第3关：将select查询结果插入hive表中任务描述本关任务：根据编程要求将select查询结果插入hive表中。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.单表插入，2.多表插入。通过使用查询子句从其他表中获得查询结果，然后使用INSERT命令把数据插入到Hive新表中（Hive会根据MapReduce中的reduce任务个数在HDFS上的hive新表目录下创建相应的数据文件000000_0，若有多个reduce任务，依次以000001_0、000002_0、……类推）。该操作包括表单插入（一次性向一个hive表插入数据）和多表插入（一次性向多个hive表插入数据）。INSERT命令可以操作
1.取得当前日期：selectcurrent_date();--返回类型'yyyy-mm-dd',如今天日期'2020-01-01'2.取得当前日期时间：selectcurrent_timestamp();--返回格式'yyyy-mm-ddhh:mi:ss'如'2021-07-2615:01:31'3.hive取得当前时间戳：selectunix_timestamp();--返回格式为'1627282950'4.时间戳转日期：selectfrom_unixtime(1517725479,'yyyy-MM-ddHH:dd:ss');5.日期转unix时间戳：selectto_nuix_times
文章目录1.为什么要使用事务表？2.创建使用事务表3.实现原理3.1事务产生文件夹3.2那么文件夹里面有什么？3.3合并器(Compactor)1.为什么要使用事务表？Hive原本是不支持事务的，也就是不支持增删改(insert、delete、update)、回滚等操作的。因为：Hive的核心目标是：将已经存在的结构化数据文件映射成为表，然后提供基于表的SQL分析处理。也就是说Hive是面向分析的，并不是面向设计的。HDFS不支持随机修改文件。但是随着技术的发展，不支持事务在某些方面也会带来很大的弊端，如：所以Hive0.14后开始支持事务，即创建事务表。但是事务表有很大的限制：2.创建使用事
1什么是HiveHive是基于Hadoop的⼀个数据仓库⼯具，⽤来进⾏数据提取、转化、加载，这是⼀种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的⼤规模数据的机制。Hive数据仓库⼯具能将结构化的数据⽂件映射为⼀张数据库表，并提供类SQL的查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执⾏。它是由Facebook开发，⽤于解决海量结构化⽇志的数据统计⼯具。2Hive的本质Hive通过HQL语⾔进⾏数据查询，本质上是将HQL语句转化为MapReduce任务。下图展示HQL的查询过程。Hive中的数据存储在HDFS上Hive分析数据是通过MapReduce实现的Hive是运⾏在Yarn上的所以
文章目录前言一、concatenate方法二、insertoverwrite方法三、insertoverwriteselect*用法总结前言hive分区下，有很多小文件，例如一个分区有1000个文件，但每个文件大小是10k，数仓大量这种小文件。小文件太多，需要消耗hdfs存储资源，mr,spark计算的任务数。为了处理小文件，需要对它们进行合并。一、concatenate方法#对于非分区表altertabletablenameconcatenate;#对于分区表altertabletablenamepartition(dt=20201224)concatenate;优点：使用方便缺点：conc
一、安装docker并生成相关的镜像（1）安装docker安装docker教程https://www.runoob.com/docker/centos-docker-install.html只要在终端输入：sudodockerrunhello-world后出现如下图的内容就证明安装docker成功了（2）拉取CentOS镜像（Ubuntu镜像也行）在终端输入：sudodockerpullcentos在终端输入：sudodockerimages，可以看到刚刚拉取的两个镜像每次执行docker语句都要在前面加sudo，比较麻烦，直接将hadoop用户加入docker用户组，就不用再输入sudo了。
Hive数据类型支持的类型原始数据类型各类型详解DATE类型整数类型小数、Boolean、二进制文本类型时间类型类型转换隐式转换显示转换（CAST函数）复杂数据类型详解ARRAY和MAPSTRUCTUNION实例支持的类型hive支持两种数据类型：原始数据类型、复杂数据类型原始数据类型原始数据类型包括数据型，布尔型，字符串型，具体如下表：类型描述示例TINYINT（tinyint）一个字节（8位）有符号整数，-128~1271SMALLINT（smallint）2字节（16位）有符号整数，-32768~327671INT（int）4字节（32位）有符号整数1BIGINT（bigint）8字节（
文章目录前言准备创建表测试数据目标探索distinct去重groupby去重实现方案方案一方案二方案三前言 我们做数据分析的时候经常会遇到去重问题，下面总结sql去重的几种方式，后续如果还有再补充，大数据分析层面包括hive、clickhouse也可参考。准备 本文以mysql作为作为例子进行sql去重的实现。首先准备一张表：创建表t_scorecreatetablet_score(tsdatetime,idvarchar(10),namevarchar(255),scoreint(3))datetime：入库时间id：学号name：姓名soce：分数测试数据insertintot
需要源码和依赖请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、Dataframe操作步骤如下1）利用IntelliJIDEA新建一个maven工程，界面如下2）修改pom.XML添加相关依赖包3）在工程名处点右键，选择OpenModuleSettings4）配置ScalaSdk，界面如下5)新建文件夹scala，界面如下：6)将文件夹scala设置成SourceRoot，界面如下： 7)新建scala类，界面如下： 此类主要功能是读取D盘下的people.txt文件，使用编程方式操作DataFrame，相关代码如下importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apac
目录1、有哪些分布式数据库2、OLAP、OLTP、HTAP3、TIDB、clickhouse、hive一、TIDB1.TiDb核心特性：2.TiDb整体架构：3.TiDB存储：二、clickhouse三、hive1.什么是Hive？2.Hive架构和如何运作？1、有哪些分布式数据库一、PG-XC风格：由传统分库分表演进而来，再加上额外的调度节点实现分片路由、全局时钟实现分布式事务，基本构成了一个分布式数据库。•中兴的GoldenDB•华为的GaussDB•腾讯的TDSQL二、NewSQL风格：数据库中的每个组件都采用分布式设计，底层存储多采用键值（KV）系统，同时引入多数派选举算法实现多副本同
