hive小需求记录

最新推荐文章于 2024-08-02 09:52:43 发布
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1.需要将mysql导入到hive

db -e "set names utf8;select * t1 where day=20151120"  > /data/order/20151120
hdfs -v dfs -copyFromLocal  /data/order/* /data/order/

add file hdfs://yq01-heng-hdfs.dmop.baidu.com:54310/data/order/20151120;
list file;
b
a

/home/work/ark_magi/worker/work/normal/magi-2.0.23_20151121145420-4/working/resources/20151120

load data local inpath "resources/20151120" overwrite into table t5;

hive 项目实战 (1) 谷粒影音需求分析
mmalan的博客
11-01 1381
 数据源 video.txt   数据样例： fQShwYqGqsw    lonelygirl15    736    People & Blogs    133    151763    3.01    666    765    fQShwYqGqsw    LfAaY1p_2Is    5LELNIVyMqo    vW6ZpqXjCE4    vPUAf43vc-Q    Z...
web网站访问日志（四） 根据业务需求 书写hive sql
zengxianglei的博客--手指星辰 奈何天！
05-11 789
web网站访问日志（四） 根据业务需求 书写hive sql 1.ods层（事实表）建表语句 原始数据表：对应mr清洗完之后的数据，而不是原始日志数据 drop table if exists ods_weblog_origin; create table ods_weblog_origin( valid string, remote_addr string, remote_user stri...
hive经典案例需求
莫慌 吃口药
10-05 753
=============hql补强点！练习题=============================== 01,01,80 01,02,90 01,03,99 02,01,70 02,03,80 03,03,80 04,01,50 04,02,30 create table test1( name int, course int, score int ) row format del...
2021.1.26课堂笔记(对于hive中的表，提取特征做需求分析)
超可爱慕之
01-26 370
接1.12日的博客： create external table locale( locale_id int, locale string ) row format delimited fields terminated by '\t' location '/user/event/data/locale'; create external table time_zone( time_zone_id int, time_zone string ) row format delimited fields
谷粒影音Hive需求分析
qq_39261894的博客
08-04 389
@HIve_guiliVideo 统计视频观看数Top10 select videoId, views from gulivideo_orc order by views desc limit 10; 统计视频类别热度Top10 SELECT hot, total_view FROM ( SELECT hot, ...
HiveSQL需求记录
斌躏天下的博客
02-01 815
场景： 如题，在Hive中导入S3中的CSV文件，CSV文件中有某些字段又是json串，而且还有数组，Hive将S3桶中的CSV文件导入表就不在这里说了，参照我另一篇就行，Hive将CSV文件导入表。 导入表以后我们可以得到囊括了所有CSV字段数据的一张大表，而我们需要解析json字段将其放到一张新表里，哦对了，先把数据拿出来一条给大家看看。。。。 LVYPDBAA0KP078772, ,“35...
Hive小文件问题及解决方案
My_wife_QBL的博客
08-02 1413
Hive小文件问题是大数据环境中一个常见的挑战，影响了查询性能和资源利用率。通过了解小文件问题的成因和影响，并采取合适的解决方案，可以有效地缓解这一问题。在实际应用中，选择合适的文件格式、合并小文件、调整Hadoop配置参数以及使用分区和桶等方法，都是解决Hive小文件问题的有效手段。随着大数据技术的不断发展，越来越多的工具和方法被引入到数据处理流程中，用户可以根据具体需求选择最适合的解决方案。
Hive安装配置记录
07-29
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于处理和管理大数据集。它允许用户使用 SQL-like 查询语言（HiveQL）来查询、管理和构建数据...在实际应用中，根据业务需求调整配置和使用技巧，可以充分发挥 Hive 的优势。
hbase和hive常用命令记录总结
08-25
### HBase 常用命令总结 #### 创建表 创建一个名为`member`的表，包含`member_id`、`address`以及`info`三个列族。...在实际应用中，根据具体需求灵活运用这些命令能够大大提高数据分析和处理效率。
《Hive系列》Hive实操记录
https://blog.datasource.space
05-22 3634
1.Hive如何显示当前数据库 2.根据需求设置是否需要执行MR 3.如何正确启动Hive
那些比较变态的Hive需求
邦涛的博客
10-27 866
那些比较变态的需要Hive实现的需求
大数据开发之路：hive篇
浩天的博客
05-10 699
引语 大数据开发之路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。很多入门大数据的小伙伴，可能第一个接触到的，就是一只可爱的“小象”，也就是我们的大数据领域的数据仓库工具hive。 这只小象给我们提供了方便类SQL查询语言HQL来操纵数据，使得我们一开始不用编写复杂的代码，就可以轻松的探索数据。Hive对于熟悉传统数据库的同学来说，算是很友好的一个入门工具。 原理 在大数据生态中，hive一般作为数据...
