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Hive查询

(Note: Only valid starting with Hive 0.13.0) Hive仅在FROM子句中支持子查询(从Hive 0.12版本开始)。...必须为子查询指定名称,因为FROM子句中的每个表都必须具有名称。子查询 SELECT 列表中的列必须具有独一无二的名称。子查询 SELECT 列表中的列可以在外部查询中使用,就像使用表中的列一样。...子查询也可以是带 UNION 的查询表达式。Hive支持任意级别的子查询。 在Hive 0.13.0及更高版本(HIVE-6519)中可选关键字 AS 可以包含的子查询名称之前。...WHERE中的子查询Hive 0.13开始,WHERE子句中支持某些类型的子查询。...可以将这些子查询的结果视为 IN 和 NOT IN 语句中的常量(我们也称这些子查询为不相关子查询,因为子查询不引用父查询中的列)。

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Hive 简单查询FetchTask

简介 某些 SELECT 查询可以转换为一个 FETCH 任务,从而最大限度地可以减少交互的延迟。...在目前情况下,查询只能是单一数据源,不能有任何的子查询,不能有任何的聚合,去重(导致RS - ReduceSinkOperator,会产生 MapReduce 任务),Lateral views 以及...Fetch 任务是 Hive 中执行效率比较高的任务之一。直接遍历文件并输出结果,而不是启动 MapReduce 作业进行查询。...对于简单的查询,如带有 LIMIT 语句的 SELECT * 查询,这会非常快(单位数秒级)。在这种情况下,Hive 可以通过执行 HDFS 操作来返回结果。...none|minimal|more Hive 已经做过优化了,从Hive 0.10.0 版本开始,对于简单的不需要聚合去重的查询语句,可以不需要运行 MapReduce

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Hive中排除SELECT查询

简介 在 Hive 表中可能存在很多列,也有可能就存在几列。如果我们想要表中所有列,毫无疑问我们可以使用 SELECT *。但在某些情况下,我们可能拥有 100 多列,并且我们只不需要其中几列。...在这种情况下,之前都是手动的添加 SELECT 查询中的所有列名。由于列数很多,比较啰嗦。因此,我们希望能在 Hive 中从 SELECT 查询中排除某些列。 2....如果要使用正则表达式,需要将属性 hive.support.quoted.identifiers 设置为 none。 下面是我们的样本数据。此表中一共有100多列,如下图所示(只展示了8列): ?...我们会使用如下查询来排除这一列: SELECT `(event_ts)?...我们会使用如下查询来排除这两列: SELECT `(event_ts|event_tm)?+.+` FROM ; 如果我们要排除多列,使用 | 分割。

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Hive基础09、HQL查询语句

Hive基础09、HQL查询语句 目录 Hive基础08、HQL查询语句 1、基础查询语句 2、数组查询 3、map 4、struct 5、聚合查询语句 HQL查询内容全: 第一部分: Hive查询语句...对数据表的操作 对管理表(内部表)的操作: 对外部表操作 对分区表的操作 对分桶表操作 修改表和删除表 向hive表中加载数据 hive表中数据导出 hive的DQL查询语法 单表查询 Hive函数 聚合函数...关系运算 A LIKE B: LIKE比较,如果字符串A符合表达式B 的正则语法,则为TRUE A RLIKE B:JAVA的LIKE操作,如果字符串A符合JAVA正则表达式B的正则语法,则为TRUE...; 使用java.lang.Math当中的Max求两列当中的最大值 hive (hive_explode)> select reflect("java.lang.Math","max",col1,col2...) from test_udf; 需求2: 文件中不同的记录来执行不同的java的内置函数 实现步骤: 创建hivehive (hive_explode)> create table test_udf2

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hive 查询优化之动态分区详解

最近生产环境有将近 8 亿条,数据大小约 1T 左右的某类型客户业务数据需要查询分析。但是发现执行一次 hive sql 筛选数据需要耗时近几千秒,这样的性能指标实在太不理想太慢。...所以需要对 hive 查询性能进行优化,在查询相关资料发现 hive 查询优化有如下几种方式: 使用分区表( use partition table ); 连接优化( join table ); 排序优化...针对以上几种性能优化方法,分析目前业务数据特点,决定使用分区表来提高查询性能,具体如何操作,下面详细解答。...查询扫描全表,经过上述优化之后,查询时间由原来的上千秒减小到几百秒,查询性能提升近 10 倍。...当然,后续肯定还有优化的空间,下一篇将使用查询引擎进行查询优化。

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Hive3查询基础知识

使用Apache Hive,您可以查询包括Hadoop数据在内的分布式数据存储。 Hive支持ANSI SQL和原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID)事务。...您可以使用熟悉的插入、更新、删除和合并SQL语句来查询表数据。insert语句将数据写入表。更新和删除语句修改和删除已经写入Hive的值。...查询information_schema数据库 Hive支持ANSI标准的information_schema数据库,您可以在该数据库中查询有关表、视图、列和Hive特权的信息。...a) Hive在会话结束时删除临时表。 使用子查询 Hive支持可用于许多Hive操作的FROM子句和WHERE子句中的子查询,例如,根据另一个表的内容过滤来自一个表的数据。...Hive支持隐式分组,这在完全聚合表时会发生。 1. 构造一个查询,该查询返回按年份分组的工程部门中所有员工的平均工资。

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问题排查--Impala查询Decimal数据为NULL,Hive查询正常

目前,线上反馈一个问题:同一张表,使用Hive查询正常,但是使用Impala查询,返回的数据中,部分字段值为NULL。...最终,通过在Impalad的web页面上查看该SQL的profile发现,其中存在如下的Errors: 通过查询相关的错误,我们发现官方对于这块有相应地解释: For text-based formats...replace columns (x decimal(4,2)); select * from text_decimals; 如果用Impala执行最后一行,那么返回的记录中,第四行和第六行都是NULL;如果用Hive...目前Impala还没有提供参数项配置,可以像Hive一样返回一个四舍五入的近似值,因此我们需要保证在定义的时候,不会出现这种情况。...但是在实际测试的过程中我们发现,对于1.234,如果column定义是DECIMAL(4, 5),那么查询可以正常返回1.234,这意味着Impala是不允许精度丢失。

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Presto之分布式安装查询Hive

Presto需要Hive,安装Hive的步骤略,可参考我的这篇博客。     Hadoop的版本是2.7.2,Hive的版本是2.1.1,Presto的版本是0.197。...Presto是个master-slave结果的查询引擎,所以我们用三台机器来安装,如下List-1 List-1 192.168.33.34 presto-coordinator 192.168.33.35...,如下List-6所示,192.168.33.33:9083是hive的metastore服务地址 List-6 connector.name=hive-hadoop2 hive.metastore.uri...Worker节点执行 一个Discovery Server节点,Discovery Server: 通常内嵌于Coordinator节点中,worker会将自己注册到这里 多个Worker节点,负责实际执行查询任务...,负责与HDFS交互读取数据 Presto查询引擎低延迟的原因: 基于内存的并行计算 流水线式计算作业 本地化计算 动态编译执行计划 Hive是存储、计算引擎,不过Persto不做存储。

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