hive大數據編程

Ⅰ 大數據之-HIVE入門（二十一）

percentile( BIGINT col,p) ：p為0-1之間的數，如0.75 代表，取在整塵敬個樣本中75%分派則慎位的數據值。

percentile( BIGINT col,array(p1,p2))： array(p1,p2) 同時取整個樣本中多個百分位的數據值。

percentile_approx（col,p,B) :B為精度，盯脊默認10000。其中p也可以為array類型，同中位數函數用法一樣。

Ⅱ 大數據之-HIVE入門（十六）

HIVE中的類型轉換分為隱式轉換和顯式轉換。

隱式轉換是指檔凱hive各兼容數據類型之間的轉換，如 TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT都可以隱式地轉換成一個范圍更大的類型好蠢鄭等。

顯式轉換就是指用cast進行強制轉換類型， CAST的語法為cast(value AS TYPE)。

如cast( col as bigint) cast(col as string)等等。當然我們也要合理地進行顯式轉換，否則會出現不可預料的結果。

在實際使用中使用強制轉換的場景比較多，如在某個表中的要計算a,b兩列的和，但一列中有值為null的情況,就需要處理;再如在計算數據精度要求比較高時，可以將整型轉成decimal,這點在 計算收入匯率轉換 時中經常用到。

下表為友頌各類型允許的隱式轉換：true代表可以轉換，false代表不能轉換

Ⅲ 如何使用Hive進行大數據分析

Hive 提供了類似 SQL 的連接語義。內連接是應用程序中使用的最常見的 join 操作，可將它視為默認連接類卜塌型。內連接基於連接謂詞將兩個表（假設為 A (CDR) 和 B（網路日誌改盯））型殲圓的列值合並在一起。內部 join 查詢將 A 表與 B 表的每一行進行比較，找出滿足連接謂詞的所有行對。如果滿足連接謂詞，則會將該記錄的 A 和 B 的列值合並，以建立新的合成記錄。可以這樣思考內連接：它獲取這兩個表的 Cartesian 產品，然後返回滿足連接謂詞的記錄。

Ⅳ 《Hive編程指南》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Hive編程指南》(卡普廖洛(EdwardCapriolo)萬普勒(DeanWampler)盧森格林(JasonRutherglen) ）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接：https://pan..com/s/1S_piIcMFWjmplRKKatus0A

書名：Hive編程指南

豆瓣評分：7.4

作者:卡普廖洛 (Edward Capriolo)/萬普勒 (Dean Wampler)/盧森格林 (Jason Rutherglen)
出版社:人民郵電出版社
原作名:Programming Hive
譯者:曹坤
出版年:2013-12-1
頁數:318

內容簡介

市場中第一本Hive圖書。Hive在Hadoop系統中的應用趨勢比較可觀。

作者簡介

Edward Capriolo：Media6degrees公司系統管理員，他是Apache軟體基金會成員，還是Hadoop-Hive項目成員。

Dean Wampler：Think Big Analytics公司總顧問，對大數據問題以及Hadoop和機器學習有專門的研究。

Jason Rutherglen：Think Big Analytics公司軟體架構師，對大數據、Hadoop、搜索和安全有專門的研究。

Ⅳ 大數據專題--Hive 與 impala

由FaceBook開發，貢獻給李豎APache。

Hive是基於Hadoop的一個 數據倉庫 工具，依賴HDFS完成數據存儲，依賴於MapRece處理數據。其本身並不存儲數據。Hive 定義了簡單的類 SQL 查詢語言，稱為 HQL，通過編寫HiveQL語句，運行具體的MapRece任務。

1）採用批處理方式處理海量數據。

2）提供了ETL工具。

 Hive的體系結構可以分為以下幾部分：

Hive 對外提供了三種服務模式，即 Hive 命令行模式（CLI），Hive 的 Web 模式（WUI），Hive 的遠程服務（Client）。Hive 遠程服務通過 JDBC 等訪問來連接 Hive ，這是日常中最需要的方式。 

元數據存儲在Mysql或Derby中。Hive 中的元數據包括表的名字，表的列和分區及其屬性，表的屬性（是否為外部表等），表的則擾散數據所在目錄等。

由Cloudera公司開發的新型查詢系統。

 Impala元數據存儲在Hive中，不能獨立運行，依賴Hive元數據。

Impala執行查詢時，不需要轉換成MapRece任務，可以直接與HDFS或HBase進行交互查詢，查詢效率遠遠高於Hive。

Impala採用與Hive相同的SQL語法，ODBC驅動程序和用戶介面。

Impala主要由Impalad， State Store和CLI組成，執行查詢的時候分布在多個節點上進行。

Impalad：負責協調客戶端提交變得查詢的執行，與HDFS的數據節點運行在同一節點上。

State Store：負責收集分布在集群中各個Impalad進城的資源信息用於查詢調度。

CLI： 提供給用戶查詢使用的命令行工具（Impala Shell使用python實現），同時孫氏Impala還提供了Hue，JDBC， ODBC使用介面。

DBeaver中配置的使用JDBC來訪問。

其具體執行過程如下：

1、試用場景：

Hive：跑批

Impala：實時交互

2、計算方式：

Hive：依賴於MapRece框架

Impala：直接分發執行計劃到各個Impalad執行查詢

3、資源使用情況：

Hive執行過程中，若內存放不下所有數據則會使用外存。

Impala只用內存。

Ⅵ 大數據學習編程么

大數據前景是很不錯的，像大數據這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學大數據面授班的時間大約半年，學大數據可以按照路線圖的順序，