Hive基本操作
weixin_33824363的博客
05-12 2697
hive的基本操作1.Hive基本操作1.1DDL操作1.1.1创建表建表语法CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED...
hive的三板斧：内部表和外部表、分区和分桶以及序列化/反序列化(SerDe)
京东放养的爬虫
06-03 3909
Hive是Hadoop生态圈中实现数据仓库的一项技术。虽然Hadoop和HDFS的设计局限了Hive所能胜任的工作，但是Hive仍然是目前互联网中最适合数据仓库的应用技术。 不论从“品相还是举止”，Hive都像一个关系型数据库。用户对数据库、表和列这类术语比较熟悉的话，那么掌握Hive的查询语言HQL也轻而易举。不过，Hive的实现和使用方式与传统的关系数据库相比，有很多不同的地方。 我们H
彷徨 | Hive---需求：求出连续三天有销售记录的店铺
彷徨的博客
08-30 2864
原始数据 : A,2017-10-11,300 A,2017-10-12,200 A,2017-10-13,100 A,2017-10-15,100 A,2017-10-16,300 A,2017-10-17,150 A,2017-10-18,340 A,2017-10-19,360 B,2017-10-11,400 B,2017-10-12,200 B,2017-10-15,600 C,20...
关于hive统计周wau、保留率需求的几种思路
扫大街的程序员
01-09 7390
说明：程序有快慢之分，业务却有千变万化之状，不同的需求对症下药，选择合适的解法。 wau：指的是用户一周之内登陆的独立用户id数 wau保留率：指的是后续每周登陆的独立用户id与第一周登陆独立用户id的join，相当于第一周登陆，后续每周也登陆的用户。 需求： 统计从2013七月份开始每周2013-07-01~2013-07-07,2013-07-08~2013-07-
Hive：多种方式建表，需求操作
博樽
11-11 1354
认识数据：u.data；创建udata表，加载数据；需求：得到某一个用户具体的评论时间。需求： 用户购买的商品数量大于100的有哪些用户？
达观数据文辉：Hadoop和Hive使用经验
达观数据
01-19 2789
近十年来，随着Hadoop生态系统的不断完善，Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。面对当今互联网产生的巨大的TB甚至PB级原始数据，利用基于Hadoop的数据仓库解决方案Hive早已是Hadoop的热点应用之一。达观数据团队长期致力于研究和积累Hadoop系统的技术和经验，并构建起了分布式存储、分析、挖掘以及应用的整套大数据处理平台。本文将从Hive的原理、架构及优化等方面来分享Hive的一些心得和使用经验，希望对大家有所收货。
Hive的基本使用（处理数据）
泛泛之素
09-23 4596
上一篇将hive搞好，现在要用hive搞点事情啊。。。 这里有一份数据：https://raw.githubusercontent.com/ffzs/dataset/master/Questionnaire.csv 是kaggle上的一份数据关于数据科学社区的一份调查问卷，这不是完整数据，我只选取了几列，原数据200多列： 启动上一篇搭建的hive集群 sh hive-start.sh 随便一个文...
