如果建表ddl 用 comment 这个没问题 那么在sql 语句里面呢,这个貌似不像mysql 那样能用 # // /* */ (左边这些都不行) 其实用 -- comment 就行啦 貌似上面的--后面加不加空格都行

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

SQL中的注释分为单行注释和多行注释.顾名思义,单行注释就是对一行进行注释,多行注释就是同时对多行进行注释. 一.单行注释 SQL语句中的单行注释使用 -- create database database_x --创建数据库database_x 二.多行注释 SQL语句中的多行注释采用 /*…*/ create database database_x /* 创建一个数据库 名字叫做database_x */ 作者:耑新新,发布于  博客园 转载请注明出处,欢迎邮件交流:zhuanxinxin@

学习mysql好久了,oracle也是,但是经常使用oracle,有一天突然想,oracle的sql语法中有注释,那么mysql中是不是也有注释,于是从网上搜了一下,原来mysql中的注释还真不少,下面简单介绍. mysql 服务器支持 # 到该行结束.-- 到该行结束 以及 /* 行中间注释,还有多个行 */ 的注释方格: mysql> SELECT 1+1; # 这个注释直到该行结束mysql> SELECT 1+1; -- 这个注释直到该行结束mysql> SELECT 1 /*

1.单行注释 “-- ”  即:两个中滑线加一个空格 2.多行注释 "/* ... */" 示例: -- 单行注释 /* 多行注释*/ create table test(id int); 这三行代码在mysql 中,oracle 中都可以执行.

第一种: sql = sql.format(dt=dt) 第二种: item_third_cate_cd_list = " 发发发 " ...... """ + item_third_cate_cd_list + """ .......

1.查询注释 SELECT A.name AS table_name, B.name AS column_name, C.value AS column_description FROM sys.tables A INNER JOIN sys.columns B ON B.object_id = A.object_id LEFT JOIN sys.extended_properties C ON C.major_id = B.object_id AND C.minor_id = B.column

#!/b START=$(date +%s); datebegin=`date -d "$1" "+%Y%m%d"` dateend=`date -d "$2" "+%Y%m%d"` sdate=`date -d "$datebegin -1 days" "+%Y%m%d"` while [ "$datebegin" -le "$dateend"

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,

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1400644430159.html Hive跟Impala貌似都是公司或者研究所常用的系统,前者更稳定点,实现方式是MapReduce,因为用Hue的时候,在groupby中文的时候,出现了点问题,并且看到写很长的SQL语句,经常会看到起很多个Job,因此想了解下Hive怎么将SQL转化成MapReduce的Job.以后写SQL的时候,大概就了解怎么去做优化了.下面是看到的一片优秀的文章(美团的技术博客),我粘过

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 SQL

文章转自:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html 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

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 SQL

https://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html 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

转自:https://www.cnblogs.com/zhzhang/p/5691997.html 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

sql语句中的注释符号     mysql # 到该行结束.-- 到该行结束 以及 的注释方格:mysql> SELECT 1+1;     # 这个注释直到该行结束mysql> SELECT 1+1;     -- 这个注释直到该行结束mysql> SELECT 1 + 1;注意 -- (双长划) 注释风格要求在两个长划后至少有一个空格! oralce,mssql单行注释: --  多行注释:示例:select * from tb_name; --查xx表的记录明细select * f

Hive脚本中切勿使用/**/注释 Hive脚本的注释目前好像只有 -- ,我之前在做初版数据的时候 使用NotePad++ 习惯性的有时候注释会写成 /**/ ,然后就引发了问题 脚本上传到hue,加入调度,调度正常执行 不报错,但是应该有的数据却为空!!! 奇了怪了.... (反复执行了好多遍,都没有数据,脚本都没有问题呀  一段一段copy执行的时候都正常的) 再仔细看看 ,原因问题出在注释上,在hive脚本里面我不小心留了两行注释 格式为 /* 注释内容 */ 的内容 造成的结果:  /

spark 2.4 spark sql中执行 set hive.exec.max.dynamic.partitions=10000; 后再执行sql依然会报错: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Number of dynamic partitions created is 1001, which is more than 1000. To solve this try to set hive.exec.max.dynamic.p

COMMENT方法 用于在生成的SQL语句中添加注释内容,例如: $this->comment('查询考试前十名分数') ->field('username,score') ->limit(10) ->order('score desc') ->select(); 复制代码   大理石平台知识 最终生成的SQL语句是: SELECT username,score FROM think_score ORDER BY score desc LIMIT 10 /* 查询考试前十名分