复合类型构建操作 1. Map类型构建: map 语法: map (key1, value1, key2, value2, …) 说明:根据输入的key和value对构建map类型 举例: hive> Create table lxw_test as select map('100','tom','200','mary') as t from lxw_dual; hive> describe lxw_test; t       map<string,string> hive>

在hive中对于json的数据格式,可以使用get_json_object或json_tuple先解析然后查询. 也可以直接在hive中创建json格式的表结构,这样就可以直接查询,实战如下(hive-2.3.0版本): 1. 准备数据源 将以下内容保存为test.txt {"student":{"name":"king","age":11,"sex":"M"},"class&

hive提供了复合数据类型:Structs: structs内部的数据可以通过DOT(.)来存取,例如,表中一列c的类型为STRUCT{a INT; b INT},我们可以通过c.a来访问域aMaps(K-V对):访问指定域可以通过["指定域名称"]进行,例如,一个Map M包含了一个group->gid的kv对,gid的值可以通过M['group']来获取Arrays:array中的数据为相同类型,例如,假如array A中元素['a','b','c'],则A[1]的值为'b'

一.分区表创建与说明 必须在表定义时创建partition a.单分区建表语句:create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string);单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列. 以dt为文件夹区分 b. 双分区建表语句:create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string,

Map的常用操作 1. [] , length   获取值和长度 2. isEmpty (),isNoEmpty () 是否为空 3.Keys ,values  获取所有的键 和值 4. containsKey(), containsValue() 是否包含某个key 是否包含某个值 5.remove () 6.foEach 创建 map : var map ={"a":"apple","b":"blue",c"co

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明.使用Python开发(如果使用Java开发,请看这里). 开发环境: python:2.7.5 hive:2.3.0 hadoop:2.8.1 一.map与reduce脚本 map脚本(mapper.py) #!/usr/bin/python import sys import re while True: line = sys.stdin.readline().strip() if not

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明. 如果自己使用Java开发,需要处理System.in,System,out以及key/value的各种逻辑,比较麻烦.有人开发了一个小框架,可以让我们使用与Hadoop中map与reduce相似的写法,只关注map与reduce即可.如今此框架已经集成在Hive中,就是$HIVE_HOME/lib/hive-contrib-2.3.0.jar,hive版本不同,对应的contrib名字可能

通常hibernate查询出的结果集是类似于 List<T> 或 List<Object[]> 的类型 类似于下面这个方法 public List<SfJmsfT> getChosePayList(SfJmsfT jmsf) { List list = new ArrayList(); StringBuilder hql = new StringBuilder(); hql.append("From SfJmsfT where zf = 0 and yhbh=

由于把hadoop的以下配置项 <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> 改为 <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://192.168.65.128:9000</value> </

ROW FORMAT DELIMITED 分隔符设置开始语句 FIELDS TERMINATED BY:设置字段与字段之间的分隔符 COLLECTION ITEMS TERMINATED BY:设置一个复杂类型(array,struct)字段的各个item之间的分隔符 MAP KEYS TERMINATED BY:设置一个复杂类型(Map)字段的key value之间的分隔符 LINES TERMINATED BY:设置行与行之间的分隔符 例: Hive> create table t(id s

本文继成上一篇通过hive分析nginx日志文章,详情参考下面链接: http://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/7066230.html 接着来: 创建业务子表: drop table if exists chavin.nginx_access_log_comm; create table if not exists chavin.nginx_access_log_comm( host STRING, time STRING, request STRING, refe

利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A

转自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 一.    控制hive任务中的map数:  1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那

外部表: 外部表说明: 外部表因为是指定其他的hdfs路径的数据加载到表当中来,所以hive表会认为自己不完全独占这份数据,所以删除hive表的时候,数据仍然存放在hdfs当中,不会删掉 管理表和外部表的使用场景: 每天将收集到的网站日志定期流入HDFS文本文件.在外部表(原始日志表)的基础上做大量的统计分析,用到的中间表.结果表使用内部表存储,数据通过SELECT+INSERT进入内部表. 操作案例 分别创建老师与学生表外部表,并向表中加载数据 创建老师表: create external t

创建表 CREATE TABLE if not exists student ( student_id int, sex int, address String, email String ) 这里需要注意的是,虽然hiveSL类似sql语言,但是他们有很多需要注意的地方,不能直接使用符号,比如"'",";"这些,分号,hdfs认为是结束的符号.要使用这些符号的话,需要写成他们ask码的形式 还有在创建表时,字段的数据类型,不是使用的sql中的类型,类似java中的

当select distinct a,b,c时,只会对a.b.c都起作用,无法达到只顾虑多余的a列: 根据hive官方网站说明:当有表 a b 10 1 10  2 10 3 此时select a,b from test group by a是无法工作的,因为hive不知道你是要取第一行的b还是取最小的b,所以选择权交给用户. 可以这样达到效果:select a ,min(b) b from test group by a MySQL等其他数据库默认是支持的,并且默认是取第一行

hive也是支持索引的使用,但是如果表中已经有数据的情况下,创建索引的过程不是特别快. 已经拥有表: create table if not exists llcfpd_withgroupbykey(groupbykey string,lrp string,timestamp string,objid string,uid string) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile; 创建索引: create

hive建表后直接将数据文件拷贝到table目录下,select * 可以查到数据,但是select count(1) 一直返回0,这个是因为hive中有个配置 hive.stats.autogather=true Enables automated gathering of table-level statistics for newly created tables and table partitions, such as tables created with the INSERT OV

] GO ============================================= -- Author: PPL -- Create date: 2015-11-23 -- Description: 获取列表数据分析 -- ============================================= ALTER Procedure [dbo].[P_GetPayDetailedStatisProvinces] ( ), --激活开始时间 ) --激活结束时间 )

使用create table命令创建表失败,如下错误信息: hive> create table test(id int,name string,age int,sex string); FAILED: Execution Error, return code from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:Could not create "increment"/"table&quo

1.创建Hive分区表,按字段分区 CREATE TABLE test1 ( id bigint , create_time timestamp , user_id string) partitioned by (partition_key int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\001' LINES TERMINATED BY '\n'; 2.增加Hive分区表 ALTER TABLE test1 ADD PARTITION(parti