hiveql

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3 개의 테이블 A, B, C가 있습니다. 모든 테이블은 공통적으로 memberid를가집니다. A에는 범용 id 인 측정 ID가 있습니다. B는 C에서 그룹 번호와 같은 그룹 ID를 가지고 있습니다. 그룹 ID가 < 인 그룹 ID 만 측정 ID, 구성원 ID, 그룹 ID 및 그룹 번호를 가져오고 싶은 쿼리를 작성하고 싶습니다. 그룹 번호 .

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하이브 타임 스탬프 형식 잘못된

안녕 내가 "2016년 8월 12일 16시 0분 0초는", 나는 데이터 집합을 만들 자바에서 "SparkSql를 사용의 10 타임 스탬프 데이터 및 하이브에 삽입 덮어 쓰기 데이터가. 언제 나는 그것의 일부가 "2016-08-12 16:00:00" 있습니다 발견, 10 개 개의 데이터를 읽고 다른 사람은 오후 4이지만, 문제는 그들이 일치하지 않는 16로

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비 분할 된 테이블에서 분할 된 테이블을 만들기

가정하자 나는이 하이브 내부 오크 비 분할 된 테이블 : CREATE TABLE IF NOT EXISTS non_partitioned_table( id STRING, company STRING, city STRING, country STRING, ) STORED AS ORC; 어떻게 든 마루

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하이브의 열을 바꿉니다

하이브에 테이블을 만들었습니다. 이제는 열 이름을 대체 할 때을 사용하려고합니다. 알터 쿼리는 다음의 org.antlr.runtime.BaseRecognizer.match org.antlr.runtime.BaseRecognizer.recoverFromMismatchedToken (BaseRecognizer.java:617) 에서 **ALTER TABLE e

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하이브의 여러 열에서 문자열을 분할하는 방법

하이브 열에있는 값을 여러 열로 분할하려고합니다. 아래 패턴을 참조하십시오. "[{\"A\":\"1009972\",\"B\":\"003900006647XXVVVVV\"},{\"A\":\"10099725647\",\"B\":\"00390000000000djhdhfga\"}]" 다음과 같은 값이 필요합니다. A B 1009972 0039000002F

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기본 디렉터리 내용 데이터가 변경되면 외부 테이블을 업데이트하십시오.

외부 테이블에 덮어 쓰기를 삽입했습니다. 외부 테이블이 가리키는 기본 위치의 새 데이터를 볼 수 있습니다. 그러나 테이블에는 여전히 오래된 데이터가 표시됩니다. 내 지식에 따라 외부 테이블은 기본 디렉토리에서 데이터를 가져옵니다. 그러나 이것은 여기서 일어나지 않습니다. 어떻게해야합니까? 내가 지금까지 시도한 것은 다음과 같습니다. desc temp_tab

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매일 가장 많이 사용되는 해시 태그를 찾으십니까?

다음 테이블 2009-01-01 #aaa 2 2009-01-01 #bbb 3 2009-01-02 #ccc 1 2009-01-02 #ddd 1 설명이 표는 기본적으로 하루에 해시 태그 수의 정보가 id bigint hashtag string dt date 입니다, 내 하이브 테이블의 데이터 조각입니다. 매일 가장 많이 사용되는 해시 태

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하이브 테이블 텍스트 파일 업로드 특수 문자

하이브 외부 테이블을 만들려고하는 파이프 구분 텍스트 파일이 있습니다. 그러나 COL_2의 특정 값 (d' Algerie)에서는 '문자가 상자로 대체됩니다 (예 : d Algerie). 나는 다음과 같은 온라인 솔루션을 시도했다 : ALTER TABLE pi_aarrepos_analysis.tbl_input_accounts SET SERDEPROPERTIE

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집계 함수를 사용하는 것과 ORDER BY의 이미 집계 된 열을 사용하는 것 사이에 성능 차이가 있습니까?

이상적으로 하이브에 대해 알고 싶지만 다른 관점도 매우 환영합니다. select a, sum(b) as c from x group by a order by sum(b); select a, sum(b) as c from x group by a order by c;

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aws emr에서 하이브 쿼리를 실행할 때 장치에 남아있는 공간을 없애는 방법

하이브 쿼리를 실행하는 데 aws emr setup을 사용하고 있습니다. 현재 하드웨어 설정은 다음과 같습니다. 하나의 마스터 - m3.xlarge 8의 vCPU, 15 지브 메모리, 80 SSD GB 스토리지 EBS 스토리지 : 없음 다섯 코어 노드 - m3.xlarge 8의 vCPU, 15 지브 메모리, 80 SSD GB 스토리지 EBS 저장소 : 없음