hive count 记录数比mysql值少了

最新推荐文章于 2024-05-25 16:56:26 发布
最新推荐文章于 2024-05-25 16:56:26 发布
阅读量1.6k 收藏
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： hive 文章标签： hive mysql
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yukangmine/article/details/47319845
本文深入探讨了在MySQL和Hive中处理NULL值的不同方式，通过一个具体的例子展示了在执行特定SQL查询时，两者的数据处理差异。MySQL在处理distinct操作时保留NULL值，而Hive则会将其过滤掉，导致结果数量不同。了解这些差异对于在大数据处理环境中正确使用这两种数据库系统至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

test表如下
id
11
22
33
44
44
NULL
例如你执行
select count(distinct id) from test;
时，在Mysql中应该是5条数据
但是在hive中是4条，NULL的那条数据会被直接过滤，hive认为这个数据不存在

离线数仓数据导出-hive数据同步到mysql
qq_45972323的博客
04-19 1199
为方便报表应用使用数据，需将ads各指标的统计结果导出到MySQL数据库中。datax支持hive同步MySQL：仅仅支持hive存储的hdfs文件导出。所以reader选hdfs-reader，writer选mysql-writer。null值 在hive和mysql里的存储格式不一样，需要告诉DataX应该如何转换。
使用DataX同步hive数据到MySQL
青春不流名
10-13 2128
1、组件环境
datax数据从hive导入mysql数据缺失解决
01-18
datax数据从hive表导入mysql表,数据缺失解决
hive, count统计与列表不一致
weixin_44129801的博客
03-24 2688
1. 问题 同一张表, 单独查询字段时有数据, 但是使用count查询显示0 2. 分析 count查询走的是hive元数据, 找到hive元数据库的partition_params表, 查看numFiles, numRows, rawDataSize等属性 3. 方案 同步元数据统计信息 analyze table <table_name> COMPUTE STATISTICS; ...
HIVE lzo压缩模式下 select count(*)时条数不一致
xie670705986的博客
02-04 611
lzo压缩时有一个索引文件。 当使用select * from xx 时， inputformat是使用建表时指定的DeprecatedLzoTextInputFormat，他可以识别到索引文件。 而使用select count(*) from xx时，使用的inputformat是先使用combinehiveinputformat（防止MR的时候都是小文件），他会把索引文件和数据文件合并，导致之后DeprecatedLzoTextInputFormat识别不到索引文件，然后误认为索引也是一条数据，导致条数
HIVE实际开发问题:select * 和 select count（*） 条数不一样
光脚虾的博客
12-04 4484
前置 目前是做一个大数据平台迁移的项目，传输完数据后，在部署生产环境之前需要对功能模块进行测试，测试时对hive每张表都造了一条数据 问题情况 检查到某张表的时候 sql语句： select * from table; 结果显示是这样的： select count(*) from table; 当我count（*）时候 结果显示是这样的 明明表里面有数据，但是count 的结果是0 解决...
hive count distinct count(distinct Columns) Columns为多列时慎用，有坑！！！
lquarius的博客
01-30 3576
1，问题 表中实际无重复数据，但是经过count(distinct imei,wifi,ssid)，数据量变少了。 2，原因 distinct 多列时任意列为null值，均返回null，hive的count()函数对空值是不做处理的，所以数据减少 3，验证 4，解决办法 4.1，将distinct后列用小括号括起来（所有列均为null...
Sqoop Hive分区表Export到Mysql
文文x的博客
01-25 764
【代码】Sqoop Hive分区表Export到Mysql。
大数据中数据同步从hive中同步到mysql，tidb中的方法
sdfasfasdfdfdfd的博客
05-25 705
通过阅读官方文档增加以下配置tispark方式直连tidb 的pdserver，速度还是很快的。
mysql数据导入hive_Load将Mysql数据导入Hive样例方案
weixin_35029527的博客
01-25 1518
1.1业务场景模拟使用Loader工具将客户移动电话系统产生的历史数据从原始数据库Mysql导入到Hive中，进行离线分析。1.2操作步骤1.2.1创建用户1.进入FunsionInsight Manager界面，进去系统，创建本次测试用户，给予最大权限即可。1.2.2Loader准备工作1.获取关系型数据库对应的驱动jar包保存在Loader服务主备节点的lib路径：“${BIGDATA_HOM...
