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hive大数据编程

发布时间:2023-03-18 23:23:14

Ⅰ 大数据之-HIVE入门(二十一)

percentile( BIGINT col,p) :p为0-1之间的数,如0.75 代表,取在整尘敬个样本中75%分派则慎位的数据值。

percentile( BIGINT col,array(p1,p2)): array(p1,p2) 同时取整个样本中多个百分位的数据值。

percentile_approx(col,p,B) :B为精度,盯脊默认10000。其中p也可以为array类型,同中位数函数用法一样。

Ⅱ 大数据之-HIVE入门(十六)

HIVE中的类型转换分为隐式转换和显式转换。

隐式转换是指档凯hive各兼容数据类型之间的转换,如 TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT都可以隐式地转换成一个范围更大的类型好蠢郑等。

显式转换就是指用cast进行强制转换类型, CAST的语法为cast(value AS TYPE)。

如cast( col as bigint) cast(col as string)等等。当然我们也要合理地进行显式转换,否则会出现不可预料的结果。

在实际使用中使用强制转换的场景比较多,如在某个表中的要计算a,b两列的和,但一列中有值为null的情况,就需要处理;再如在计算数据精度要求比较高时,可以将整型转成decimal,这点在 计算收入汇率转换 时中经常用到。

下表为友颂各类型允许的隐式转换:true代表可以转换,false代表不能转换

Ⅲ 如何使用Hive进行大数据分析

Hive 提供了类似 SQL 的连接语义。内连接是应用程序中使用的最常见的 join 操作,可将它视为默认连接类卜塌型。内连接基于连接谓词将两个表(假设为 A (CDR) 和 B(网络日志改盯))型歼圆的列值合并在一起。内部 join 查询将 A 表与 B 表的每一行进行比较,找出满足连接谓词的所有行对。如果满足连接谓词,则会将该记录的 A 和 B 的列值合并,以建立新的合成记录。可以这样思考内连接:它获取这两个表的 Cartesian 产品,然后返回满足连接谓词的记录。

Ⅳ 《Hive编程指南》epub下载在线阅读全文,求百度网盘云资源

《Hive编程指南》(卡普廖洛(EdwardCapriolo)万普勒(DeanWampler)卢森格林(JasonRutherglen) )电子书网盘下载免费在线阅读

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

提取码:ssny

书名:Hive编程指南

豆瓣评分:7.4

作者:卡普廖洛 (Edward Capriolo)/万普勒 (Dean Wampler)/卢森格林 (Jason Rutherglen)
出版社:人民邮电出版社
原作名:Programming Hive
译者:曹坤
出版年:2013-12-1
页数:318

内容简介

市场中第一本Hive图书。Hive在Hadoop系统中的应用趋势比较可观。

作者简介

Edward Capriolo:Media6degrees公司系统管理员,他是Apache软件基金会成员,还是Hadoop-Hive项目成员。

Dean Wampler:Think Big Analytics公司总顾问,对大数据问题以及Hadoop和机器学习有专门的研究。

Jason Rutherglen:Think Big Analytics公司软件架构师,对大数据、Hadoop、搜索和安全有专门的研究。

Ⅳ 大数据专题--Hive 与 impala

由FaceBook开发,贡献给李竖APache。

Hive是基于Hadoop的一个 数据仓库 工具,依赖HDFS完成数据存储,依赖于MapRece处理数据。其本身并不存储数据。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,通过编写HiveQL语句,运行具体的MapRece任务。

1)采用批处理方式处理海量数据。

2)提供了ETL工具。

 Hive的体系结构可以分为以下几部分:

Hive 对外提供了三种服务模式,即 Hive 命令行模式(CLI),Hive 的 Web 模式(WUI),Hive 的远程服务(Client)。Hive 远程服务通过 JDBC 等访问来连接 Hive ,这是日常中最需要的方式。 

元数据存储在Mysql或Derby中。Hive 中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的则扰散数据所在目录等。

由Cloudera公司开发的新型查询系统。

 Impala元数据存储在Hive中,不能独立运行,依赖Hive元数据。

Impala执行查询时,不需要转换成MapRece任务,可以直接与HDFS或HBase进行交互查询,查询效率远远高于Hive。

Impala采用与Hive相同的SQL语法,ODBC驱动程序和用户接口。

Impala主要由Impalad, State Store和CLI组成,执行查询的时候分布在多个节点上进行。

Impalad:负责协调客户端提交变得查询的执行,与HDFS的数据节点运行在同一节点上。

State Store:负责收集分布在集群中各个Impalad进城的资源信息用于查询调度。

CLI: 提供给用户查询使用的命令行工具(Impala Shell使用python实现),同时孙氏Impala还提供了Hue,JDBC, ODBC使用接口。

DBeaver中配置的使用JDBC来访问。

其具体执行过程如下:

1、试用场景:

