一.Hive的參数设置 1.  三种设定方式:配置文件 ·   用户自己定义配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml ·   默认配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml 用户自己定义配置会覆盖默认配置. 另外,Hive也会读入Hadoop的配置,由于Hive是作为Hadoop的client启动的,Hadoop的配置文件包含 ·   $HADOOP_CONF_DIR/hive-site.xml ·   $HADOOP_CONF_DIR/h

最近被朋友问到有关于Hive Join的问题,保守回答过后,来补充补充知识: 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. 一.Hive支持哪些连接 来自官网的截图: 二.Hive五种连接 INNER JOIN:返回两张表中关联条件为＂真＂的记录: LEFT JOIN(LEFT OUTER JOIN):返回左表中所有的记录,加上右表中匹配的记录,如果条件不匹配,则返回NULL: RIGHT JOIN(RIGHT OUTER JO

Hive--join的使用 hive中常用的join有:inner join.left join .right join .full join.left semi join.cross join.mulitiple 在hive中建立两张表,用于测试: hive> select * from rdb_a; OK 1 lucy 2 jack 3 tony hive> select * from rdb_b; OK 1 12 2 22 4 32 一.基本join使用 1.内关联([inner] jo

原文:mysql not in.left join.IS NULL.NOT EXISTS 效率问题记录 mysql not in.left join.IS NULL.NOT EXISTS 效率问题记录,需要的朋友可以参考下. NOT IN.JOIN.IS NULL.NOT EXISTS效率对比 语句一:select count(*) from A where A.a not in (select a from B) 语句二:select count(*) from A left join B o

在使用JSONObject.fromObject的时候会遇到一种情况就是当对象的某一个Double型或Integer型的属性为空的时候,转JSON的时候会变成0.当一个布尔型的属性为空的时候,转JSON的时候会变成FALSE. 原因就是JSONObject.fromObject转JSON有一个默认的配置参数,从jar包里的源码里可以看到这些属性初始值. package net.sf.json.processors; import net.sf.json.JSONArray; import net

转自http://shiyanjun.cn/archives/588.html Hive是基于Hadoop平台的,它提供了类似SQL一样的查询语言HQL.有了Hive,如果使用过SQL语言,并且不理解Hadoop MapReduce运行原理,也就无法通过编程来实现MR,但是你仍然可以很容易地编写出特定查询分析的HQL语句,通过使用类似SQL的语法,将HQL查询语句提交Hive系统执行查询分析,最终Hive会帮你转换成底层Hadoop能够理解的MR Job. 对于最基本的HQL查询我们不再累述,这

1.HIVE基本操作: [一起学Hive]之十一-Hive中Join的类型和用法 注:HIve不支持非等值连接: 什么是等值连接: //Oracle SQL 不等值连接 //通过不等值连接查找7788号员工可以去非本人出生地参加工作的地方. SELECT emp.empno,emp.ename,dept.loc FROM emp INNER JOIN dept ON emp.deptno <> dept.deptno WHERE empno=7788 ORDER BY EMPNO 结果:EMP

在阐述Hive Join具体的优化方法之前,首先看一下Hive Join的几个重要特点,在实际使用时也可以利用下列特点做相应优化: 1. 只支持等值连接 2. 底层会将写的HQL语句转换为MapReduce,并且reduce会将join语句中除最后一个表外都缓存起来 3. 当三个或多个以上的表进行join操作时,如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce 具体的优化建议: 1. 合理的设置map和reduce数量 jvm重用.可在hadoop的mapred-site.xml中

在mysql中,一个数字加上null,结果为null. 这个问题是我用update语句时遇见的,就像下边的例子 update tableName set number = number + x 这里的"x",可以为你查询到的一个值,当这个值为null时,不管你的number是多少,它的值都会变为null 解决这个问题我们可以用:ifnull(param,value)这个函数 它的意思是,当param这个值为null时,会给它设置默认值为value 所以这里的update语句我们可以写为

作为数据分析中经常进行的join 操作,传统DBMS 数据库已经将各种算法优化到了极致,而对于hadoop 使用的mapreduce 所进行的join 操作,去年开始也是有各种不同的算法论文出现,讨论各种算法的适用场景和取舍条件,本文讨论hive 中出现的几种join 优化,然后讨论其他算法实现,希望能给使用hadoop 做数据分析的开发人员提供一点帮助. Facebook 今年在yahoo 的hadoop summit 大会上做了一个关于最近两个版本的hive 上所做的一些join 的优化,其

