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Author: kwu 高速查询hive数据仓库中的条数.在查询hive表的条数,通常使用count(*).可是数据量大的时候,mr跑count(*)往往须要几分钟的时间. 1.传统方式获得总条数例如以下: select count(*) from ods.tracklog; 执行时间为91.208s 2.与关系库一样hive表也能够通过查询元数据来得到总条数: select d.NAME,t.TBL_NAME,t.TBL_ID,p.PART_ID,p.PART_NAME,a.PARAM_VAL

     使用Cloudera Manager部署安装的CDH和Impala,Hive中新增加的表,impala中查询不到,其原因是/etc/impala/conf下面没有hadoop和hive相关的配置文件: 将hadooop-core.xml,hdfs-site.xml,hive-site.xml拷贝到conf下,重启服务即可.  

import java.sql.DriverManager import java.util.Properties import com.zhaopin.tools.{DateUtils, TextUtils} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by xiaoyan on 2018/5/21. */ object IhrDownloadPg

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/172 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 1.大数据与数据库 1) 从Hadoop到数据库 大家知道在计算机领域,关系数据库大量用于数据存储和维护的场景.大数据的出现后,很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案. Hadoop使用分布式文件系统,用于存储大

版本:cdh5.4.7, hive1.1.0 pom文件 <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-jdbc</artifactId> <version>1.2.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</

一.准备文件 mkdir /query_hive_table_count touch query_db_name_table touch query_table_result.txt 二.编辑文件 2.1 编辑query_table_result.txt,添加以下内容 table_name ...... ...... ...... 2.2 编辑touch query_db_name_table,添加以下内容 # 清空文件 echo "" >> /query_hive_tab

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 ["

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

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件emp.txt和dept.txt可以从本仓库的resources目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMAL(7,2

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA

建表规则如下: 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, ...) [SORTED BY (

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

1:如果在将文件导入到hive表时,查询结果为null(下图) 这个是因为在创建表的时候没有指定列分隔符,hive的默认分隔符是ctrl+a(/u0001)   2.当我复制好几行sql到hive命令行时,会出现下面情况,导致复制失败 这个是因为我的sql中有tab的缩进,将tab的空格去掉即可   3.当我在使用load加载数据是,抛出filad hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/node4/Desktop/sutdent.txt' OVERWRITE I

本来想讲自己用到的写出来了,结果发现一个比较全面的文章已经介绍过了,那我就不在重新发明轮子了,我也跟着学习一下. 转自:http://jeffxie.blog.51cto.com/1365360/317524 DDL Operations 创建表 hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); 创建表并创建索引字段ds hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY

工作中经常要用到的一些东西,一直没整理,用的多的记住了,用的不多的每次都是去查,所以记录一下. DDL(数据定义语言),那就包括建表,修改表结构等等了 建表:create hive table hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); 创建一个名为pokes的表,包括两个字段,第一个字段foo是整型,第二个字段bar是字符串. hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIO

Presto是一个分布式SQL查询引擎, 它被设计为用来专门进行高速.实时的数据分析.它支持标准的ANSI SQL,包括复杂查询.聚合(aggregation).连接(join)和窗口函数(window functions).下图中展现了简化的Presto系统架构.客户端(client)将SQL查询发送到Presto的协调员(coordinator).协调员会进行语法检查.分析和规划查询计划.计划员(scheduler)将执行的管道组合在一起, 将任务分配给那些里数据最近的节点,然后监控执行过程

Hive提供了很多的函数,可以在命令行下show functions罗列所有的函数,你会发现这些函数名与mysql的很相近,绝大多数相同的,可通过describe function functionName 查看函数使用方法.   hive支持的数据类型很简单就INT(4 byte integer),BIGINT(8 byte integer),FLOAT(single precision),DOUBLE(double precision),BOOLEAN,STRING等原子类型,连日期时间类型

(一)hadoop 相关安装部署 1.hadoop在windows cygwin下的部署: http://lib.open-open.com/view/1333428291655 http://blog.csdn.net/ruby97/article/details/7423088 http://blog.csdn.net/savechina/article/details/5656937 2.hadoop 伪分布式安装: http://www.thegeekstuff.com/2012/02/

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