Hive:跑批

Impala:实时交互

2、计算方式:

Hive:依赖于MapRece框架

Impala:直接分发执行计划到各个Impalad执行查询

3、资源使用情况:

Hive执行过程中,若内存放不下所有数据则会使用外存。

Impala只用内存。

Ⅵ 大数据学习编程么

大数据前景是很不错的,像大数据这样的专业还是一线城市比较好,师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的,学大数据面授班的时间大约半年,学大数据可以按照路线图的顺序,

Ⅶ 大数据之-HIVE入门(十七)

前面我们一起学习了with cube等多维分析语法,细心的你可能会发现,通过数据魔方查询出来的维度数据除了用grouping_id可以区分出当条记录的维度信息。如果不用grouping_id区分那么在维度表现上看无维度的数据默认都会被置为null(空值)。假如恰巧维度数据中本身就有空值那么查询的结果就会变得混乱。那么怎么解决这个问题呢?

1.确定维度为空值的的记录无效的话,可以在查询条件中过滤掉这些数据。

2. 利用咐老雹空值处理函数,将空值转换成特殊值。

下面介绍一下空值的判断与处理函数:

NVL用法: nvl(expr1,expr2) 如果表达式1不为null返回表达式1的值,如果为空,则返回表达式2值。一般表达式2设为了下缺省值 如:select nvl(status,0)

Coalesce用法:coalesce(expr1,expr2,expr3,.....) 返回第一个不为null的值,可以说是nvl升级版,它可以有多个表达式。为了保证不为空,最后一个表达式最好写一个缺省值。

isnull用法:isnull(expr1) 判断表达式是否为空值衡帆,返回布尔类型true或false。判空函数,当然不用它也可以比如 tbl.status is null 或 tbl.status is not null 这样写来判断是空还是非空。

IF用法: if(booleanexpr,含液expr1,expr2) ,布尔表达式为true 返回 expr1,否则返回expr2。if函数除了处理空值外,还可以对字段进行逻辑加工。

NULLIF用法 nullif(expr1,expr2) ,如果表达式1=表达式2 返回null 否则返回表达式1

利用上面的函数可以对多维分析中的原始维度值的空值进行了处理,假设我们又不用grouping_id列,用来来区分维度,那么多维分析中产生的维度空值要怎么处理才能方便后续用于报表展现呢?

一种方法就是把cube多维度查询产生的null用上面的函数转换成一些固定的值,如'all'、 -1、-9999等和原始维度值无冲突的值,方便前端报表查询时将无条件的数据用-1、-9999或者'all'之类的进行查询和替换。

Ⅷ 如何使用Hive进行大数据分析

如何用hiveapi导入数据直接使用hadoopfs-put命令把山察数据上传到HDFS上,然后在Hive中建表映射即可隐唯粗。或者使用LOADDATA命令从本地加载数据到Hive表。你可以网络搜索"lxw的灶镇大数据田地",查看[一起学Hive]系列文章。

Ⅸ 大数据开发常用的编程语言有哪些

R语言:它的有点在于简单易上手,通过R语言,你可以从复杂的数据集中筛选你想要的数据,从型悉负责的模型函数中操作数据,建立有序的图表呈现数字,只需要几行代码就可以了,比如说,像是好动版本的Excel表格。
Pythom语言:Python结合了R语言的快速,处理复杂数据的能力以及更务实的语言特质,迅速地成为主流,也更简单和直观了,尤其是近几年的成长很快卜笑乎。在数据处理范畴内,通常在规模与复杂之间要有个取舍,Python以折中的姿升猜态出现,是相当好的数据处理工具。
java语言:java没有和Python和R语言一样好的可视化功能,也不是统计建模的最佳工具,但是如果你需要建立一个庞大的系统,使用过去的原型,java是最基本的选择了。
Hadoop pand
Hive:为了迎合大量数据处理的需求,以java为基础的大数据开始了。Hadoop为一批数据处理,发展以java为基础的架构关键,相对于其他处理工具,Hadoop慢许多,但是无比的准确可被后端数据库分析广泛使用,和Hive搭配的很好。
Scala:另一个以java为基础的语言,和java很像,对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法,Scala是逐渐兴起的工具,善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。
Kafkaand Storm:是一个特别快速的查询信息系统,缺点是太快了,因此在实施操作时会犯错,有时候会漏掉东西。使用Scala写出来的架构,大幅增加他在串流处理的受欢迎程度。
www.okeycar.com

Ⅹ 大数据之-HIVE入门(十九)

这组函数相对不好理解,下面将结合用户的访问记录数据来进行说明,大家仔细体会。

partition by 指定分组字段,order by 指定排序列并指定顺序还是逆序逗圆。

partition by 指定分组字段,咐困order by 指定排序列并指定顺序还是逆序。

取分组内排序后,截止到当前行,第一个值

取衡指念分组内排序后,截止到当前行,最后一个值

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