-- hive中解析json数组 select t1.status ,substr(ss.col,,) as col ,t3.evcId ,t3.evcLicense ,t3.evcAddress ,t3.modelName from ( select get_json_object(json,"$.status") as status ,split( regexp_replace( regexp_extract( get_json_object(json,"$.data&q

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的 咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了 一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive S

Hive部分函数解析 Hive里的exists ,in ,not exists ,not in 相关函数 表数据准备: 1.选择指定数据库 eg:  use bg_database1; 2. 创建表 drop table demo0919 ; create table demo0919( name string ,age int ,sex int ) row format delimited fields terminated by '\001'; 3.插入表数据 insert overwrit

我们都知道,Hive 内部提供了大量的内置函数用于处理各种类型的需求,参见官方文档:Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs).我们从这些内置的 UDF 可以看到两个用于解析 Json 的函数:get_json_object 和 json_tuple.用过这两个函数的同学肯定知道,其职能解析最普通的 Json 字符串,如下: hive (default)>  SELECT get_json_object('{"website"

hive其实做的就是解析一条sql然后形成到mapreduce任务,就是一个代码解释器.hive源代码本身就可以分为ql/metasotre/service/serde 这几块:其中 对于Hive来说,ql是整个Hive最最核心的一个模块,Hive主要的功能都集中在这样一个模块中,即org.apache.hadoop.hive.ql.*,其中最重要的几个模块: parse:语法解析器和语义分析器,将SQL转化为执行计划. optimizer:优化器,包括执行计划Operator图的改写(逻辑优化

1. Hive的分区作用 命令:创建分区 create table t_sz_part(id int, name string) partitioned by (country string) row format delimited fields terminated by ',' 往分区中插入数据:load data local inpath '/home/hadoop/sz.dat' into table t_sz_part partition(country = 'China'): 说明

在使用Hive进行开发时,我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具. 要想还原建表DDL就必须从元数据入手,我们知道,hive的元数据并不存放在hdfs上,而是存放在传统的RDBMS中,典型的如MySQL,derby等,这里我们以mysql为元数据库,结合0.4.2版本的hive为例进行研究. 连接上mysql后可以看到hive元数据对应的表约有20个,其中和表结构信息有关的有9张,其余的10多张或为空,或只有简单的几条记录,以下是部分主要

解析 orc 格式 为 json 格式: ./hive --orcfiledump -d <hdfs-location-of-orc-file> 把解析的 json 写入 到文件 ./hive --orcfiledump -d <hdfs-location-of-orc-file> > myfile.txt 注意 <hdfs-location-of-orc-

在hive中会有很多数据是用json格式来存储的,而我们用数据的时候又必须要将json格式的数据解析成为正常的数据,今天我们就来聊聊hive中是如何解析json数据的. 下面这张表就是json格式的表,我们以这张表为例来解析json select * from ff_sa.sa06_ff_b1_session_olg where etl_tx_dt = 20190617 查询结果: 取字段:(重点来了!!!) 1.取单个json字段: get_json_object(STRING json_st

解析url格式字符串 parse_url() parse_url(url_str,’xxx’):第一个参数是url格式字符串,第二个参数为要解析出来的属性 parse_url(‘http://facebook.com/path/p1.php?query=1‘, ‘HOST’)返回’facebook.com’ , parse_url(‘http://facebook.com/path/p1.php?query=1‘, ‘PATH’)返回’/path/p1.php’ , parse_url(‘htt

(1)解析json中的单个属性  get_json_object(json_str,’$.xxx’/‘$[xxx]’) get_json_object函数第一个参数填写json对象变量(string),第二个参数使用$表示json变量标识,然后用 . 或 [] 读取对象或数组 示例: table.property {"tag_id":"448","tag_type":"custom_point"} 访问property里的ta

Hive SQL解析过程 SQL->AST(Abstract Syntax Tree)->Task(MapRedTask,FetchTask)->QueryPlan(Task集合)->Job(Yarn) SQL解析会在两个地方进行: 一个是SQL执行前compile,具体在Driver.compile,为了创建QueryPlan: 一个是explain,具体在ExplainSemanticAnalyzer.analyzeInternal,为了创建ExplainTask: SQL执行

一.数据中台解析SQL的目的: 数据中台需要对外提供数据特征查询的能力,因此中台查找并解析各个平台的sql,找出哪些表中的字段经常被使用,以便沉淀为特征,而我们要做的是找出sql中的数据表及其字段.以海象平台调度任务中的Hive SQL为例,看一下处理一个hive SQL都需要做什么. 二.预处理: 一个sql中会包含很多与查询操作不相关的语句: 1. 注释,包括--和#两种注释: 2. add jar; 3. alter table; 4. create temporary function,

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,并提供完整的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是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机

1.概述 这个标题也是用血的教训换来的,希望对刚进入hive圈的童鞋和正在hive圈爬坑的童鞋有所帮助.打算分以下几个部分去描述: Hive的结构 Hive的基本操作 Hive Select Hive Join Hive UDF Hive的M/R 使用Hive注意点 优化及优化详情 优化总结 调优的经常手段 解决Hive问题的途径 这篇文章只是起个头,为描述其他部分做下准备.下面我赘述下Hive的结构和一些基本的操作. 2.介绍 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Hive介绍 1.1 Hive介绍 月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为超大数据集设计的计

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

1.Hive介绍 1.1 Hive介绍 Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为

前言: 搭建环境,这里使用cdh版hadoop+hive+sqoop+mysql 下载 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz sqoop-1.4.5-cdh5.3.6.tar.gz 配置 Hadoop *.env(3个)--jdk_Path core-sit.xml fs.defaultFS hadoop.tmp.dir hdfs-site.xml dfs.replication mapred-site.xml mapr

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据:而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等.下面分别来介绍. 一.Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告