（5）使用缩进提高语句的可读性。...t group by t.deptno, t.job; 6.3.2 Having 语句 having 与 where 不同点 （1）where 针对表中的列发挥作用，查询数据；having 针对查询结果中的列发挥作用...函数说明 EXPLODE(col)：将 hive 一列中复杂的 array 或者 map 结构拆分成多行。...，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。...需求 将电影分类中的数组数据展开。
（5）使用缩进提高语句的可读性。...hive (default)> select * from emp where deptno not IN(30, 20); 3.分组 1）Group By 语句 GROUP BY 语句通常会和聚合函数一起使用...2）having 与 where 不同点 （1）where 针对表中的列发挥作用，查询数据；having 针对查询结果中的列发挥作用，筛选数据。...jar 包解压后，将 apache-hive-1.2.1-bin\lib 文件下的 jar 包都拷贝到 java 工程中。...jar 包添加到 hive 的 classpath add jar /opt/module/datas/udf.jar; 6）创建临时函数与开发好的 java class 关联 create temporary
（5）使用缩进提高语句的可读性。...（不包括聚合函数） （2）计算emp表中每个部门中每个岗位的最高薪水 hive (default)> select e.deptno, e.job, max(e.sal) max_sal from emp...1、having与where不同点 （1）where针对表中的列发挥作用，查询数据；having针对查询结果中的列发挥作用，筛选数据。 ...1、函数说明 EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。 ...，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
在CREATE TABLE 语句中可以使用八进制编码的\003表示 表4-2 Hive中缺省的记录和字段分隔 （2）SEQUENCEFILE 我们知道Hadoop处理少量大文件比大量小文件的性能要好...文件中的数据分别使用缺省的Ctrl-A和换行符作为列和行的分隔符。...脚本执行后，就可以使用Hive表分析前一天的日志数据了。脚本中使用hive命令行工具的-e参数执行HiveQL语句。 #!...在本专题后面示例中都是使用此方案生成订单测试数据。 2. RDS库表 执行下面的HiveQL语句在Hive中建立RDS库表。...使用Hive缺省的文件格式。 为了使Hive能够正常显示中文注释，需要修改存储Hive元数据的相关列的字符集。
，可以认为是一张二维表格，劣势在于编译器不进行表格中的字段的类型检查，在运行期进行检查 4、DataSet是Spark最新的数据抽象，Spark的发展会逐步将DataSet作为主要的数据抽象，弱化RDD...4、可以通过将DataFrame注册成为一个临时表的方式，来通过Spark.sql方法运行标准的SQL语句来查询。...外部Hive(这里主要使用这个方法) 1、需要将hive-site.xml 拷贝到spark的conf目录下。...2、如果hive的metestore使用的是mysql数据库，那么需要将mysql的jdbc驱动包放到spark的jars目录下。...2、任务 这里有三个需求： 1、计算所有订单中每年的销售单数、销售总额 2、计算所有订单每年最大金额订单的销售额 3、计算所有订单中每年最畅销货品 3、步骤 1、加载数据： tbStock.txt #代码