hive表行记录更新
最新发布
05-13
<think>好的，用户现在的问题是在Hive中如何更新行记录，或者按天分区查找某个字段值的上一条数据。首先，我需要回顾之前的对话历史，看看用户之前的需求和我的回答。 用户之前询问的是如何按天分区查询TotOdoAcrt值的上一条数据，也就是每个分区的最后一条记录。我之前给出的解决方案是使用ROW_NUMBER()窗口函数，按分区和事件时间排序来获取最新记录。现在用户可能遇到了类似的问题，但这次他们可能想了解如何更新Hive表中的记录，或者更具体地，如何结合更新和按分区查询上一条数据的需求。 首先，Hive本身是基于HDFS的，传统上不支持行级别的更新，因为HDFS是写一次读多次的。但用户提到了Hive中更新行记录的方法，这可能涉及到较新版本的Hive，因为Hive从0.14版本开始支持ACID事务，允许进行更新和删除操作。不过，这需要表配置为事务型表，使用ORC文件格式，并设置相应的属性。因此，我需要先确认用户是否了解这一点，或者他们的环境是否支持ACID事务。 如果用户的环境支持ACID，那么可以使用UPDATE语句。但根据引用内容中的示例，用户可能没有使用事务型表，因为他们之前的分区表结构没有提到事务相关的配置。因此，可能需要提供两种解决方案：一种是使用ACID事务的更新方法，另一种是传统Hive的处理方式，即通过重写分区或表来实现“更新”。 接下来，用户还提到按天分区查询上一条数据。这与我之前的回答相关，但可能需要结合更新操作。例如，用户可能需要在更新当前记录时，参考前一条记录的值。这时候，可能需要使用窗口函数来获取前一条数据，然后在更新时使用该值。 根据用户提供的引用内容，引用[4]提到了使用row_number()来处理分区的变化，这可能涉及到拉链表或缓慢变化维的处理方法。因此，可能需要解释如何结合拉链表和分区来管理历史数据，并实现所谓的“更新”效果。 用户的需求可能存在两种情况：一种是直接更新表中的某些行，另一种是在查询时获取上一条记录作为参考。需要分别回答这两种情况，并考虑它们的结合使用。 在回答更新行记录时，需要明确Hive的限制和可行方法。如果用户无法使用ACID，那么传统的做法是通过INSERT OVERWRITE或重写分区来模拟更新。例如，先查询出需要保留的数据，然后覆盖原分区。这可能涉及到复杂的操作，但需要详细说明步骤。 关于按天分区查询上一条数据，之前的回答已经使用了ROW_NUMBER()，但用户可能需要更详细的信息，例如如何处理没有显式时间戳的情况，或者如何优化查询性能。引用[2]提到分区字段不能是表中已存在的字段，并且分区是虚拟字段，这可能影响查询的方式，需要确保在窗口函数中正确使用分区字段。 另外，用户可能混淆了更新操作和查询上一条数据的需求，需要明确区分这两个问题，并分别给出解决方案。同时，需要检查是否有引用内容可以提供帮助。例如，引用[1]中创建视图的方法可能用于简化查询，而引用[4]中的row_number()用法可能适用于处理历史数据的变化。 最后，用户可能希望得到具体的示例代码，以及性能优化的建议，比如分区裁剪、向量化查询等，如之前提到的。同时，需要注意用户提到的“按天分区查找某个字段值的上一条数据”，可能需要结合LAG函数来获取前一条记录的值，而不仅仅是最后一条记录。这时候，可能需要调整窗口函数的用法，比如按时间排序后使用LAG()函数来获取前一行。 总结来说，我需要分两部分回答：Hive中的行记录更新方法，以及按分区查询上一条数据的解决方案。在更新部分，需要涵盖ACID事务方法和传统重写方法；在查询部分，可能需要使用窗口函数如ROW_NUMBER()或LAG()，并结合分区策略优化查询。同时，需要参考用户提供的引用内容，特别是关于分区字段和row_number()的使用，确保解决方案的可行性和正确性。</think>### Hive表行记录更新与按天分区查询上一条数据解决方案 根据Hive的特性及用户需求，以下是两种典型场景的解决方案： --- ### **一、Hive表行记录更新的实现方法** Hive传统上不支持行级更新（受限于HDFS的不可变性），但可通过以下两种方式实现类似效果： #### **1. 基于ACID事务的更新（Hive 3.0+）** 若表配置为事务型表，可直接使用`UPDATE`语句： ```sql -- 创建支持事务的表（需ORC格式） CREATE TABLE sensor_data ( device_id STRING, TotOdoAcrt DOUBLE, event_time TIMESTAMP ) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS ORC TBLPROPERTIES ('transactional'='true'); -- 更新指定条件的记录 UPDATE sensor_data SET TotOdoAcrt = 160.5 WHERE device_id = 'D001' AND dt = '2023-10-01' AND event_time = '2023-10-01 23:59:00'; ``` **限制**：需启用Hive ACID，且表必须为分桶表[^3]。 #### **2. 传统数据覆盖模式** 通过重写分区数据实现“更新”： ```sql -- 步骤1: 创建临时表保存更新后数据 CREATE TABLE tmp_sensor_data AS SELECT device_id, CASE WHEN device_id = 'D001' AND dt = '2023-10-01' THEN 160.5 ELSE TotOdoAcrt END AS TotOdoAcrt, event_time, dt FROM sensor_data; -- 步骤2: 覆盖原分区数据 INSERT OVERWRITE TABLE sensor_data PARTITION (dt) SELECT * FROM tmp_sensor_data; ``` **优点**：兼容所有Hive版本，无需事务支持。 --- ### **二、按天分区查询上一条数据的实现** 基于窗口函数提取每个分区的上一条记录（即时间戳最近的记录）： #### **1. 基础查询（含显式时间戳字段）** ```sql SELECT dt, device_id, TotOdoAcrt, prev_TotOdoAcrt FROM ( SELECT dt, device_id, TotOdoAcrt, LAG(TotOdoAcrt, 1) OVER ( PARTITION BY device_id, dt ORDER BY event_time ASC ) AS prev_TotOdoAcrt, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY device_id, dt ORDER BY event_time DESC ) AS rn FROM sensor_data ) sub WHERE rn = 1; -- 取每个设备+分区的最后一条记录，并关联其前值 ``` **输出示例**： | dt | device_id | TotOdoAcrt | prev_TotOdoAcrt | |------------|-----------|------------|------------------| | 2023-10-01 | D001 | 150.3 | 148.9 | **关键函数**： - **`LAG(字段, N)`**：获取当前行前N条记录的字段值。 - **`ROW_NUMBER()`**：按时间倒序标记记录序号，筛选最新记录[^4]。 #### **2. 无时间戳字段的替代方案** 若依赖文件存储顺序（非业务逻辑可靠方案）： ```sql SELECT dt, device_id, TotOdoAcrt, prev_TotOdoAcrt FROM ( SELECT dt, device_id, TotOdoAcrt, LAG(TotOdoAcrt) OVER ( PARTITION BY dt ORDER BY INPUT__FILE__NAME DESC, BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE DESC ) AS prev_TotOdoAcrt FROM sensor_data ) sub; ``` --- ### **三、关联场景：更新时引用上一条数据** 若需基于前值更新当前记录（如累计值计算）： ```sql -- 创建临时表保存含前值的数据 CREATE TABLE tmp_updated_data AS SELECT dt, device_id, TotOdoAcrt + COALESCE(prev_TotOdoAcrt, 0) AS new_TotOdoAcrt, -- 当前值与前值累加 event_time FROM ( SELECT dt, device_id, TotOdoAcrt, LAG(TotOdoAcrt) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY event_time) AS prev_TotOdoAcrt, event_time FROM sensor_data ) sub; -- 覆盖原表数据 INSERT OVERWRITE TABLE sensor_data PARTITION (dt) SELECT device_id, new_TotOdoAcrt, event_time, dt FROM tmp_updated_data; ``` --- ### **四、性能优化建议** 1. **分区裁剪**：限定查询的分区范围以减少扫描量： ```sql WHERE dt BETWEEN '2023-10-01' AND '2023-10-07' ``` 2. **索引优化**：对`device_id`或`event_time`建立索引（需Hive 3.0+支持）。 3. **向量化查询**：启用加速计算： ```sql SET hive.vectorized.execution.enabled=true; ``` --- ### **常见问题解答** **Q1: 如何避免更新操作产生小文件？** 合并目标分区的小文件： ```sql ALTER TABLE sensor_data PARTITION (dt='2023-10-01') CONCATENATE; ``` **Q2: 如何确保LAG()函数跨分区获取前值？** 移除`PARTITION BY dt`，改为按设备ID全局排序： ```sql LAG(TotOdoAcrt) OVER (PARTITION BY device_id ORDER BY dt, event_time) ``` --- ### **引用说明** [^1]: 视图可简化多分区查询，但需注意数据时效性。 [^2]: 分区字段为虚拟字段，需避免与原字段冲突。 [^3]: 事务型表需ORC格式和分桶配置。 [^4]: 窗口函数是处理分区内排序的核心工具。
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