Map-Reduce简介map-reduce是hadoop中第二个核心，用于对hdfs中的文件做映射-归集处理。map阶段可以将文件中的数据以行的方式读取出来处理成想要的基本数据类型或者自定义数据类型，生成key-value到文件中，reduce阶段拿到已做过分组的key-value(多值)，然后可以对value循环做分组操作。灵活的使用key可以完成非常强大的功能。适合处理离线大批量数据
1.where和Hive的区别（1）where 执行是在聚合函数之前，having是在聚合函数之后。（2）where是对聚合之前的数据做过滤的（在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉），having则是对聚合之后的数据的过滤的（筛选满足条件的组，条件中经常包含聚组函数）。（3）在where 子句中不能使用聚合函数：-- 错误的写法
SELECT rd.brand_id from t
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2023-05-22 09:58:49
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•If函数: if•非空查找函数: COALESCE•条件判断函数：CASE• If 函数 : if语法: if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)返回值: T说明: 当条件testCondition为TRUE时，返回valueTrue；否则返回valueFalseOrNull举例
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2023-05-22 15:16:52
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DDL操作：增删改数据库表和数据库(hive中ddl操作是可以操作数据库的)DML操作：增删改数据HIVE中特别的字段集合类型：Strutc(first String,last String): 由first 和last 组成一个字段Map(key,value,key,value...)：由key value 组成字段，需要指定哪个是key 哪个是valueArray(value String,v
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2024-01-25 22:10:32
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1、UDTF之explode函数explode(array)将array列表里的每个元素生成一行； explode(map)将map里的每一对元素作为一行，其中key为一列，value为一列； 一般情况下，explode函数可以直接使用即可，也可以根据需要结合lateral view侧视图使用。explode函数单数使用 select explode(array(11,22,33)) as ite
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2023-08-18 22:35:24
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什么是MapJoin?MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输。从而起到了优化作业的作用。 MapJoin的原理：即在map 端进行join，其原理是broadcast join，即把小表作为一个完整的驱动表来进行join操作。通常情况下，要连接的各个表里面的数据会分布在不同的Map中
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2023-08-24 18:58:37
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3.9 表分区3.9.1 表分区概述Hive 分区partition （订单介绍） 必须在表定义时指定对应的partition字段，分区的本质相当于在表的目录下在分目录进行数据的存储。分区好处： 查询时可以通过过滤不需要的分区下的数据，减少查询时的磁盘IO操作。单分区建表语句：create table day_table (id int, content string) partitioned b
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2024-01-11 21:54:54
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# 如何实现Hive中的map函数
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Hive中使用map函数。map函数可以对Hive表中的每一行数据进行处理，非常有用。下面是实现这一功能的详细步骤：
## 流程概述
首先，让我们总结一下整个流程。我们将使用Hive SQL语句来执行map函数，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Hive
最近在搞oozie,通过oozie 定时调度hive hql来取数据和插入数据，其中有一个问题就是时间，如：取当前系统时间或系统日期。经过查询函数使用如下:select from_unixtime(unix_timestamp()) from dual; （dual 表需要简单创建，然后可以往里插入一条数据）最后返回OK2014-03-07 17:57:30Time t
原创
2014-03-07 18:06:13
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一·定义一个可以通过指定格式字符串变成map,然后通过第二个参数作为key,返回key对应的value的方法getValue 示例：name=zhangsan&age=18&habits=eatpackage programmer.homework.day07.work.complex.map;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Desc
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2023-07-12 21:43:03
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在Hive中，HQL（Hive Query Language）是一种类似于SQL的查询语言，用于在Hadoop平台上进行数据分析和查询。在Hive中，我们可以使用循环语句来简化复杂的操作，提高查询效率。本文将介绍如何在Hive中使用for循环，以及如何编写简单的循环示例。
### 什么是Hive中的for循环？
在Hive中，for循环用于重复执行一组语句，直到满足特定条件为止。与其他编程语言
保存select查询结果的几种方式：1、将查询结果保存到一张新的hive表中create table t_tmpasselect * from t_p;2、将查询结果保存到一张已经存在的hive表中insert into table t_tmpselect * from t_p;3、将查询结果保存到指定的文件目录（可以是本地，也可以是hdfs）inse
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2022-04-13 11:28:50
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## 了解Hive HQL中的LIKE语句
在Hive查询语言（HiveQL）中，LIKE是一种用于模糊匹配字符串的操作符。它可以帮助我们在进行数据查询时更加灵活地筛选出符合条件的数据。通过使用通配符，我们可以实现更加精确的匹配操作。
### 什么是LIKE操作符
LIKE操作符用于在查询中指定模式。它与SQL中的通配符一起使用，以便在过滤结果时更加灵活。常见的通配符有两种：
- `%`：
# 学习 Hive 中的 Map 函数
## 介绍
在数据处理和分析中，Hive 提供了很多强大的函数来帮助我们更有效地管理和处理大规模数据。今天，我们将重点介绍如何使用 Hive 中的 `MAP` 函数，它允许我们处理以键值对形式存储的数据。对于刚入行的小白，理解这一点会大有裨益。
## 流程概述
我们将以一个简单的案例来展示如何在 Hive 中使用 `MAP` 函数。下面是我们的工作流
1. 决定map的数据的决定因素有: input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；
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2023-06-02 21:07:58
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HIVE介绍参考 1、Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 sql 查询功能，可以将 sql 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开发专门的 MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。 2、Hive 是建立在 Ha
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2023-09-01 14:49:08
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# Hive SQL Map函数介绍与示例
在Hive中，Map函数是一种用于处理复杂数据结构的函数。它可以将复杂的嵌套数据类型（如数组和映射）转换为单个列，以便更方便地进行数据处理和分析。本文将介绍Hive SQL中的Map函数的用法，并提供一些实际的示例。
## Map函数的语法
Map函数的语法如下所示：
```sql
map(key_type, value_type, key1, v
原创
2023-08-27 05:40:57
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# 实现Hive的Map函数
## 引言
Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，可以用于处理大规模的数据集。在Hive中，可以使用Map函数对数据进行转换和处理。本文将介绍如何使用Hive的Map函数，并给出详细的步骤和示例代码。
## 流程
下面是实现Hive的Map函数的整个流程，可以用表格展示步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-17 08:09:32
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## Hive SQL Map 函数介绍及示例
### 1. 引言
在大数据领域中，Hive 是一个常用的数据仓库基础设施，可以将结构化数据存储在 Hadoop 分布式文件系统中，并提供了 SQL 类似的查询语言 HiveQL。Hive 的 Map 函数是其中一个非常强大且常用的函数，本文将详细介绍 Hive SQL Map 函数的用法和示例。
### 2. Hive SQL Map 函数简
Nhibernate HQL 函数
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2021-07-30 14:30:54
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