大表x小表 这里可以利用mapjoin,SparkSQL中也有mapjoin或者使用广播变量能达到同样效果,此处描述HQL // 开启mapjoin并设定map表大小 set hive.auto.convert.join.noconditionaltask = true; set hive.auto.convert.; // 大表 join 小表 select * from big_table join small_table on big_table.id=small_table.id原理:将

在把hdfs上数据迁移到hive中的表时,若出现数据位NULL,是因为没有指定列分隔符. 由于hive默认的分隔符是/u0001(Ctrl+A),为了平滑迁移,需要在创建表格时指定数据的分割符号,语法如下: hive (default)> create external table et (time BIGINT, userid string, content string, urlrank int, urlnum int, url string) > partitioned by (file

common join : 即reducer join,瓶颈在shuffle阶段,会产生较大的网络io: map join:即把小表放前面,扫描后放入每个节点的内存,在map阶段进行匹配: 开启map join: set hive.auto.convert.join = true; hive.mapjoin.smalltable.filesize 默认值是25mb 执行时任务信息: 当两个表都很大时,采用cluster sort join: 懒的敲了: 实现: 优点: 采用hint实现: exp

在表连接时遇到一个问题: insert overwrite table BF_EVT_CRD_CRT_TRAD2 select BF_EVT_CRD_CRT_TRAD.*, jjkdjk.CUST_NO,BF_AGT_CRD_CRT.OUT_CRD_INSTN_CD from BF_AGT_CRD_CRT join jjkdjk on (BF_AGT_CRD_CRT.CUST_NO=jjkdjk.pcust_no) join BF_EVT_CRD_CRT_TRAD on (BF_EVT_CRD_

问题描述:mysql通过sqoop导入到hive表中,发现有个别数据类型为int或tinyint的列导入后数据为null.设置各种行分隔符,列分隔符都没有效果. 问题分析:hive中单独将有问题的那几列的数据类型设置为string类型,重新导入后发现,里面的值变成true或者false. 由此猜想,sqoop在导入的时候,将那几列的数据转换成了bool类型,问题产生的原因和hive建表语句无关,只能发生在sqoop端或者mysql端. 经过查看,发现mysql中有问题的那几列数据类型都是tiny

1 MySQL 到 Hive 表的sqoop任务把 原本的NULL 变成字符串 ‘null’ 了 alter table ${table_name} SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = '\\N');  -- 修改表的NULL值属性 sqoop代码最后面加上 --null-string '\\N' --null-non-string '\\N' 2. 特殊符号 \001 Hive默认的分隔符是\001,属于不可见字符,这个字符在vi

原网址:https://blog.csdn.net/liyaohhh/article/details/50697519 hive在实际的应用过程中,大部份分情况都会涉及到不同的表格的连接, 例如在进行两个table的join的时候,利用MR的思想会消耗大量的内存,磁盘的IO,大幅度的影响性能,因为shuffle真的好令人担心啊,总之,就是各种问题都是由他产生的. 下面介绍一下涉及hive在join的时候的优化方式. 第一:在map端产生join         mapJoin的主要意思就是,当链

在Excel中,我们时常会碰到这样的字段(最常见的就是电话号码),即有纯数字的(如没有带区号的电话号码),又有数字和其它字符混合 (如“区号-电 话号码”)的数据,在导入SQLServer过程中,会发现要么纯数字的数据导过去之后变成了NULL,要么就是数字和其它字符混合的数据导过去之后变成 了NULL. 我首先想到的就是将这个字段的所有数据在Excel中设置为文本格式,刚才说了本来就是希望导入SQLServer时成为字符型,但结果令人失望,不起 作用. 最终网上搜索到了答案:混合数据类型列的强制

1.小.大表 join 在小表和大表进行join时,将小表放在前边,效率会高.hive会将小表进行缓存. 2.mapjoin 使用mapjoin将小表放入内存,在map端和大表逐一匹配.从而省去reduce. 样例: select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1 在0.7版本号后.也能够用配置来自己主动优化 set hive.auto.convert.join=true;

建表语句: CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS student2 > (sno INT,sname STRING,age INT,sex STRING) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY '\t' > STORED AS TEXTFILE > LOCATION '/user/external'; 一份有文件的数据,看起来正常,以tab 分割 load数据: LOAD DATA LOC

1. select * from a left join b on a.id = b.id and a.dt=20181115; 2. select * from a left join b on a.id = b.id and b.dt=20181115; 3. select * from a join b on a.id = b.id and a.dt=20181115; 4. select * from a left join b on a.id = b.id where a.dt=201