oracle.hive都存在with as的用法.用于将重复的查询结果复用. 今天做统计分析时用到,使用例子如下: 1. 直接查询 with tmp_a as ( select f1,f2,f3 from test1 ) select f1,f2,f3 from tmp_a; 2. 多表计算结果join with tmp_a as ( select f1,f2,f3 from test1 ), tmp_b as( select f1,f4,f5 from test2 ) select a.f1,

http://blog.csdn.net/reesun/article/details/8556078 Hive的meta数据支持以下三种存储方式,其中两种属于本地存储,一种为远端存储.远端存储比较适合生产环境.Hive官方wiki详细介绍了这三种方式,链接为:Hive Metastore. 一.本地derby 这种方式是最简单的存储方式,只需要在hive-site.xml做如下配置便可 <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet t

这种方式是最简单的存储方式,只需要在hive-site.xml做如下配置便可; $ vim hive-site.xml <configuration>   <property>     <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>     <value>jdbc:derby:;databaseName=metastore_db;create=true</value>   </proper

Hadoop Hive与Hbase整合+thrift 1.  简介 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,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. 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive_hba

最近随着项目的深入,发现hive meta有些弊端,就是你会发现它的元数据操作与操作物理集群的代码耦合在一起,非常不利于扩展.比如:在create_table的时候同时进行路径校验及创建,如下代码: if (!TableType.VIRTUAL_VIEW.toString().equals(tbl.getTableType())) { if (tbl.getSd().getLocation() == null || tbl.getSd().getLocation().isEmpty()) { t

1.修改conf下的配置文件cp -a hive-default.xml.template hive-site.xml2.进入bin目录启动hive./hive 报错Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apa

一.前述 Hive中搭建分为三中方式 a)内嵌Derby方式 b)Local方式 c)Remote方式 三种方式归根到底就是元数据的存储位置不一样. 二.具体实现 a)内嵌Derby方式 使用derby存储方式时,运行hive会在当前目录生成一个derby文件和一个metastore_db目录.这种存储方式的弊端是在同一个目录下同时只能有一个hive客户端能使用数据库. b)本地模式 这种存储方式需要在本地运行一个mysql服务器,并作如下配置(下面两种使用mysql的方式,需要将mysql的j

1 原材料 1.1 已经安装好的伪分布式hadoop,版本2.8.3(参见链接https://www.cnblogs.com/wooluwalker/p/9128859.html) 1.2 apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz 1.3 已经安装好的mysql(mysql-5.7.22) 1.4 mysql-connector-java-8.0.11.jar [下载时要选中Platform Independent,下载的是zip 或 tar压缩包,解压即可得到jar包] 2 解

一.Hive 运行模式 与 Hadoop 类似,Hive 也有 3 种运行模式: 1. 内嵌模式 将元数据保存在本地内嵌的 Derby 数据库中,这是使用 Hive 最简单的方式.但是这种方式缺点也比较明显,因为一个内嵌的 Derby 数据库每次只能访问一个数据文件,这也就意味着它不支持多会话连接. 2. 本地模式 这种模式是将元数据保存在本地独立的数据库中(一般是 MySQL),这用就可以支持多会话和多用户连接了. 3. 远程模式 此模式应用于 Hive 客户端较多的情况.把 MySQL 数据

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信

 说在前面的话 以下三种情况,最好是在3台集群里做,比如,master.slave1.slave2的master和slave1都安装了hive,将master作为服务端,将slave1作为服务端. 以下,是针对CentOS版本的,若是Ubuntu版本,见我的博客 Ubuntu系统下安装并配置hive-2.1.0 hive三种方式区别和搭建 Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: a)  内嵌Derby方式 b)  Local方式 c)  Remote方式 1.本地derby 这种

Hive优化-大表join大表优化 5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_c

1.hive简介 logo 是一个身体像蜜蜂,头是大象的家伙,相当可爱. Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据.它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便.并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 术语“大数据”是大型数据集,其中包括体积庞大,高速,以及各种由与日俱增的数据的集合.使用传统的数据管理系统,它是难以加工大型数据.因此,Apache软件基金会推出了一款名为Hadoop的解决大数据管理和处理难题的框

(本文是基于多篇文章根据个人理解进行的整合,参考的文章见末尾的整理) 数据模型 hive的数据模型包括:database.table.partition和bucket. 1.Database:相当于关系数据库里的命名空间(namespace),它的作用是将用户和数据库的应用隔离到不同的数据库或模式中,该模型在hive 0.6.0之后的版本支持,hive提供了create database dbname.use dbname以及drop database dbname这样的语句. 2.表(tabl

一.加载文件数据到表 1.1 语法 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] LOCAL关键字代表从本地文件系统加载文件,省略则代表从HDFS上加载文件: 从本地文件系统加载文件时, filepath可以是绝对路径也可以是相对路径(建议使用绝对路径): 从HDFS加载文件时候,filepath为文件完整的UR

一.加载文件数据到表 1.1 语法 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] LOCAL 关键字代表从本地文件系统加载文件,省略则代表从 HDFS 上加载文件: 从本地文件系统加载文件时, filepath 可以是绝对路径也可以是相对路径 (建议使用绝对路径): 从 HDFS 加载文件时候,filepath

目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属,它是基于MR的类SQL查询工具,会把输入的查询SQL解释为MapReduce,能极大的降低使用大数据查询的门槛, 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询.但因其基于MR,运行速度是一个弊端,通常运行一个查询需等待很久才会有结果.对于此情况,创造了hive的facebook不负众望,创造了新神器---presto,其查询速度平均比hive快10倍,现在就来部署体验一下吧. 一. 准备工作 操作系统: centos7 JAVA:         JDK8

1. Hive是什么 1.1 hive的概念 Hive:由Facebook开源,用于解决海量(结构化日志)的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能.     本质是:将Hive SQL转化成MapReduce程序 1.2 Hive与数据库的区别 Hive 具有 SQL 数据库的外表,但应用场景完全不同. Hive 只适合用来做海量离线数据统计分析,也就是数据仓库. 1.3 Hive的优缺点 优点 操作接口采用类SQL语

Hive 中 metastore(元数据存储)的三种方式:         a)内嵌 Derby 方式         b)Local 方式          c)Remote 方式    第一种方式:本地 mysql 注: 这种存储方式需要在本地运行一个 mysql 服务器,并作如下配置,使用 mysql 的方 式,需要将 mysql 的 jar 包拷贝到$HIVE_HOME/lib 目录下   1.  安装mysql, 修改权限 yum  install  mysqld-server chk

数据仓库和Hive的基本概念 数据仓库 概述 数据仓库英文全称为 Data Warehouse,一般简称为DW.主要目的是构建面向分析的集成化数据环境,主要职责是对仓库中的数据进行分析,支持我们做决策. 主要特征 面向主题(Subject-Oriented):数据分析有一定的范围,需要选取一定的主题进行分析. 集成性(Integrated):集成各个其他方面关联的数据,比如分析订单购买人的情况,就涉及到用户信息的数据. 非易失性(Non-Volatile):数据分析主要是分析过去已经发生的数据,

本教程采用了两种方案 一种是hive-1.21版本,hadoop版本为hadoop2.6.5 还有一种是主要讲基于hadoop3.x hive的搭建 先来第一种 一.本地方式(内嵌derby) 步骤 这种存储方式需要在本地运行一个mysql服务器,并作如下配置 解压 修改安装包内conf文件夹下的hive-default.xml.template,并重命名为hite-site.xml <configuration> <property> <name>javax.jdo.