=========查询分区的大小========= select d.NAME,t.TBL_NAME,p.PART_NAME,prm.PARAM_KEY,prm.PARAM_VALUE from TBLS t left join DBS d on t.DB_ID = d.DB_ID left join PARTITIONS p on t.TBL_ID = p.TBL_ID left join PARTITION_PARAMS prm on p.PART_ID=prm.PART_ID where

数据库查询*分组排序取top n要求:按照课程分组,查找每个课程最高的两个成绩. 数据文件如下: 第一列no为学号,第二列course为课程,第三列score为分数 mysql> select * from lesson;+-------+---------+-------+| no | course | score |+-------+---------+-------+| N0101 | Marth | 100 || N0102 | English | 12 || N0102 | Chine

0.简介 Analyze,分析表(也称为计算统计信息)是一种内置的Hive操作,可以执行该操作来收集表上的元数据信息.这可以极大的改善表上的查询时间,因为它收集构成表中数据的行计数,文件计数和文件大小(字节),并在执行之前将其提供给查询计划程序. 1.如何分析表? 基础分析语句 ANALYZE TABLE my_database_name.my_table_name COMPUTE STATISTICS; 这是一个基础分析语句,不限制是否存在表分区,如果你是分区表更应该定期执行. 分析特定分区

用窗口函数可以解决这个问题: 例:select row_number() over(order by user_id desc) ,tab.* from dws_user_visit_month1 as tab limit 20; 结果: 其实要是单纯想加一个自增的行号,没有顺序要去的话 over()里面可以空着 例:select row_number() over(),tab.* from dws_user_visit_month1 as tab limit 20; 解决:        可以

有时,我们需要对比两张表的数据,找到在其中一张表,不在另一张表中的数据 hql 如下: SELECT * FROM (SELECT id FROM a WHERE dt = '2019-03-17' ) a LEFT JOIN (SELECT id FROM b ) b ON a.id = b.id WHERE b.id IS NULL;

Diagnostic Messages for this Task: java.lang.Throwable: Child Error         at org.apache.hadoop.mapred.TaskRunner.run(TaskRunner.java:271) Caused by: java.io.IOException: Task process exit with nonzero status of 1.         at org.apache.hadoop.mapre

Hive 介绍 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer

一.基本的Select 操作 语法SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...FROM table_reference[WHERE where_condition][GROUP BY col_list [HAVING condition]][   CLUSTER BY col_list  | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list][LIMIT number]•使用AL

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

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Hadoop Hive sql语法详解 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统.它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,能够将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,能够将SQL语句转换为MapReduce任务进行执行.通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL.使不熟悉mapreduce 的用户非常方便的利用SQL 语言查询,汇总.分析数据. 而mapreduce开发者能够把 己写的mapper 和reducer 作为插

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

转 :  http://www.cnblogs.com/xd502djj/p/3799432.html hive的查询注意事项以及优化总结 . Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具.使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别, 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 基本原则: 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段 select ...

转自 : http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7256833 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用S

Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具.使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别, 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 基本原则: 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段 select ... from A join B on A.key = B.key where A.userid>10 and B.userid<10 and A.

一 Hive SQL练习之影评案例 案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fan

  Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为

1.DDL操作 1.1 建表 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORT

Hive是一个数据仓库基础的应用工具,在Hadoop中用来处理结构化数据,它架构在Hadoop之上,通过SQL来对数据进行操作. Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型,Hive 将用户的Hive SQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上,Hadoop 监控作业执行过程,然后返回作业执行结果给用户.Hive 并非为联机事务处理而设计,Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作.Hive 的最佳使用场合是大数据

shuffle优化之减少shuffle数据量 1.谓词下推  hive.optimize.ppd ,默认为true. 所谓谓词下推就是过滤条件如果写在shuffle操作后面,就提前过滤掉,减少参与shuffle的数据量 如 select * from a join b on a.id=b.id where a.age>10  ,这里执行计划会优先执行 a.age>10 再执行 a join b ,是一种自动优化 但是如下sql就无法自动优化 select * from a join b on