文章目录hive查询语句一、select句式查询员工表employess_table包含了几个部门二、Having子句查询员工信息表有平均薪资大于5000的部门三、关系运算符1、查询员工信息表中年龄信息为36岁的员工信息2、查询员工信息表中部门PersonnelDepartment的所有员工信息3、查询员工姓名首字母四、算数运算符计算员工信息表employess_table中所有员工的实际工资计算员工信息表每位员工每天的薪资，以单月工作日为20天计算五、逻辑运算符查询员工信息表employess_table中薪资大于等于5000，并且薪资小于等于8000的员工信息六、复杂运算符1、查询学生考级
文章目录hive查询语句一、select句式查询员工表employess_table包含了几个部门二、Having子句查询员工信息表有平均薪资大于5000的部门三、关系运算符1、查询员工信息表中年龄信息为36岁的员工信息2、查询员工信息表中部门PersonnelDepartment的所有员工信息3、查询员工姓名首字母四、算数运算符计算员工信息表employess_table中所有员工的实际工资计算员工信息表每位员工每天的薪资，以单月工作日为20天计算五、逻辑运算符查询员工信息表employess_table中薪资大于等于5000，并且薪资小于等于8000的员工信息六、复杂运算符1、查询学生考级
1.版本说明本文档内容基于flink-1.13.x，其他版本的整理，请查看本人博客的flink专栏其他文章。1.1.概述ApacheHive已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。Flink与Hive的集成包含两个层面。一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog，用户可通过HiveCatalog将不同会话中的Flink元数据存储到HiveMetastore中。例如，用户可以使用HiveCatalog将Kafka表或Elasticsearch表存储在HiveMetast
文章目录周数周几周数在Hive中我们可以通过内置函数weekofyear(stringdate)获取某日期的周数。示例：selectweekofyear("2022-02-01");结果输出：5需要注意的是，weekofyear的查找范围并不是按年算的，而是按周算的。例如：selectweekofyear("2022-01-01");结果输出：52表示的是2021年的第52周。虽然年份已经是2022年，但仍然会走完一个周期（7天）才会进入到新的一轮。这就是跨年周，使用该函数时需要考虑到这个。周几计算星期几我们也可以通过内置函数pmod取余数与datediff日期相减函数实现。计算思路：通过当前
什么是小文件？小文件指的是文件size比HDFS的blocksize小很多的文件。Hadoop适合处理少量的大文件，而不是大量的小文件。hadoop小文件常规的处理方式1、小文件导致的问题首先，在HDFS中，任何block，文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，如果有10000000个小文件，每个文件占用一个block，则namenode大约需要2G空间。如果存储1亿个文件，则namenode需要20G空间。这样namenode内存容量严重制约了集群的扩展。其次，访问大量小文件速度远远小于访问几个大文件。HDFS最初是为流式访问大文件开发的，如果访问大量小文件，需
在hive运行UDF函数时候报错：编译环境与运行环境版本不匹配。 这是因为在使用的编译环境进行打包时，编译环境jdk版本与测试环境不一致。 如上，我开始时使用jdk17进行打包的，然后我的linux中jdk为jdk1.8，当进行创建UDF函数时就出现了版本不一致错误。解决：更换编译环境jdk。 再进行打包： 成功运行UDF函数： 以上是我解决这个错误的步骤，希望能解决你的问题。
1、导入将CSV文件导入到hive数据库，具体操作如下，首先在hive中创建自己的table,并且设置以逗号分隔。createtableifnotexiststmp.hb_label_C(sample_catstring,reg_mob_md5string)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','STOREDASTEXTFILE;然后descformattedtmp.hb_label_C确定tmp.hb_label_C表的分布式文件路径最后在linux命令行输入hdfsdfs-putlabel_C.csvhdfs://nameservice1/user/h
前言在当今的数据驱动时代，构建一个强大的大数据环境对于企业和组织来说至关重要。本文将介绍如何安装和配置Hadoop、MySQL、Hive、Scala和Spark，以搭建一个完整的大数据环境。简介安装Hadoop首先，从ApacheHadoop的官方网站下载所需的Hadoop发行版。选择适合你系统的二进制发行版，下载完成后解压缩到安装目录。然后配置环境变量，并修改Hadoop的配置文件，根据需要进行修改。安装MySQL安装MySQL服务器是搭建大数据环境的重要一步。更新包管理器后，执行命令安装MySQL服务器，并配置MySQL允许通过网络连接。编辑MySQL的配置文件，并重启MySQL服务，最后
1.获取指定月第一天最后一天--指定月的第一天selecttrunc('2020-11-10','MM');2020-11-01--指定月的最后一天selectlast_day('2020-11-10');2020-11-302.获取连续日期格式:withdatesas( selectdate_add(start_date,a.pos)asd from(selectposexplode(split(repeat("m",datediff(end_date,start_date)),"m")))a)select*fromdates;12345使用方式:将start_date和end_date
一、同步环境1.mongodb版本：3.6.3。（有点老了，后来发现flinkcdc都只能监控一张表，多张表无法监控）2.datax版本：自己编译的DataX-datax_v2022103.hdfs版本：3.1.34.hive版本：3.1.2二、同步思路1.增量数据：需要每隔1小时将mongodb中17个集合的数据同步至hive，因为有数据生成时间，才用datax查询方式，将上一个小时的数据依次循环调用datax同步至hdfs，利用shell脚本和调度器定时装载至hive中形成ods层，并和其他表关联处理形成dwd层，提供给需求方。2.全量数据：历史数据才用datax编写脚本循环读取+调度+h