mysql放hive元数据_配置hive元数据到Mysql中的全过程记录
weixin_33130113的博客
02-02 207
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~create or replace function aa1(a1 integer[],a2 bigint) returns void AS $$declare ii integer;declare num integer; begin II:=2021-01-16 17:49:22条件查询-模糊匹配PostgreSQL和SQL Server的模糊匹配lik...
hive 和mysql同样的数据group by 之后为什么数据量不一致
lbf_ML的博客
01-22 1904
hive区分大小写，mysql是不区分大小写的。因此会有这种问题
Hive select count(1) 报错问题困惑和解决
04-27 2076
hive入门时，导数据后，执行：select count(1) from info_house_history; 报错： hive (real_estate)> select count(1) from info_house_history; Query ID = root_20220427100959_bf6dedc3-acff-4467-812d-45c15226f385 Total jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 Number of reduce task
hive查询结果缺少数据——某些union all和join情况下会缺少数据
weixin_42474635的博客
09-01 3835
在使用hive sql 进行union all查询结果时，缺少数据 在使用hive sql 进行join 关联时,查询结果明显缺少数据，或于presto或其他查询渠道查询结果不一致时 原因可能是orc文件在加工过程中造成的部分元数据丢失，关闭元数据优化就可以了 set hive.optimize.index.filter=false; ...
Hive 生产中数据问题踩的坑
简单的心的博客
03-26 910
生产环境使用的时Sqoop从Oracle抽数 经历过错行----去掉一些特殊字符解决 大字段错行----https://blog.youkuaiyun.com/u012422198/article/details/84662691 长数字数据重复，特别是金融数据的各种号，长长的一串 当Hive上数据处理时，去重发现Hive比Oracle数据少很多。 因为Hive默认的长数字显示为科学技术法，把字...
hive--union all后无数据/少数据
qq_46893497的博客
08-12 7114
文章目录前言推荐阅读 前言 问题描述：（a union all b）两段sql都有数据，但是union all之后无数据 其他：a&b均为从orc格式的表中取数，且执行计划explain显示无reduce算子 初步推测：orc格式存储+无reduce导致，因此各加了distinct，数据准确了，但是不太理解 经问同事后，加上set hive.optimize.index.filter=false查询就可以了，问题的原因可能是数据加工过程中orc文件的一些元数据丢失了 推荐阅读 Hive数仓建表
Hive中count统计数量的多种使用方式
热门推荐
BabyFish13
11-16 3万+
其他环境没有试，Hive上肯定是可以的。 可以在count里使用case when、distinct等处理，满足日常数据统计需求。 select pt_day, count(*), count(uid),count(identifier), count(distinct uid),count(distinct identifier),
dba_tables表中的num_rows与count(*)的值为何不同
04-11 8247
dba_tables表中的一行为NUM_ROWS数值为何不与该表用SELECT COUNT(*)得到的行数一样? 如在dba_tables表中有一行table_name为gang,其相应字段num_ROWS数值为39326,但我用 select count(*) from gang得到的行数为39328行,按理说后者应该是对的,为何具体表中的行数与系统表中保存相应表的行数不同步?  答： n
Hive 数据查询
weixin_43799054的博客
03-31 3425
DQL数据查询 查询语句的官网地址：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select 语法： [WITH CommonTableExpression (, CommonTableExpression)*] (Note: Only available starting with Hive 0.13.0...
