业务场景大概是这样的,这里由两个hive表格,tableA 和 tableB, 格式内容都是这样的: uid cate1 cate2 在hive QL中,我们知道union有着自动去重的功能,但是那是真对几行内容完全一致的情况下才可以.现在我们要进行去重的情况是根据uid进行去重. 也就是说可能存在这种情况: 1234 老师 唱歌 1234 老师 跳舞 对于hive表格中的这两行数据我们只想要保留其中的一行. 针对这种情况,我们做的大致思路就是,取两个表格数据的时候同时人为加上一个flag,然后

UNION用于联合多个select语句的结果集,合并为一个独立的结果集,结果集去重. UNION ALL也是用于联合多个select语句的结果集.但是不能消除重复行.现在hive只支持UNION ALL. 这里需要特别注意,每个select语句返回的列的数量和名字必须一样,同时字段类型必须完全匹配,否则会抛出语法错误. 这种时候可以使用别名处理.例如 使用别名之后就不会报错了.

功能:将两个表中的 同样的字段拼接到一起 測试: create external table IF NOT EXISTS temp_uniontest_ta ( a1 string, a2 string ) partitioned by (dt string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile; ALTER TABLE temp_uniontest_ta ADD IF NOT EXISTS PART

实现数据去重有两种方式 :distinct 和 group by 1.distinct消除重复行 distinct支持单列.多列的去重方式. 单列去重的方式简明易懂,即相同值只保留1个. 多列的去重则是根据指定的去重的列信息来进行,即只有所有指定的列信息都相同,才会被认为是重复的信息. (1)作用于单列 select distinct name from A    //对A表的name去重然后显示 (2)作用于多列 select distinct id,name from A   //对A表的i

MINUS配合[NOT] EXIST使用可以查询出包含符合某个条件的多记录的其他记录, 举例: 顾客A买了商品2.4.6 顾客B买了商品1.2.4 顾客C买了商品4.6 顾客D买了商品1.2.4.6 顾客E买了商品2.4.6 查询买了顾客A买过的所有商品的顾客:顾客A所买商品记录 MINUS (子查询:所有顾客所买商品记录)查询结果为NULL SELECT 顾客 FROM WHERE NOT EXIST 顾客A所买商品记录 MINUS (子查询:所有顾客所买商品记录) 查询领取佣金和不领取佣金的

SELECT * FROM( SELECT *,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY a.claimno ORDER BY b.financiancedate DESC)  number FROM (SELECT * FROM database1.table1 WHERE dt = "20200110")a LEFT JOIN (SELECT * FROM database2.table2 WHERE dt = "20200210")b ON

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7884986.html 周围又有人在讨论UNION和UNION ALL,对于UNION和UNION ALL,网上说的最多的就是性能问题(实在不想说出来这句话:UNION ALL比UNION快)其实根本不想炒UNION和UNION ALL这碗剩饭了,每次看到网上说用这个不用那个,列举的一条一条的那种文章,只要看到说UNION ALL比UNION性能好的就…… 对于合并的结果集,UNION是去重的,UNION ALL是不去重的

阅读目录 一.Hive内部表和外部表 1.Hive的create创建表的时候,选择的创建方式: - create table - create external table 2.特点: ● 在导入数据到外部表,数据并没有移动到自己的数据仓库目录下,也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的!而表则不一样: ● 在删除表的时候,Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉:而删除外部表的时候,Hive仅仅删除外部表的元数据,数据是不会删除的! 注意: 1.- create table 创建内部表,

union all union 相同点 是 相当于上下拼接 上下两个拼接表必须字段保持一致 不同 union有去重效果,速度会更慢. ============================================================================================================================= union all的子句里不支持orderByClause.clusterByClause.distributeB

我们的hive版本升迁经历了0.7.1 -> 0.8.1 -> 0.9.0,并且线上shark所依赖的hive版本也停留在0.9.0上,在这些版本上有我们自己的bug fix patch和feature enhancement.但是Hive的版本升级很快,新版本中修复了大量bug,新增了很多功能,非常令人兴奋,其中包括对未来hadoop升级为YARN的支持.所以我们准备将hive版本升级为0.11(最近看到mailist上0.12版本也快呼之欲出了,但是保险起见,还是先升级为0.11),  另

原创,请园长不要删 Sql查询统计时,很多时候用到了union 和 union all,union与union all的区别就是联合查询的时候union会去重,union all不会去重.本人用union all,主要用来统计多个不相关的表的数据汇总,用的次数很多,所以有点心得,记录下来,分享一下. 比如 :有两个店,一个叫店A,一个叫店B,下面是表数据 2014-01-16 小张 2 3000 2014-01-15 小李 3 4000 2014-01-14 小样       2014-01-1

测试数据脚本 CREATE TABLE Atable ( S# INT, Sname ), Sage INT, Sfrom ) ) insert into Atable ,N,N'A' union all ,N, N'A' union all ,N,N'A' union all ,N,N'A' CREATE TABLE Btable ( S# INT, Sname ), Sage INT, Sfrom ) ) insert into Btable ,N,N'B' union all ,N,N'B

impala: 查询impala表时一定要加库名使用级联删除带有表的数据库:DROP database name cascade; insert插入的两种方式: 1. insert into employee (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)VALUES (1, 'Ramesh', 32, 'Ahmedabad', 20000 ); 2.不指定列值,注意顺序 insert into employee values (2, 'Khilan', 25,'Delhi', 150

大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图 描述 本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从整体架构上给出了一个实时计算可以践行的基础架构和实时业务处理方法:在离线计算方面主要涉及集群调度框架.Hadoop框架.Hive框架.Hbase框架的全面深入的讲解,涉及的课时都比较长,

http://edu.51cto.com/roadmap/view/id-29.html http://my.oschina.net/infiniteSpace/blog/308401 大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图 描述 本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从

Oracle===============================数据库:Oracle------>甲骨文(Oracle) 49+%DB2---------->IBM 49+%SqlServer---->微软My Sql------->(Oracle) 开源典型 Oracle:(神谕)数据的隔离采用用户的方式 userNamepassWord一个数据库的概念:一组内存,一组进程 usersys:超级管理员system:管理员scott:普通用户 用户:可以直接被授权,被指定

原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 一个慢查询引发的思考 select count(*) from task where status=2 and operator_id=20839 and operate_time>1371169729 and operate_time<1371174603 and type=2; 系统使用者反应有一个功能越来越慢,于是工程师找到了上面的SQL.并且兴致冲冲的找到了我,“这个SQL需要优化,给我把每个字段都

转自美团技术博客,原文地址:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 建索引的一些原则: 1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整. 2.=和in可以乱序,比如

原文地址: http://tech.meituan.com/mysql-index.html MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,

最近做数据过滤觉得很有必要记录下整个过程,说不定下次就不知道了. 废话不多说开始: 表结构: 企业表(自关联,采用树的形式记录分子公司) 区域表(自关联,采用树的形式记录省/市/县/乡,数据量大) 公司管辖区域表(公司-区域的映射表,一对多,记录了公司所具有的管辖区域) 场景:根据自己的管辖区域构建区域查询条件 分子公司都有可能维护了管辖区域,上级具有下级的管辖权限(原因:上级公司有可能没有维护下级公司具有的管辖区域,而上级公司要管理下级就不需具有下级的管辖区域,所用需同时把下级的管辖区域给上级