先贴出一个示例: 参考链接

脑袋果然还是智商不足. 涉及到的小需求: 某个表test 有一列 tc: a字符串+b字符串+c字符串 拼接组成 把test表,按b字符串排序 输出 遇到的问题: select 里面必须包含 order by 的列 按b字符串排序后,提取的b字符串作的新列,也被包含在了输出表中 最终解决: 输出含有b字符串(新列)的表,当然要排序了 把b列给删掉 补充: hive 删表代码: REPLACE COLUMNS  create table test ( jstr string, b string )

1. 同列多行数据组合成一个字段cell的方法, top N 问题的hive方案 如下: hive 列转行 to json与to array list set等复杂结构,hive topN的提取的窗口统计方法 select ll, collect_list(n) , -- 将topN 转换成 List or Json with the help of collect_set(xx) collect_list(xx) collect_list(nn), collect_list(ll), coll

一.问题 hive如何将 a ,, b , c 转化成为: a a a b b c 二.原始数据 cat row_column.txt a ,, b , c 三.解决方案 3.1 遍历每一列 3.1.1 创建表 -- 创建表 create table tmp.row_column ( col1 string, col3 string ) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile; -- 载入数据 load

1.列转行 1.1 相关函数的说明: concat(string1,string,...) //连接括号内字符串,数量不限. concat_ws(separator,string1,string2,...) //连接括号内字符串,数量不限,连接符为separator. collect_set(col) //此函数只接受基本类型,主要是将字段的值进行去重汇总,产生array类型字段. 1.2 例子: 创建表:create table person_info( name string, conste

实例一:来源: https://www.cnblogs.com/kimbo/p/6208973.html 行转列 (对某列拆分,一列拆多行) 使用函数:lateral view explode(split(column, ',')) num eg: 如表:t_row_to_column_tmp 数据如下,对tag列进行拆分 结果: 列转行 (根据主键,进行多行合并一列) 使用函数:concat_ws(',',collect_set(column))   说明:collect_list 不去重,c

行转列: concat_ws 列转行: explode

select regexp_extract(a.col2,'(phonenum=\")(.*?)\"',2) user_device, regexp_extract(a.col13,'(imsicode=\")(.*?)\"',2) imsi, regexp_extract(a.col12,'(imeicode=\")(.*?)\"',2) imei, call_log from (select * from ods_sso_dislocatio

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 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参

初步认识Hive 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,并提供简单的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 并不适合那些需要低延迟的应用,例如,联机事务处理(OLTP).Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型,Hive 将用

前言: 互联网应用, 当Mysql单机遇到性能瓶颈时, 往往采用的优化策略是分库分表. 由于互联网应用普遍的弱事务性, 这种优化效果非常的显著.而Hive作为数据仓库, 当数据量达到一定数量时, 查询性能会有所下降, 那如何利用数据的特点进行优化? 分区分桶作为Hive的优化的一个有力武器. *). 分区(静态.动态) Hive没有索引, 查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.倘若只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指

HQL语法基于 SqlLine(http://sqlline.sourceforge.net/),DDL主要包含数据库.函数.视图的创建.修改.删除,参考资料:(https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL), 语法关键字: CREATE DATABASE/SCHEMA, TABLE, VIEW, FUNCTION, INDEX DROP DATABASE/SCHEMA, TABLE, VIEW, INDE

Hive 支持关系型数据库中的大多数据基本数据类型,同时也支持3种集合类型:   3.1 Hive 的基本数据类型 支持多种不同他度的整形和浮点型数据类型,具体如下(全都是保留字): tinyint    1byte 有符号整数 smalint    2byte有符号号数 int    4byte有符号号数 bigint    8byte有符号号数 boolean    布尔类型, true 或者 false float    单精度浮点数 double    双精度浮点数 string    

Hive分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间.Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理 1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下.2.表和列名不区分大小写.3.分区是以字段的形式在表结构中存在,通过describe table命令可以查看到字段存在,但是该字段不

Hive分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理,所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释. 当前互联网应用每天都要存储大量的日志文件,几G.几十G甚至更大都是有可能.存储日志,其中必然有个属性是日志产生的日期.在产生分区时,就可以按照日志产生的日期列进行划分.把每一

Hive的数据存储(内部表) Hive的数据存储(内部表) 基于HDFS 可使用hadoop给我们提供的web管理工具查看数据.打开管理工具localhost:9000–>Utilities下的Browse the file system–>/user/hive/warehouse就能看到表目录–>打开表目录能看到表文件–>点击表文件,会询问是否需要下载文件–>点击download,可以用编辑器查看文件 没有专门的数据存储格式(因为来自不同的数据库) 存储结构主要包括:数据库

Hive动态分区 1.首先创建一个分区表create table t10(name string) partitioned by(dt string,value string)row format delimited fields terminatedby '\t' lines terminated by '\n'stored as textfile;2.然后对hive进行设置,使之支持动态分区,set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;如果限

1.        Hive索引概述 Hive的索引目的是提高Hive表指定列的查询速度. 没有索引时.类似'WHERE tab1.col1 = 10' 的查询.Hive会载入整张表或分区.然后处理全部的rows,可是假设在字段col1上面存在索引时.那么仅仅会载入和处理文件的一部分. 与其它传统数据库一样.添加索引在提升查询速度时.会消耗额外资源去创建索引和须要很多其它的磁盘空间存储索引. Hive 0.7.0版本号中,添加了索引.Hive 0.8.0版本号中添加了bitmap索引. 2.  

用hbase做数据库,但因为hbase没有类sql查询方式,所以操作和计算数据很不方便,于是整合hive,让hive支撑在hbase数据库层面 的 hql查询.hive也即 做数据仓库 1. 基于Hadoop+Hive架构对海量数据进行查询:http://blog.csdn.net/kunshan_shenbin/article/details/7105319 2. HBase 0.90.5 + Hadoop 1.0.0 集成:http://blog.csdn.net/kunshan_shenb