数据仓库—-hive进阶篇二(表的链接,子查询,客户端jdbc和Thrift Client操作,自定义函数) 一、数据的导入 1、使用Load语句执行数据的导入 1.语法: 其中(中括号中表示可加指令): LOCAL:表示指定的文件路径是否是本地的,没有则说明是HDFS上的文件路径
数据仓库—-hive进阶篇二(表的链接,子查询,客户端jdbc和Thrift Client操作,自定义函数)
一、数据的导入
1、使用Load语句执行数据的导入
<code>1.语法: </code>
<code> 其中(中括号中表示可加指令): LOCAL:表示指定的文件路径是否是本地的,没有则说明是HDFS上的文件路径。 OVERWRITE:表示覆盖表中的已有数据。 PARTITION ():如果是向分区表中导入数据的话需要指定分区。 2.实例: (1).无分区情况: </code>
<code> 其中的'/root/data'可以是路径也可以是文件: 路径表示把该路径下的所有文件都导入到表中; 文件表示只把当前文件导入到表中。 (2).有分区情况: </code>
2、使用Sqoop进行数据的导入
<code>1.使用sqoop将mysql数据库中的数据导入到HDFS中 </code>
<code class=" hljs brainfuck"><span class="hljs-comment">hive</span>> <span class="hljs-comment">sqoop</span> <span class="hljs-comment">import</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">connect</span> <span class="hljs-comment">jdbc:mysql://localhost/3306/sfd</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">username</span> <span class="hljs-comment">root</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">password</span> <span class="hljs-comment">123</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">table</span> <span class="hljs-comment">student</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">columns</span> <span class="hljs-comment">'sid</span><span class="hljs-string">,</span><span class="hljs-comment">sname'</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">m</span> <span class="hljs-comment">1</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">target</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">dir</span> <span class="hljs-comment">'/sqoop/student'</span></code>
<code> 其中: --connet :表示数据库的url链接 --username :数据库用户名 --password :数据库用户密码 --table :源数据所在的表 --clomns : 表中的列名,(例子中使用',' 链接) -m 1 : 表示启用的mapreduce个数为1个 --target-dir : 将源数据导入到HDFS上的那个文件夹下 2.使用sqoop将mysql数据库中的数据导入到hive中: </code>
<code class=" hljs brainfuck"><span class="hljs-comment">hive</span>> <span class="hljs-comment">sqoop</span> <span class="hljs-comment">import</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">hive</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">import</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">connect</span> <span class="hljs-comment">jdbc:mysql://localhost/3306/sfd</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">username</span> <span class="hljs-comment">root</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">password</span> <span class="hljs-comment">123</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">table</span> <span class="hljs-comment">student</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">columns</span> <span class="hljs-comment">'sid</span><span class="hljs-string">,</span><span class="hljs-comment">sname'</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">m</span> <span class="hljs-comment">1</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">hive</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">table</span> <span class="hljs-comment">stu</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">where</span> <span class="hljs-comment">'sid=1'</span></code>
<code> 其中: --hive-table stu : 表示在导入到hive中名为stu的表中 --where :表示插入数据的条件 3.使用sqoop将mysql数据库中的数据导入到hive中,并使用查询语句; </code>
<code class=" hljs brainfuck"><span class="hljs-comment">hive</span>> <span class="hljs-comment">sqoop</span> <span class="hljs-comment">import</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">hive</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">import</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">connect</span> <span class="hljs-comment">jdbc:mysql://localhost/3306/sfd</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">username</span> <span class="hljs-comment">root</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">password</span> <span class="hljs-comment">123</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">m</span> <span