在Oracle中minus运算的主要功能是: 在进行两个表格或者两个查询结果的时候,返回在第一个表格/查询结果中与第二个表格/查询结果不同样的记录. 结果不同样的记录包括两种情况:A,B 表中某一行的内容不同和A表中的数据在B表中不存在.总之返回的是A表的数据. Hive中没有实现minus功能的函数,仅仅好分步实现. 一.找出在A表中的数据在B表中不存在的数据 insert overwrite table tmp_A partition(name='A_innot_B') select a.*

本文转载:https://blog.csdn.net/jhon_03/article/details/78321937 Oracle minus用法 “minus”直接翻译为中文是“减”的意思,在Oracle中也是用来做减法操作的,只不过它不是传统意义上对数字的减法,而是对查询结果集的减法.A minus B就意味着将结果集A去除结果集B中所包含的所有记录后的结果,即在A中存在,而在B中不存在的记录.其算法跟Java中的Collection的removeAll()类似,即A minus B将只去

第3节 hive高级用法:16.hive当中常用的几种数据存储格式对比:17.存储方式与压缩格式相结合:18.总结 hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储 列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快 数据查询的时候尽量不要用select * 只选取我们需要的字段即可 hive的数据存储格式:用的比较多的一种行式存储 : textfile 用的比较多的列式存储: orc parquet 其中orc底层有自带的一

Union,对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序: Union All,对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序: Intersect,对两个结果集进行交集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序: Minus,对两个结果集进行差操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序. order by子句必须写在最后一个结果集里,并且其排序规则将改变操作后的排序结果:并且对于Union.Union All.Intersect.Minus都有效. 表头会用第一个连接块的字

4.2.Hive参数配置方式 Hive参数大全: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties 开发Hive应用时,不可避免地需要设定Hive的参数.设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率,或帮助定位问题.然而实践中经常遇到的一个问题是,为什么设定的参数没有起作用?这通常是错误的设定方式导致的. 对于一般参数,有以下三种设定方式: l  配置文件 l  命令行参数 l  参数声明   配

1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法.第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值:第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制.下面对两种方法做代码举例 2. 利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.type

1.Hive是Hadoop的一个子项目 利用MapReduce编程技术,实现了部分SQL语句.而且还提供SQL的编程接口.Hive推进Hadoop在数据仓库方面的发展. Hive是一个基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构. 主要功能:数据的ETL(抽取,转换,加载)工具,数据存储管理,大型数据集的查询与分析能力. Hive定义了类SQL的语言,Hive QL,它允许用户进行和SQL相似的操作.还允许使用功能mapper和reducer操作. Hadoop是批量处理系统,任务是高延迟性的,所以

Hive表连接的语法支持如下: join_table: table_reference JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition | table_reference CROSS JOI

hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储 列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快 数据查询的时候尽量不要用select * 只选取我们需要的字段即可 hive的数据存储格式:用的比较多的一种行式存储 : textfile 用的比较多的列式存储: orc parquet 其中orc底层有自带的一种压缩算法,会对数据进行压缩的比较厉害 实际工作当中,很多时候,列式存储的数据格式都是选择orc或者parquet

六.hive的数据压缩 在实际工作当中,hive当中处理的数据,一般都需要经过压缩,前期我们在学习hadoop的时候,已经配置过hadoop的压缩,我们这里的hive也是一样的可以使用压缩来节省我们的MR处理的网络带宽 6.1.MR支持的压缩编码 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFAULT 无 DEFAULT .deflate 否 Gzip gzip DEFAULT .gz 否 bzip2 bzip2 bzip2 .bz2 是 LZO lzop LZO .lzo 否 LZ4 无

Impala的UDF有两种: Native Imapal UDF:使用C++开发的,性能极高,官方性能测试比第二种高出将近10倍 Hive的UDF:是Hive中的UDF,直接加载到Impala中,优点是不需要任何改动,完全跟Hive中用法相同 第一种方式请参考我转载的文章[转]Impala安装json解析udf插件 本文介绍第二种方式,在Impala中直接加载Hive的UDF 如在Hive中有一个UDF为get_json_object,用于解析Json,但是Imapla中没有类似的函数. 1.

由于实验的须要,这两天就搭了个Hive,简单记录一下: 平台:OS:Ubuntu Kylin 14.04 JAVA:Java 1.8.0_25 HADOOP:Hadoop 2.4.0 HIVE:Hive 0.14.0 有关Hive的安装这里就不说了,Hive配置好后,直接在安装目录下起动hive(记得先启动Hadoop哈,不然会报错),看着网上的教程简单的试用下: create table test(key int, name string) row format delimited field

简单的说就是去同留异. MINUS 指令是运用在两个 SQL 语句上.它先找出第一个 SQL 语句所产生的结果,然后看这些结果有没有在第二个 SQL 语句的结果中.如果有的话,那这一笔资料就被去除,而不会在最后的结果中出现.如果第二个 SQL 语句所产生的结果并没有存在于第一个 SQL 语句所产生的结果内,那这笔资料就被抛弃.MINUS 的语法如下:[SQL 语句 1]MINUS[SQL 语句 2]我们继续使用一样的例子:Store_Information 表格store_name  Sales

写hive 用in 如分时段,分类型,分平台统计点击量 select substr(createtime,12,2) hour,logtype,os_id,count(*)  from  wizad_mdm_raw_hdfs raw where ad_id in ('19829','19830','19831','26657d5ff9020d2abefe558796b99584') and adn=5 group by substr(createtime,12,2),logtype,os_id

参见下面这篇博客: Hive 中的复合数据结构简介以及一些函数的用法说明

UNION是将两个或者两个以上的搜索结果集合并在一起!这个合并是有条件滴!记录的类型要匹配啦,记录的列数要一样啦!看看下面简单的例子: 有的朋友会说为什么要用union呢,直接用txt3 in ('INDUSTRY','INDUSTRY2')不就可以了么,确实是可以的.但是如果是两个不同的表而且没什么关联的话必须要union了. 有时候用in可能会很慢,如果改用union就效率就会快很多.因为in并不是最优的选择,碰上大表和复杂的查询的时候用下union可以提速不少! UNION有两种用法,一种

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 的 JOIN 用法 hive只支持等连接,外连接,左半连接.hive不支持非相等的join条件(通过其他方式实现,如left outer join),因为它很难在map/reduce中实现这样的条件.而且,hive可以join两个以上的表. 1.等连接 只有等连接才允许 hive> SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id); hive> SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id AND a.depart

hive脚本的执行方式 hive脚本的执行方式大致有三种: hive控制台执行: hive -e "SQL"执行: hive -f SQL文件执行:参考hive用法: usage: hive -d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --database <databasename> Specify the

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个