image.png 1.计算2016年1-3月的消费总金额，并以月份作为列名的格式显示 image.png 1）交易表中的交易类型有两种（消费和转账），所以要对交易类型=消费 进行筛选。...语句对交易时间进行判断，符合2016年1-3月的记录并显示金额，不符合显示空值。...例如下图是交易客户1的累加： image.png 第1行的累计消费金额为第一条消费金额12.5 第2行的累计薪水为雇员第一条消费金额+第二条消费金额12.5+200之和 依次类推......如何计算出每行的累计薪水？ 累计求和问题要想到《猴子 从零学会SQL》里讲过的窗口函数，语法如下。...1.如何将复杂的业务问题，使用多维度拆解分析方法去解决 2.遇到多条件判断的问题，要想到用case语句来实现 3.窗口函数的应用场景，①遇到排名问题，要想到使用窗口函数来实现。
与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。...SparkSession对于 Hive 的各个特性提供了内置支持，包括使用 HiveQL 编写查询语句，使用 Hive UDFs 以及从 Hive 表中读取数据。...使用反射来推断模式 Spark SQL 的 Scala 接口支持将元素类型为 case class 的 RDD 自动转为 DataFrame。case class 定义了表的模式。...举个例子，我们可以使用下列目录结构存储上文中提到的人口属性数据至一个分区的表，将额外的两个列 gender 和 country 作为分区列： path └── to └── table...然后，由于 Hive 有大量依赖，默认部署的 Spark 不包含这些依赖。可以将 Hive 的依赖添加到 classpath，Spark 将自动加载这些依赖。
(字段) 计算指定列的最小值 avg(字段) 计算指定列的平均值 需求： 1 查询员工的总数 2 查看员工总薪水、最高薪水、最小薪水、薪水的平均值 3 查询薪水大于4000员工的个数 4 查询部门为...’教学部’的所有员工的个数 5 查询部门为’市场部’所有员工的平均薪水 SQL实现 #1 查询员工的总数 -- 统计表中的记录条数 使用 count() SELECT COUNT(eid) FROM...SQL 得到的总条数不准确,因为count函数忽略了空值 -- 所以使用时注意不要使用带有null的列进行统计 SELECT COUNT(dept_name) FROM emp; #2 查看员工总薪水...), sex CHAR(1) ) - -- 创建的时候不指定主键,然后通过 DDL语句进行设置 ALTER TABLE emp2 ADD PRIMARY KEY(eid); -- 使用DDL语句 删除表中的主键...DELETE只是删除表中所有数据,对自增没有影响,使用truncate 是将整个表删除掉,然后创建一个新的表 自增的主键,重新从 1开始 非空约束 非空约束的特点: 某一列不予许为空 # 非空约束 CREATE
) 完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 完成 模块介绍 订单分析分别分析订单的数量和订单的金额， 以及将订单分为总订单、 支付成功订单以及退款订单三种类型的数据， 通过这六个分析指标的数据我们可以指定网站的订单情况...计算规则 和统计stats_event&stats_view_depth表的数据不太一样， 我们采用每个统计指标写一个hql语句+sqoop语句的方法进行数据的插入操作。...也就是说分别统计订单数量和订单金额，而不是使用一张hive表同时保存多个指标的数据， 而是采用多个表分别保存不同指标的数据或者采用一张表非同时的保存多个指标的数据。...分别统计oid的去重数量作为订单数量，使用去重后的订单的支付金额作为订单金额。 最终数据保存：stats_order。涉及到所有列。...代码步骤 hive中创建hbase对应的外部表 订单数量&订单金额的hive&sqoop分析 a.
