个或者多个分区key,这些分区key决定了数据的存储方式.分区,除了作为存储单元外,还允许用户有效地识别满足特定标准的行.分区key的每一个值都定义了该表的一个分区.

摘要:Hive UDF是什么?有什么用?怎么用?什么原理?本文从UDF使用入手,简要介绍相关源码,UDF从零开始. 本文分享自华为云社区<Hive UDF,就这>,作者:汤忒撒. Hive中内置了很多函数,同时支持用户自行扩展,按规则添加后即可在sql执行过程中使用,目前支持UDF.UDTF.UDAF三种类型,一般UDF应用场景较多,本文主要介绍UDF使用,简要介绍相关源码. UDF,(User Defined Function)用户自定义函数 UDTF,(User-defined Table

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

mysql 字符串转数据丢失精度,mysql转换丢失精度,mysql CAST 丢失精度 =============================== ©Copyright 蕃薯耀 2017年9月12日 http://www.cnblogs.com/fanshuyao/ 一.问题描述: 当数据库保存数字的类型为字符串时,但是如果需要比较大小或者排序,mysql是根据字符串的方式比较的,不是转换成数字再比较,所以在mysql进行类似操作时,需要对该字段的数据进行类型转换. 二.解决方案 使用CA

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

主要内容: 1.Hive的基本工能机制和概念 2.hive的安装和基本使用 3.HQL 4.hive的脚本化运行使用方式 5.hive的基本语法--建表语法 6.hive的基本语法--内部表和外部表. 7.hive的基本语法--create建表 like as 8.hive的基本语法--数据导入--从本地--从hdfs 9.查询语法 10.数据类型 11.hive函数 1.   什么是hive hive本身是一个单机程序.转在哪里都行,相对于hadoop来说就是一个hdfs的客户端和yarn的客

1.测试MySQL连接 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' 2.检验SQL语句 bin/sqoop eval --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' --quer

hive jdbc执行select count(*) from test报错. return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask google网调(百度毛也没有搜到,还是国内大牛都不屑于回答问题),终于发现原来是因为jdbc需要在代码中指定用户(可以不指定密码),代表可以使用哪个用户来调用该语句. 这个问题解决了大数据的多租户问题:在代码中只要通过jdbc链接字符串指定了用户名(id都不需要指定)即可指定执行用户的名称

基础环境 sqoop:sqoop-1.4.5+cdh5.3.6+78, hive:hive-0.13.1+cdh5.3.6+397, hbase:hbase-0.98.6+cdh5.3.6+115 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的开源工具,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. Hiv

Hive作为SQL on Hadoop最稳定.应用最广泛的查询引擎被大家所熟知.但是由于基于MapReduce,查询执行速度太慢而逐步引入其他的近实时查询引擎如Presto等.值得关注的是Hive目前支持MapReduce.Tez和Spark三种执行引擎,同时Hive3也会支持联邦数据查询的功能.所以Hive还是有很大进步的空间的. 当然,诸如SparkSQL和Presto有着他们非常合适的应用场景,我们的底层也是会有多种查询引擎存在,以应对不同业务场景的数据查询服务.但是由于查询引擎过多也会导

4.1 选择优化的数据类型   通用原则   更小的通常更好   前提是要确保没有低估需要存储的值范围:因为它占用更少的磁盘.内存.CPU缓存,并且处理时需要的CPU周期也更少.   简单就好   简单数据类型的操作需要更少的CPU周期.   尽量避免NULL   值可为NULL的列使得索引.索引统计和值比较都更复杂化.可为NULL的列会使用更多的存储空间.   整数类型   TINYINT SMALLINT MEDIUMINT INT BIGINT.分别使用8,16,24,32,64位存储空间