1.Hive row_number() 函数的高级用法 row_num 按照某个字段分区显示第几条数据 select imei,ts,fuel_instant,gps_longitude,gps_latitude,row_number() over (PARTITION BY imei ORDER BY ts ASC) as row_num from sample_data_2 2.row_num 是相互连续的,join 自身,然后时间相减可求差create table obd_20140101

今天突然想到了一个需求,即在一张带有id和time字段的表中,查询相邻时间的时间差. 表的记录如下: 表名为wangxin id是一个不重复的字符串,time是一个时间戳. 现在的需求如下: 比如id分别有wangxin1到wangxin4的几个椅子,小王同学,先坐上wangxin1的椅子,然后坐了几秒后,又坐到了编号为wangxin2的椅子上,然后一会儿又换到了wangxin3的椅子上,最后坐到wangxin4的椅子上,问,分别在每一个椅子上坐的时间.最后一个默认为0. 需求解决思路 想要知道

在mysql,数据如下:#查询某一用户该日抽奖时间 select draw_time from user_draw_log where user_id = 1 and draw_date='2016-03-09' order by id; +---------------------+ | draw_time | +---------------------+ | 2016-03-09 13:52:46 | | 2016-03-09 13:52:53 | | 2016-03-09 13:53:0

原文:SQLServer 分组查询相邻两条记录的时间差 首先,我们通过数据库中表的两条记录来引出问题,如下图 以上为一个记录操作记录的表数据.OrderID为自增长列,后面依次为操作类型,操作时间,操作人. 现在的问题是:要求筛选出数据库中从“接收”到“送出”的时间差超过2天的全部记录.即如上图两笔单据中,红色框既是要筛选出的,绿色框为正常过滤的. 为了定位相邻记录,方法为给查询语句的返回记录加个自动编号列放入临时表中,再对临时表进行操作. --1.首先查出表中符合條件的所有信息 ,) as O

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

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

一. 创建表 在官方的wiki里,example是这种: Sql代码   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

引言   目前数据平台使用Hadoop构建,为了方便数据分析师的工作,使用Hive对Hadoop MapReduce任务进行封装,我们面对的不再是一个个的MR任务,而是一条条的SQL语句.数据平台内部通过类似JDBC的接口与HiveServer进行交互,仅仅能够感知到一条SQL的开始与结束,而中间的这个过程通常是漫长的(两个因素:数据量.SQL复杂度),某些场景下用户需要了解这条SQL语句的执行进度,从而为我们引入以下几个问题:   (1)通过JDBC接口执行一条SQL语句时,这条SQL语句被转

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

需求 在推荐系统场景中,假设基础行为数据太少,或者过于稀疏,通过推荐算法计算得出的推荐结果非常可能达不到要求的数量. 比方,希望针对每一个item或user推荐20个item,可是通过计算仅仅得到8个.剩下的12个就须要补全. 欢迎转载,请注明出处: http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/39674047 策略 数据补全的详细策略是: 补全时机:在挖掘计算结束后,挖掘结果导入HBase(终于web系统从HBase取数据)前.进行数据补全,

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

遇到个情况,跑hive级联insert数据报错,可以尝试换个hive计算引擎 hive遇到FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask错误 .配置mapreduce计算引擎 set hive.execution.engine=mr; .配置spark计算引擎 set hive.execution.engine=spark; .配置tez 计算引擎 set hive.

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

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

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

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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 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

记录了日常使用时遇到的特殊的查询语句.不断更新- 1. SQL查出内容输出到文件 hive -e "...Hive SQL..." > /tmp/out sparkhive --disableQuotingForSV=true --slient=true --showHeader=false --outputformat=tsv -e "...SPARK SQL..." > /tmp/out --disableQuotingForSV=true 可以去掉

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