表中获取第二高的薪水。...如果没有第二高的薪水，我们会使用它返回null。 OFFSET：offset与ORDERBY子句一起使用可忽略指定的前n行。...每个员工都有一个ID、一个薪水，还有一个部门ID列。...解决方案:CASE WHEN 可以将CASE WHEN THEN语句视为编码中的IF语句。 第一条WHEN语句检查行数是否为奇数，如果行数为奇数，请确保ID号不变。...第二个WHEN语句为每个id加1（例如，1,3,5变为2,4,6） 同样，第三个WHEN语句将每个id减1（2,4,6变为1,3,5） SELECT CASE WHEN((SELECT MAX(id)
3、Spark SQL 可以执行 SQL 语句，也可以执行 HQL 语句，将运行的结果作为 Dataset 和 DataFrame（将查询出来的结果转换成 RDD，类似于 hive 将 sql 语句转换成...4、你可以通过将 DataFrame 注册成为一个临时表的方式，来通过 Spark.sql 方法运行标准的 SQL 语句来查询。... 类的 RDD 转换成 DataFrame，注意：需要我们先定义 case 类 // 通过反射的方式来设置 Schema 信息，适合于编译期能确定列的情况 rdd.map(attributes => Person... Schema 信息，适合于编译期不能确定列的情况（注意：这是第三种方式） val schemaString = "name age" // 实际开发中 schemaString 是动态生成的 val ...目录后，会读取 Hive 中的 warehouse 文件，获取到 hive 中的表格数据。
：MySQL 首先会给每行数据生成一个 0~1 之间的随机数，然后将查询出的结果数据按这个随机数的大小排序，最后返回排序数据中的前 5 条。...可以看到使用了 IFNULL() 函数后，你的 SQL 语句变得清晰简洁。...这时，你可能想到薪水表 salary 中存放的是每个员工不同任职阶段的薪水情况，根据员工号 GROUP BY 分组之后，每组对薪水字段求平均值即可。...于是你翻看 GROUP BY 的使用说明，发现它可以配合一个 WITH ROLLUP 操作，这个操作能让你在分组计算的基础上再对每组的统计指标进行整体的统计，这不就能实现产品经理的同时查所有员工平均薪水的要求了吗...结合咱们刚刚讲到的 内置函数 IFNULL()，你能够很方便地将这个 NULL 值显示为特定内容的，比如显示为“员工平均薪水”。这样，你提供的数据也会超出他的预期。
import spark.implicits._ 的引入是用于将 DataFrames 隐式转换成 RDD，使 df 能够使用 RDD 中的方法。...在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet 数据源现在能够自动发现并解析分区信息。...需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含 Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译 Spark SQL 时引入 Hive 支持，这样就可以使用这些特性了。...此外，如果你尝试使用 HiveQL 中的 CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE) 语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse...4.3.2 外部 Hive 应用 如果想连接外部已经部署好的 Hive，需要通过以下几个步骤： 1) 将 Hive 中的 hive-site.xml 拷贝或者软连接到 Spark 安装目录下的 conf
Hive中的视图在 Hive 中，视图同样是一个只读的虚拟表，它可以帮助用户简化对数据的操作，提高查询效率。通过视图，用户可以集中关注特定的数据子集，而无需关心底层数据的具体结构。...视图的局限性尽管视图带来了许多便利，但也存在一些局限性：性能问题：由于视图是基于选择语句动态生成的，对于大型数据集，频繁使用视图可能会导致性能下降。...当用户查询视图时，Hive 会执行该视图定义的查询语句，并返回结果。...view_name：视图的名称。column_name：视图列的名称，可以自定义，也可以省略，省略时使用 SELECT 子句中列的名称。...COMMENT column_comment：为视图的列添加注释。SELECT ...：定义视图的查询语句。
通过将数据存储从多维模型中解耦出来，相对于用使用严格的维度模型，这种更普通的关系模型增加了成功建模的可能性。...例如Kylin就是使用这种以空间换时间的方式来提高查询速度，而HAWQ在性能上的优势，也使它较为适合OLAP应用。HAWQ与Hive的性能对比，参见“HAWQ与Hive查询性能对比测试”。...每种产品类型以及单个产品在每个省、每个城市的月销售量和销售额是多少？ 查询语句与上一个问题类似，只是多关联了邮编维度表，并且在group by rollup中增加了省、市两列。...客户年消费金额为“高”、“中”、“低”档的人数及消费金额所占比例是多少？ 使用在“HAWQ取代传统数仓实践（十二）——维度表技术之分段维度”中定义的分段进行查询。...图12 单独的页面能根据查询或设置的修改而实时变化，比如将Values由sa列改为sq列，饼图表变为图13的样子。 ?
