一.over(partition by ......)主要和聚合函数sum().count().avg()等结合使用,实现分组聚合的功能 示列:根据day_id日期和mac_id机器码进行聚合分组求每一天的该机器的销量和即sum_num,hive sql语句:select day_id,mac_id,mac_color,day_num,sum(day_num)over(partition by day_id,mac_id order by day_id) sum_num from test_te

方案一:请参考<数据库“行专列”操作---使用row_number()over(partition by 分组字段 [order by 排序字段])>,该方案是sqlserver,oracle,mysql,hive均适用的. 在hive中的方案分为以下两种方案: 创建测试表,并插入测试数据: --hive 测试 行转列 collect_set collect_list create table tommyduan_test( gridid string, height int, cell st

分区是hive存放数据的一种方式.将列值作为目录来存放数据,就是一个分区.这样where中给出列值时,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫面其他不关心的分区,快速定位,查询节省大量时间.分动态和静态分区两种 动态分区 1)不显示的给出分区名,根据列的取值自动建立对应分区(多少种取值,多少种分区),所以需要限制最大分区数: SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10

关键字  ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 分组字段 ORDER BY 排序字段) RN 按照分组字段进行排序并标编号 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 分组字段 ORDER BY 排序字段) RN 语法 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY XMJL_UID ORDER BY XMCREATETIME) RN 实例 SELECT XMJL_UID,XMJL,XMCREATETIME,ROW_NUMBER() OVE

业务描述:按t.truckId,t.riskCode 分组,每个分组里有分数,取分组中分数最大的那条记录. 如:A1 B1   5  6 A1  B1   5  3 A1  B2   2  5 A1  B2   2  1 已经按 A,B分组了 但是 我需要第一条和第三条数据,就可以用这个row_number() over(partition by  排序字段)降序 然后取 rowseq = 1 的数据就可以拿到了 SELECT gg.sumScore AS sumScore, gg.number

1.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 2.细节 1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. show partitions stage_

一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 二.技术细节 1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. 2.表和列名不区分大小写. 3.分区是以

使用hive储存数据时,需要对做分区,如果从kafka接收数据,将每天的数据保存一个分区(按天分区),保存分区时需要根据某个字段做动态分区,而不是傻傻的将数据写到某一个临时目录最后倒入到某一个分区,这是静态分区. Hive动态分区步骤如下: 1.建立某一个源表模拟数据源并插入一些数据 create table t_test_p_source ( id string, name string, birthday string ) row format delimited fields termin

1. 准备数据表test2 create table test2( a int, b int, c int, d int, e int); 2. 准备2条数据 ,,,,); ,,,,); 查询显示如下: 3. 现在要求出a,b,c,d,e 5个字段中每行的最大值和最小值. 虽然hive中有min和max,但是那是求某列字段的最小值和最大值,在这里行不通.接下来使用hive中的数组排序方法来求解. 思路: 先将字段合并到数组里面,然后使用数组排序函数. select sort_array(arra

此处用的数据库类型为mysql.发现hive在初始化创建这些表的时候,大部分字段的字符集给设置成了latin1,然后collation设成了latin1_bin. 但是我们在hive中创建表时,表注释和字段注释通常会包含中文.这样我们就需要修改一下mysql中表的一些字段的字符集和collation. 表注释对应的字段为:TABLE_PARAMS.PARAM_VALUE 字段注释对应的字段为:COLUMNS_V2.COMMENT 只要将这两个字段的 character设为utf8mb4,coll

需要找到每个学生最好的课程和成绩,最差的课程和成绩,以及各科的平均分 文本数据如下: name scores张三 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 李四 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 王五 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 朱六 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 钱二 语文:,数学:,英语:,历史:,政治:,物理:,化学:,地理:,生物: 段

在hive中,通常须要载入外部数据源.load文件时.第一个字段会出现NULL. 比如: 1.运行load语句: LOAD DATA LOCAL INPATH 'test.txt' OVERWRITE INTO TABLE table_name_xxx; 2.结果: 经排查,这样的情况一般是上传文件编码问题导致的.解决的方法例如以下: 使用UE或Notepad++,将文件保存为"以UTF-8无BOM格式编码",就可以.

若向hive表添加字段,通常会使用下面这种语句 alter table default.testparquet add columns(c8 string); 但是对于分区表来说, 1. 若新建的分区在添加字段之前,新加的字段不会被加到已有分区中. 2. 若新建的分区在添加字段之后,新的分区会继承表的字段. 这种情况会导致的问题就是在查询的时候老的分区虽然能查到新加的字段,但是新加字段的值为null. 解决方案: 1. 使用类似这样的语句:alter table default.testparq

测试样例: create table test(rsrp string,rsrq string,tkey string,distan string); '); '); '); '); select * from test; +------------+------------+------------+--------------+--+ | test.rsrp | test.rsrq | test.tkey | test.distan | +------------+------------+

select '越南'as `版本`, viplevel, t.dbname, t.account, FightPower from ods t where dt = '2017-03-08' and FightPower >= 用tab键上面的反引号

网上有篇关于hive的partition的使用讲解的比较好,转载了:一.背景1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间.3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构.二.技术细节1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表

场景描述: 公司埋点项目,数据从接口服务写入kafka集群,再从kafka集群消费写入HDFS文件系统,最后通过Hive进行查询输出.这其中存在一个问题就是:埋点接口中的数据字段是变化,后续会有少量字段添加进来.这导致Hive表结构也需要跟着变化,否则无法通过Hive查询到最新添加字段的数据. 解决办法: 为数据表添加字段,字段必须添加到已有字段的最后面.因为已经存在的数据是按照之前的表结构写入到HDFS文件中的,当添加新字段时为了能兼容前面已经存在的数据.在新增的字段加到分区表后,之前已经存在

hive的数据是放到hdfs中,当我们的分区字段类型为string时,如果使用动态分区向表中插入数据,而动态分区的那个字段恰好为null或者空字符串,这样hive会为其选一个默认的分区,我们查数据时分区字段的值也是这个默认分区的名,默认名为 __HIVE_DEFAULT_PARTITION__,这个默认分区的名称在配置hive时是可配置的. 如果分区字段的类型为int,这里就有四点疑问: 1. 分区字段的值为null或者空字符串时,hive的数据是什么样,hdfs的目录结构什么样? 2. 分区字

Changing Hive Dynamic Partition Limits Symptoms: Hive enforces limits on the number of dynamic partitions that it creates.  The default is 100 dynamic partitions per node, with a total (default) limit of 1000 dynamic partitions across all nodes. Howe

在hiveserver2中使用了org.apache.hadoop.hive.ql.parse.BaseSemanticAnalyzer对抽象语法树(AST)进行语义分析,分析的过程可以得出hive查询的表及其字段 于是我利用相关的类去做测试: package com.baidu.waimai; import org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf; import org.apache.hadoop.hive.ql.Context; import org.apa

http://www.aboutyun.com/thread-7548-1-1.html 这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容问题导读:1.hive输出格式的配置项是哪个?2.hive被各种语言调用如何配置?3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中?4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项?5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项?