class="hljs-comment">1</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">query</span> <span class="hljs-comment">'select</span> <span class="hljs-comment">*</span> <span class="hljs-comment">from</span> <span class="hljs-comment">student</span> <span class="hljs-comment">where</span> <span class="hljs-comment">sid='1'</span> <span class="hljs-comment">and</span> <span class="hljs-comment">$CONDITIONS'</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">target</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">dir</span> <span class="hljs-comment">'/sqoop/student1'</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">hive</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">table</span> <span class="hljs-comment">stu</span> </code>
<code> 其中: --query : 表示使用的查询语句,如果查询语句中有where条件限制那么必须加上 and $CONDITIONS(大写) 4.使用sqoop将hive中的数据导出到mysql中: </code>
<code class=" hljs brainfuck"><span class="hljs-comment">hive</span>> <span class="hljs-comment">sqoop</span> <span class="hljs-comment">export</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">connect</span> <span class="hljs-comment">jdbc:mysql://localhost/3306/sfd</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">username</span> <span class="hljs-comment">root</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">password</span> <span class="hljs-comment">123</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">m</span> <span class="hljs-comment">1</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">table</span> <span class="hljs-comment">student1</span> <span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">export</span><span class="hljs-literal">-</span><span class="hljs-comment">dir</span> <span class="hljs-comment">'/data'</span></code>
<code> 其中: --table :为mysql数据库中的已经建立了的表 --export-dir :将数据这个文件夹下的数据导入到mysql的student1表中。 </code>
二、Hive的数据查询
1、 查询的语法:
<code> 例子:查询student表中的信息: select * from student;(查询所有信息不用启用mapreduce) select sid from student;(需要启动mapreduce) select sid,sname,math,english,math+english from student;(在(math+english)表达式中如果有一个变量为空那么整个表达式为空,可以使用nvl(math,0)函数,表示如果math为空令其为0) </code>
2、简单查询的Fetch Task功能,
<code>从上面的例子中可以看出,简单的查询如果不是查询所有的信息,就会开启mapreduce任务,这样会影响工作效率,从Hive0.10.0版本开始支持了Fetch Task功能; Fetch Task功能配置方式: a. 方式一: set hive.fetch.task.conversion=more b. 方式二: hive --hiveconf hive.fetch.task.conversion=more c. 方式三: 修改hive-site.xml文件 </code>
<code> 前两种方式只在当前hive命令行有用,当重启hive时简单查询还是会调用mapreduce程序;而第二种方式配置是一直起作用的。 </code>
3.、在查询中使用过滤
<code>1.where 语句进行过滤。(字符串过滤区分大小写) </code>
<code> 其中:%\\_% : 由于_是模糊查询中的关键词(表示有一个字符),所以要用到转义字符,第一个'\'表示后面使用的是转义字符,'\_'表示的是'_'; </code>
4、在查询中排序
排序默认是升序的,要想降序只需在末尾加上desc
注意:当使用序号进行排序的使用需要设置一个属性:set hive.groupby.orderby.position.alias=true;
三、Hive的内置函数
1、数学函数:
<code>round(45.926,2):四舍五入(第二个参数表示的是保留小数点后面几位,当参数为负数是表示的是小数点前) </code>
ceil(45.9):向上取整
floor(45.9):向下取整
2、字符函数:
<code>lower:把字符串转换成小写 upper:把字符串装换成大写 length:字符串的长度 concat('hello','world'):添加一个字符串 substr(a,b):截取字符串:(从a中,第b为开始取,取到右边所有的字符) substr(a,b,c):截取字符串:(从a中,第b为开始取,取c个字符) trim:去掉字符串两端的空格 lpad('abc',10,'*'):左填充 rpad:右填充 </code>
3、收集函数和转换函数:
<code>1,收集函数: size: </code>
<code>2,转换函数: cast:cast(1 as bigint); </code>
4、日期函数:
<code>to_data:取出字符串中的日期部分 </code>
<code>year:取出日期中的年 month:取出日期中的月 day:取出日期中的日 </code>
<code>weekofyear:返回一个日期在一年中是第几个星期 </code>
<code>datediff:两个日期相减返回相差的天数 </code>
<code>date_add:在一个日期上加上多少天 date_sub:在一个日期上减去多少天 </code>
5、条件函数:
<code>coalesce(a,b,...):从做到右返回第一个不为null的值 </code>
<code>case...when...: 条件表达式 case a when b then c [when d then e]* [else f] end </code>
6、聚合函数:
<code>count:个数 sum:求和 min:求最小值 max:求最大值 avg:求平均值 </code>
7、表生成函数:
<code>explode:把一个map集合或者是array数组中的一个元素单独生成一行 </code>
数据仓库—-hive进阶篇二

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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