hive表查询语句与mysql相同吗
最新发布
03-29
<think>好的，我现在需要帮助用户了解Hive SQL和MySQL SQL在查询语法上的异同。首先，我应该回顾已有的引用资料，看看里面提到了哪些关键点。引用[1]提到Hive SQL和标准SQL不完全相同，Hive是为数据仓库设计的，基于Hadoop存储数据，而MySQL是关系型数据库，存储本地或设备数据。引用[2]说明Hive支持大多数标准SQL操作，如SELECT、JOIN等，并且支持自定义函数。引用[3]展示了SQL的内关联写法，而引用[4]和[5]提供了Hive的特定语法，比如分桶、建表方式以及特殊条件处理。 接下来，我需要整理这些信息，找出Hive SQL和MySQL在查询语法上的具体异同。相似之处可能包括基本查询结构、JOIN操作、聚合函数等。不同之处可能涉及执行引擎（Hive用MapReduce，MySQL用自身引擎）、处理大规模数据的能力、延迟、事务支持、以及特定语法如分桶、自定义函数等。 用户的问题集中在查询语句的异同，所以需要重点比较SELECT、JOIN、WHERE、GROUP BY等常用查询部分的语法差异。例如，Hive可能支持更多的自定义函数，而MySQL可能在事务处理和子查询优化上更优。同时，要注意Hive的扩展性，比如处理大数据集的能力，而MySQL适合低延迟的OLTP场景。 另外，用户可能还关心实际应用中的例子，比如同样的查询在两者中如何写，是否有语法上的差异。例如，内关联的写法，Hive是否和MySQL一样支持JOIN关键字，或者是否像引用[3]中的例子使用逗号加WHERE条件。此外，Hive的分桶概念和建表方式的不同，如CLUSTERED BY，这在MySQL中不存在，这也是一个区别点。 还需要考虑Hive和MySQL在处理空值、特殊条件（如BETWEEN、IN）时的异同，引用[5]提到Hive中的这些条件写法，可能和MySQL类似，但需要确认是否有差异。例如，Hive是否支持相同的聚合操作，或者是否有额外的函数。 最后，总结时需要结构清晰，分点列出相似和不同之处，并给出示例，帮助用户更直观地理解。同时，生成的相关问题要围绕用户可能进一步关心的点，比如优化方法、实际应用场景、性能调优等。</think>Hive SQL与MySQL查询语法的异同分析如下： --- ### **一、相似之处** 1. **基础查询结构** - 均支持标准SQL的`SELECT`、`FROM`、`WHERE`、`GROUP BY`、`HAVING`、`ORDER BY`等关键字。 - 示例：查询年龄大于20的用户 ```sql SELECT * FROM users WHERE age > 20; -- 语法在Hive和MySQL中均适用[^2] ``` 2. **关联查询** - 支持`INNER JOIN`、`LEFT JOIN`等关联方式，但Hive也允许使用逗号分隔表的隐式关联（需结合`WHERE`条件）[^3]。 ```sql -- Hive和MySQL均支持 SELECT a.*, b.* FROM table_a a JOIN table_b b ON a.id = b.id; -- Hive额外支持的隐式写法 SELECT a.*, b.* FROM table_a a, table_b b WHERE a.id = b.id; ``` 3. **聚合操作** - 均支持`SUM()`、`COUNT()`、`AVG()`等聚合函数，且语法一致[^5]。 --- ### **二、核心区别** 1. **执行引擎与适用场景** - **Hive**：基于Hadoop MapReduce，适用于离线批处理和大规模数据分析，延迟高（分钟级到小时级）。 - **MySQL**：基于关系型数据库引擎，适用于OLTP场景，延迟低（毫秒级）[^1]。 2. **事务支持** - **Hive**：早期版本不支持事务，新版本（如Hive 3+）支持有限的事务操作，但默认不开启。 - **MySQL**：完整支持ACID事务，适合高频数据更新。 3. **扩展语法特性** - **Hive特有功能** - **分桶（Bucketing）**：通过`CLUSTERED BY`对表分桶，优化查询性能[^4]。 ```sql CREATE TABLE logs (id STRING) CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS; ``` - **自定义函数（UDF）**：支持用Java/Python编写UDF处理复杂逻辑。 - **MySQL特有功能** - **存储过程/触发器**：支持复杂的业务逻辑封装。 - **窗口函数**：较早支持`ROW_NUMBER()`、`RANK()`等高级分析函数。 4. **空值处理与特殊条件** - **空值判断**：语法相同（`IS NULL`），但Hive对空值的处理可能因存储格式（如Parquet）而异。 - **IN/BETWEEN**：语法一致，但Hive在大数据集下效率更低。 5. **建表与存储** - **Hive**：支持基于HDFS的存储格式（如ORC、Parquet），且建表时可指定分区、分桶。 ```sql CREATE TABLE hive_table AS SELECT ...; -- 直接通过查询结果建表 ``` - **MySQL**：仅支持关系型表结构，无分区分桶概念。 --- ### **三、性能对比** | **场景** | **Hive** | **MySQL** | |-------------------|-----------------------------------|--------------------------------| | 大数据量聚合 | 适合（分布式计算） | 不适合（单机性能瓶颈） | | 低延迟查询 | 不适用 | 适用 | | 复杂JOIN操作 | 支持但效率依赖分区/分桶优化 | 依赖索引，小表效率高 | --- ### **四、应用建议** - **用Hive**：处理TB/PB级数据、离线分析、需与Hadoop生态集成（如Spark）。 - **用MySQL**：高频事务处理、低延迟查询、复杂业务逻辑（如事务+存储过程）。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值