建表可以用 map<string,string> 查询时可以按照 aaa[bbb], aaa 是map字段名,bbb是其中的参数名,就可以取到这个参数的值了 当参数名bbb是string时,需要加双引号.例: aaa: {"url":"http://Detail?activityId=7"} aaa[“url”] 就能获得 http://Detail?activityId=7 了

6.1   SELECT ... FROM 语句    hive> SELECT name,salary FROM employees;    --普通查询 hive>SELECT e.name, e.salary FROM employees e;  --也支持别名查询   当用户选择的列是集合数据类型时,Hive会使用 JSON 语法应用于输出: hive> SELECT name,subordinates FROM employees;   显示  John Doe ["

今天遇到这样一个需求场景,要取出 每一种分类(a,b组合分类) 符合条件的日期(字段c) 距离现在最近的10个日期 的数据 首先想到的是用sql筛选出符合某种条件的所有数据,这样的事情很简单 然后用脚本(python)遍历每一种组合(a,b),然后按日期c倒序排序 取前10 如果拿到这个数据后 还要去hive连表查询其他数据,那么上面的方法就比较麻烦,可能需要再取多次hive 我们有没有sql的方法直接完成这样的事情呢?有的 我们可以用到row_number: with t_rank as (

一.调整hive作业中的map数 1.通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.举例: a)假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数b)假设input目录下有3个文

一.    控制hive任务中的map数:  1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个m

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个ma

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例:a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数

YII2 用 in查询的时候出现无结果, 删除某些值后查询有结果, 在数组前用了一个 array_merge 合并了2个数组. 排查发现是 数组中键值没有挨着从0开始 另外没有从小到大, 没观察室哪个因素影响了  直接用 sort 提前排序就可以了

hive cli中显示列名 进入hive cli后 set hive.cli.print.header=true; 之后出现列名,但是带了表名前缀,由于网上没找到资料,于是到官网肉眼扫描所有参数,总算找到,给大家分享下. hive cli中, set hive.resultset.use.unique.column.names=false; 需要永久生效,可写入配置文件中. hue中设置如下:query editors-> hive 设置 Key  hive.resultset.use.uniq

baidu hive php PHP连接Hive执行sql查询 php通过 thrift访问hadoop的hive php开发Hive Web查询 php连接hive执行sql查询 利用python将hive查询结果保存到mysql

hive的join查询 语法 join_table: table_reference [INNER] JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition | table_reference CR

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例:a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数

Hive之数据查询 发布于:2013 年 10 月 11 日 由 Aaron发布于: Hive 一,排序和聚合 对于排序有两种方式,一种是order by 一种是sort by order by 会对所有的数据进行排序,所以最后会只有一个reducer来处理,如果数据量非常大,效率会非常差劲 sort by是部分排序,只是对一个reducer的数据进行排序 FROM records2 SELECT year, temperature DISTRIBUTE BY year SORT BY year

准备工作: 蠕虫复制 文章表 增加数据到112万 语法:insert into  tableNameA  select * from tableNameB       未分区查询  54s 改变现有表分区 alter table t_article PARTITION BY RANGE (aid) (PARTITION p0 ), PARTITION p1 ) , PARTITION p2 ) , PARTITION p3 ) , PARTITION p4 ) , PARTITION p5 )

mysql group by分组查询后 查询个数2个方法随便你选 <pre>select count(distinct colA) from table1;</pre><pre>select count(*) from (select colA from table1 group by colA) gyd;</pre> 用了子查询一定要用别名

react / config\webpack.config.js 编译后去掉map 减小体积 shouldUseSourceMap = false

一.将hive表数据查询出来转为json对象输出 1.将查询出来的数据转为一行一行,并指定分割符的数据 2.使用UDF函数,将每一行数据作为string传入UDF函数中转换为json再返回 1.准备数据 2.查询出来的数据转为一行一行,并指定分割符的数据 3.准备UDF函数 package com.laotou; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.json.JSONException; import org.json.JS

ETL清洗数据 导Jar包 <dependencies> <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> <version>RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupI

一. 空字段赋值 1. 函数说明 NVL:给值为NULL的数据赋值,它的格式是NVL( value,default_value).它的功能是如果value为NULL,则NVL函数返回default_value的值,否则返回value的值,如果两个参数都为NULL ,则返回NULL. 2. 案例 -- 如果员工的comm为NULL,则用-1代替 ) from emp; -- 如果员工的comm为NULL,则用领导id代替 select comm, nvl(comm,mgr) from emp; 二

转自:http://www.iteblog.com/archives/831 如果你想查询某个表的某一列,Hive默认是会启用MapReduce Job来完成这个任务,如下: hive> SELECT ; Total MapReduce jobs = Launching Job out of Number of reduce tasks is set to since there's no reduce operator Cannot run job locally: Input Size (=

一.系统启动时初始化ds和conn 1.查询出目前系统拥有的Datasources和Connections放入内存中 2.比对saiku-datasources中的ds是否有新增的,如果有,创建新的ds 二.登陆授权成功后获取全部的Connections 1.查询OLAP数据连接(cubesConnectionList)列表 http://localhost:8080/saiku/rest/saiku/a1/discover OlapDiscoverResource - getConnectio