这里写自定义目录标题问题1：测试MySQL数据信息HIVE数据信息hive中用parquet（orc）列式文件格式存储解决方法问题2：解决方法问题1：用公司的大数据平台（DataX）导数，已经开发上线一个多月的一批报表，突然有同事说有个报表数据不准。出在时间字段上。分析:1、先看了原数据MySQL字段类型为datetime,目标字段为timestamp类型；2、经发现所有时间的差距都是8小时，怀疑是因为时区转换的原因；3、对比其他表，看看是大范围现象还是特殊情况，发现其他的同样情况字段的一样没有问题，也有改变为string字段类型的也没有问题；测试MySQL数据信息MySQL表名：testMy
一、目的在海豚调度HQL的脚本任务时报错，Causedby:java.util.regex.PatternSyntaxException:Illegalrepetitionnearindex1二、原本HiveSQLwitht1as(select get_json_object(queue_json,'$.deviceNo') device_no, get_json_object(queue_json,'$.createTime')create_time, get_json_object(queue_json,'$.laneNum') lane_num, get_jso
目录一、前言二、使用场景介绍2.1使用场景12.2使用场景2三、多行转多列3.1casewhen函数语法一语法二操作演示3.2多行转多列操作演示四、多行转单列4.1concat函数语法4.2concat_ws函数语法4.3collect_list函数语法4.4collect_set函数语法4.5多行转多列操作演示五、多列转多行5.1union语法5.2unionall语法5.3多列转多行操作演示六、单列转多行6.1explode函数语法6.2单列转多行操作演示七、写在文末一、前言在某些场景下，对于mysql表来说，要想完整的呈现出一个主体字段的所有属性，可能需要查询多条数据行，显然从msyql
Hive的安装上传安装包解压tarzxvfapache-hive-3.1.2-bin.tar.gzmvapache-hive-3.1.2-binhive解决Hive与Hadoop之间guava版本差异cd/export/software/hive/rm-rflib/guava-19.0.jarcpcp/export/software/hadoop/hadoop-3.3.0/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar/export/software/hive/lib修改配置文件hive-env.shcd/export/software/hive/conf
Druid可以直接获得所有的列http://t.csdn.cn/mO4TX利用Hive提供的LineageLogger与ExecutionHooks机制做血缘https://blog.csdn.net/qq_44831907/article/details/123033137ApacheCalcitegudusoft解析方案商业https://blog.csdn.net/qq_31557939/article/details/1262772126.github开源项目：https://github.com/Shkin1/hathorhttps://github.com/sqlparser/sq
我正在使用Spark2.1.0，并使用JavaSparksession运行SparkSQL。我正在尝试保存Dataset命名'ds'被保存到一个名为称为的蜂巢表中schema_name.tbl_name使用覆盖模式。但是当我运行以下语句时ds.write().mode(SaveMode.Overwrite).option("header","true").option("truncate","true").saveAsTable(ConfigurationUtils.getProperty(ConfigurationUtils.HIVE_TABLE_NAME));第一次运行后，桌子被下降。当我
hive報錯：hive程序報錯：FAILED:ParseExceptionline6:32character‘’notsupportedhere具體bughive程序報錯：FAILED:ParseExceptionline6:32character‘’notsupportedhereline7:38character‘’notsupportedhere2024-01-1613:02:18,997ERROR[3b8befc0-8d2c-4575-afd9-a06672f37da7main]ql.Driver(SessionState.java:printError(1250))-FAILED:P
文章目录一、实战概述二、提出任务三、完成任务（一）准备数据1、在虚拟机上创建文本文件2、上传文件到HDFS指定目录（二）实现步骤1、启动HiveMetastore服务2、启动Hive客户端3、创建分区的学生成绩表4、按分区加载数据5、查看分区表全部记录6、按姓名和科目分组汇总平均分7、按姓名统计每个学生三科月考平均分四、实战总结一、实战概述在这个实战中，我们使用了Hive框架来处理学生的月考成绩数据。首先，我们准备了三个文本文件，分别包含了语文、数学和英语的月考成绩数据。这些数据被上传到HDFS的指定目录。接着，我们启动了HiveMetastore服务，并通过Hive客户端连接到Hive。在H
一、javajdbc连接hive数据库（jdbc连接普通hive数据库）1、pom.xml配置 org.apache.hive hive-jdbc 2.1.1 2、驱动org.apache.hive.jdbc.HiveDriver3、用传统改的Class.forName，然后DriverManager去拿。二、javahive连接kerberos1、pom.xml配置 org.apache.hive hive-jdbc 2.1.1 org.apache.hadoop ha
Join:1、小表join大表将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率，再进一步可以使用group让小的维表(1000条以下的记录条数)先进内存，在map端完成reduce。selectcount(distincts_id)fromscore;selectcount(s_id)fromscoregroupbys_id;--在map端进行聚合,效率更高2、多个表关联多个表关联时，最好拆分成小段，避免大sql（无法控制中间Job）3、大表Join大表3.1、空key过滤有时join超时是因为某些key对应的数据太多，而相同key对应的数据都会发送