Ⅶ 大數據之-HIVE入門（十七）

前面我們一起學習了with cube等多維分析語法，細心的你可能會發現，通過數據魔方查詢出來的維度數據除了用grouping_id可以區分出當條記錄的維度信息。如果不用grouping_id區分那麼在維度表現上看無維度的數據默認都會被置為null（空值）。假如恰巧維度數據中本身就有空值那麼查詢的結果就會變得混亂。那麼怎麼解決這個問題呢？

1.確定維度為空值的的記錄無效的話，可以在查詢條件中過濾掉這些數據。

2. 利用咐老雹空值處理函數，將空值轉換成特殊值。

下面介紹一下空值的判斷與處理函數：

NVL用法： nvl(expr1,expr2) 如果表達式1不為null返回表達式1的值，如果為空，則返回表達式2值。一般表達式2設為了下預設值 如：select nvl(status,0)

Coalesce用法：coalesce(expr1,expr2,expr3,.....) 返回第一個不為null的值，可以說是nvl升級版，它可以有多個表達式。為了保證不為空，最後一個表達式最好寫一個預設值。

isnull用法：isnull(expr1) 判斷表達式是否為空值衡帆，返回布爾類型true或false。判空函數，當然不用它也可以比如 tbl.status is null 或 tbl.status is not null 這樣寫來判斷是空還是非空。

IF用法： if(booleanexpr，含液expr1,expr2) ,布爾表達式為true 返回 expr1，否則返回expr2。if函數除了處理空值外，還可以對欄位進行邏輯加工。

NULLIF用法 nullif(expr1,expr2) ,如果表達式1=表達式2 返回null 否則返回表達式1

利用上面的函數可以對多維分析中的原始維度值的空值進行了處理，假設我們又不用grouping_id列，用來來區分維度，那麼多維分析中產生的維度空值要怎麼處理才能方便後續用於報表展現呢？

一種方法就是把cube多維度查詢產生的null用上面的函數轉換成一些固定的值，如'all'、 -1、-9999等和原始維度值無沖突的值，方便前端報表查詢時將無條件的數據用-1、-9999或者'all'之類的進行查詢和替換。

Ⅷ 如何使用Hive進行大數據分析

如何用hiveapi導入數據直接使用hadoopfs-put命令把山察數據上傳到HDFS上，然後在Hive中建表映射即可隱唯粗。或者使用LOADDATA命令從本地載入數據到Hive表。你可以網路搜索"lxw的灶鎮大數據田地"，查看[一起學Hive]系列文章。

Ⅸ 大數據開發常用的編程語言有哪些

R語言：它的有點在於簡單易上手，通過R語言，你可以從復雜的數據集中篩選你想要的數據，從型悉負責的模型函數中操作數據，建立有序的圖表呈現數字，只需要幾行代碼就可以了，比如說，像是好動版本的Excel表格。
Pythom語言：Python結合了R語言的快速，處理復雜數據的能力以及更務實的語言特質，迅速地成為主流，也更簡單和直觀了，尤其是近幾年的成長很快卜笑乎。在數據處理范疇內，通常在規模與復雜之間要有個取捨，Python以折中的姿升猜態出現，是相當好的數據處理工具。
java語言：java沒有和Python和R語言一樣好的可視化功能，也不是統計建模的最佳工具，但是如果你需要建立一個龐大的系統，使用過去的原型，java是最基本的選擇了。
Hadoop pand
Hive：為了迎合大量數據處理的需求，以java為基礎的大數據開始了。Hadoop為一批數據處理，發展以java為基礎的架構關鍵，相對於其他處理工具，Hadoop慢許多，但是無比的准確可被後端資料庫分析廣泛使用，和Hive搭配的很好。
Scala：另一個以java為基礎的語言，和java很像，對任何想要進行大規模的機械學習或是建立高階的演算法，Scala是逐漸興起的工具，善於呈現且擁有建立可靠系統的能力。
Kafkaand Storm：是一個特別快速的查詢信息系統，缺點是太快了，因此在實施操作時會犯錯，有時候會漏掉東西。使用Scala寫出來的架構，大幅增加他在串流處理的受歡迎程度。
www.okeycar.com

Ⅹ 大數據之-HIVE入門（十九）

這組函數相對不好理解，下面將結合用戶的訪問記錄數據來進行說明，大家仔細體會。

partition by 指定分組欄位，order by 指定排序列並指定順序還是逆序逗圓。

partition by 指定分組欄位，咐困order by 指定排序列並指定順序還是逆序。

取分組內排序後，截止到當前行，第一個值

取衡指念分組內排序後，截止到當前行，最後一個值