hive中常见的高级查询包括:group by.Order by.join.distribute by.sort by.cluster by.Union all.今天我们来看看order by操作,Order by表示按照某些字段排序,语法如下: select col,col2... from tableName where condition order by col1,col2 [asc|desc] 注意: (1):order by后面可以有多列进行排序,默认按字典排序. (2):order

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

order by 和 group by 的区别: 1,order by 从英文里理解就是行的排序方式,默认的为升序. order by 后面必须列出排序的字段名,可以是多个字段名. 2,group by 从英文里理解就是分组.必须有“聚合函数”来配合才能使用,使用时至少需要一个分组标志字段. 3,在使用group by的语句中,只能select用于分类的列(表达式),或聚合函数.where条件用于group by之前,having用于group by 之后对结果进行筛选. 扩展资料: 一.ord

排序order by的用法: 1.order by 字段名1 asc/desc, 字段名2 asc/desc,... 先按照字段名1的升序/降续给表进行排列 然后 按照字段名2的升序/降续给表进行排列. 其中排在前面的字段名优先进行排列,排在后面的在前面的基础上在进行排列. 2. order by 字段序号 asc/desc, 字段序号 asc/desc,... 按照字段的序号进行排列,字段的序号就是表中每个字段从左到右依次排列的顺序,从1开始.字段序号对应相应的字段名. 3. asc(升序)/

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

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

 工作中遇到的问题: 为调用方提供一个分页接口时,调用方一直反应有部分数据取不到,且取到的数据有重复的内容,于是我按以下步骤排查了下错误. 1.检查分页页码生成规则是否正确. 2.检查SQL语句是否正确.(后来确认是SQL中order by作祟,犯了想当然的错误,认为SQL是最不可能出问题的地方,因为分页SQL格式与老代码分页SQL格式一样,所以没有怀疑.) 3.检查调用方入参是否正确. 4.检查调用方循环遍历边界. 5.在上述步骤验证没问题后,怀疑ibatis,调试到ibatis中,花费大量时

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,

#!/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"

1. order by     Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序,所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map,也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行.     这里跟传统的sql还有一点区别:如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须

1. order by     Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序,所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map,也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行.     这里跟传统的sql还有一点区别:如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须

1.order by hive中的order by 和传统sql中的order by 一样,对数据做全局排序,加上排序,会新启动一个job进行排序,会把所有数据放到同一个reduce中进行处理,不管数据多少,不管文件多少,都启用一个reduce进行处理.如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须指定limit来限制输出条数,原因是:所有的数据都会在同一个reducer端进行,数据量大的情况下可能不能出结果,那么在这样的严格模式下,必须指定输

在一个SQL中,如果同时使用rownum和order by,会有一个先后顺序的问题. 比如select id1,id2 from t_tablename where rownum<3 order by c_date desc ,这个语句会先从结果集中取前三条记录,再对这3天记录按日期排序.如果设计者向先对日期排序,再取前三天记录,那么就不会得到正确的结果. 所以rownum和order by一起使用的时候一定要注意的执行顺序的问题. 这句可以这样实现select id1,id2 from (se

order by order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序) 只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项 & 几项 排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive

hive中order by.distribute by.sort by和cluster by的区别和联系 order by order by 会对数据进行全局排序,和oracle和mysql等数据库中的order by 效果一样,它只在一个reduce中进行所以数据量特别大的时候效率非常低. 而且当设置 :set hive.mapred.mode=strict的时候不指定limit,执行select会报错,如下: LIMIT must also be specified. sort by sor