对于原生态的JVM对象存储方式,每个对象通常要增加12-16字节的额外开销,对于一个270MB的TPC-H lineitem table数据,使用这种方式读入内存,要使用970MB左右的内存空间(通常是...对于内存列存储来说,将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储,将Hive支持的复杂数据类型(如array、map等)先序化后并接成一个字节数组来存储。...这样,每个列创建一个JVM对象,从而导致可以快速的GC和紧凑的数据存储;额外的,还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法(如字典编码、行长度编码等压缩方法)降低内存开销;更有趣的是,对于分析查询中频繁使用的聚合特定列...这一步就可以判断SQL语句是否规范,不规范就报错,规范就继续下一步过程绑定(Bind), 将SQL语句和数据库的数据字典(列、表、视图等等)进行绑定,如果相关的Projection、Data Source...3、Spark SQL的代码实现---需要一个DataFream DataFream是以指定列组织的分布式数据集合，相当于关系数据库中的一个表。
COUNT(*) 计算目标表中的所有行，包括Null值；COUNT(expression) 计算特定列或表达式中具有非 NULL 值的行数。...2.3、hive中怎么统计array中非零的个数？...现在的任务是编写一条 SQL 查询，计算员工薪水的中位数。由于计算中位数需要对数据进行排序和分析，这个问题在 SQL 中相对复杂。你可以使用窗口函数和子查询等技术来解决。...请编写一条 Hive SQL 查询，计算每个产品每月销售额的累计百分比。输出结果应包含销售日期、产品ID、销售金额和对应的累计百分比。...请编写一条 Hive SQL 查询，将员工按工资分为四个档次，并输出每个员工的ID、姓名、工资和所在的工资档次。
EXPLODE(col)：将hive表的一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。...explode：将单列中Array存储的转为多行数据。 lateral VIEW：将Array中数据整合为可被查询的列。...; （4）执行查询语句 select count(ename) name from emp; 查看历史日志中，有压缩方式.snappy 4、开启Reduce输出阶段压缩 当Hive将输出写入到表中时可以通过属性...（2）列块(Column Chunk)：在一个行组中每一列保存在一个列块中，行组中的所有列连续的存储在这个行组文件中。一个列块中的值都是相同类型的，不同的列块可能使用不同的算法进行压缩。...select * from emp; 2、Hive建表优化 分区表 分桶表 合适的文件格式 3、HQL语法优化 3.1 列裁剪和分区裁剪 在生产环境中，会面临列很多或者数据量很大时，如果使用select
尽管Impala不支持update语句，但通过使用HBase作为底层存储可是达到同样的效果。相同键值的数据被插入时，会自动覆盖原有的数据行。...这个方案也需要一些额外的工作，如安装HBase，配置Hive、Impala与HBase协同工作等，它最主要的问题是Impala在HBase上的查询性能并不适合OLAP场景。...添加olap库中维度表的覆盖装载语句。 根据分区定义修改dw事实表的装载语句。 添加olap库中事实表的增量装载语句。...客户年消费金额为“高”、“中”、“低”档的人数及消费金额所占比例是多少？ 每个城市按销售金额排在前三位的商品是什么？ 5....（6）客户年消费金额为“高”、“中”、“低”档的人数及消费金额所占比例是多少？ 这个查询使用了前面进阶技术——分段维度中定义的表。
默认情况下，执行 CREATE TABLE 语句会在 Hive 元存储中创建一个托管的 Apache Hive 3 表。您可以更改默认行为以使用旧的 CREATE TABLE 行为。...默认情况下，执行 CREATE TABLE 语句会在 Hive 元存储中创建一个托管的 Apache Hive 3 表。...如果您发出 CREATE TABLE 语句，Hive 将创建仅插入或完整 ACID 表，具体取决于您设置以下表属性的方式： hive.create.as.insert.only hive.create.as.acid...您可以将每个参数的值更改为任意数字。必须在服务器端配置并发连接；因此， hive --hiveconf命令不起作用。 在此任务中，将每个用户的连接数限制为 25。...如果该属性在您的 Cloudera Manager 版本中不可见，请使用 Cloudera Manager 安全阀（请参阅下面的链接）将该属性添加到 Hive 站点。将该属性设置为启用。
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