UDF:User Definition Function 一.function #查看自带的函数 hive (db_hive)> show functions; #查看一个函数的详细用法 hive (db_hive)> desc function extended split; OK tab_name split(str, regex) - Splits str around occurances that match regex Example: > SELECT split('one

linux下怎么删除名称带空格的文件-rm 'mysql bin.000005' 用引号把文件名括起来 某些情况下会出现名称带空格的文件, 如果想要删除的话,直接用rm mysql bin.000003 这样是很危险的,系统会认为你要删除mysql和bin.000005两个文件,这样很容易造成误删文件,幸亏我没加-rf,要不然可悔死了 可以把带空格的文件名用引号引起来 rm 'mysql bin.000005' 这样系统就知道你要删除的这个带空格的是文件名,否则空格是被当作分隔符处理的

分享一个最近在排查的问题: k8s的 secret 或 configmap 对象,如果 key 名称是带[.]的,比如[a.b.c .db.host]这种名称,注入到POD后,使用env等命令查看不到变量名称   命令中 k=kubelet  1.srcret 对象内容 [root@test-4 1]# k describe secret mysecret ... Data ==== a.b.c: 9 bytes pass: 12 bytes user: 5 bytes 2.POD配置文件,EN

首先查看一个sql 1.首先存在一个数据表tmp CREATE TABLE tmp( platform string, channel string, chan_value string, uid string, host int, logtime string, bd_source string, action string, refer string, back_url string, browser string, mobile string, server_ip string, ip s

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 (

  一.Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.马云在退休的时候说互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口,那些志立于投身hadoop技术开发的童鞋们,可以先从hive开

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

Hive DDL(数据定义语言) Confluence Administrator创建, Janaki Lahorani修改于 2018年9月19日 原文链接 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL 翻译:Google Google翻译,金山软件 金山词霸 校对:南大通用 范振勇 (2018.9.26) 一.概述 这里是HiveQL DDL语句的文档,其中包括: CREATE 数据库/SCHEMA,表

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

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual 一.创建表 create table student(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'; describe formatted student; load data local inpath '/opt/datas/student.txt' into table tes

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

hive中参数分为三类,第一种system环境变量信息,是系统环境变量信息:第二种是env环境变量信息,是当前用户环境变量信息:第三种是hive参数变量信息,是由hive-site.xml文件定义的以及当前hive会话定义的环境变量信息.其中第三种hive参数变量信息中又由hadoop hdfs参数(直接是hadoop的).mapreduce参数.metastore元数据存储参数.metastore连接参数以及hive运行参数构成. Hive-0.13.1-cdh5.3.6参数变量信息详解 参数

引言 在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用介绍.本文主要讲解如何搭建Hadoop+Hive的环境. 一.环境准备 1,服务器选择 本地虚拟机 操作系统:linux CentOS 7 Cpu:2核 内存:2G 硬盘:40G 说明:因为使用阿里云服务器每次都要重新配置,而且还要考虑网络传输问题,于是自己在本地便搭建了一个虚拟机,方便文件的传输以

引言 在上一篇 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 和之前的大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的环境,并进行了相应的测试.本文主要讲的是如何将Hive和HBase进行整合. Hive和HBase的通信意图 Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图

一.Hive 运行模式 与 Hadoop 类似,Hive 也有 3 种运行模式: 1. 内嵌模式 将元数据保存在本地内嵌的 Derby 数据库中,这是使用 Hive 最简单的方式.但是这种方式缺点也比较明显,因为一个内嵌的 Derby 数据库每次只能访问一个数据文件,这也就意味着它不支持多会话连接. 2. 本地模式 这种模式是将元数据保存在本地独立的数据库中(一般是 MySQL),这用就可以支持多会话和多用户连接了. 3. 远程模式 此模式应用于 Hive 客户端较多的情况.把 MySQL 数据

最近公司开始做大数据项目,让我使用sqoop(1.6.4版本)导数据进行数据分析计算,然而当我们将所有的工作流都放到azkaban上时整个流程跑完需要花费13分钟,而其中导数据(增量)就占了4分钟左右,老板给我提供了使用 spark 导数据的思路,学习整理了一个多星期,终于实现了sqoop的主要功能. 这里我使用的是pyspark完成的所有操作. 条件:hdfs平台,pyspark,ubuntu系统 运行:我这里是在 /usr/bin 目录下(或者指定在此目录下 )运行的python文件,也可以

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

// 取当前页面名称(不带后缀名)    function pageName()    {        var a = location.href;        var b = a.split("/");        var c = b.slice(b.length-1, b.length).toString(String).split(".");        return c.slice(0, 1);    } //取当前页面名称(带后缀名)    fun

取文件名 ExtractFileName(FileName); 取文件扩展名: ExtractFileExt(filename); 取文件名,不带扩展名: 方法一:   Function ExtractFileNameNoExt(FileString: String): String;   Var   FileWithExtString: String;   FileExtString: String;   LenExt: Integer;   LenNameWithExt: Integer;

 说在前面的话 以下三种情况,最好是在3台集群里做,比如,master.slave1.slave2的master和slave1都安装了hive,将master作为服务端,将slave1作为服务端. 以下,是针对CentOS版本的,若是Ubuntu版本,见我的博客 Ubuntu系统下安装并配置hive-2.1.0 hive三种方式区别和搭建 Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: a)  内嵌Derby方式 b)  Local方式 c)  Remote方式 1.本地derby 这种