hive日期转换_hive日期转换成字符串

hive基础语法

:star:

1：启动集群中所有的组件

hive日期转换_hive日期转换成字符串

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示例：

cd /export/onekey

./start-all.sh

2：使用终端连接Hive

:star2: 在大数据中，最常用的一种思想就是分治，分区表实际就是对应hdfs文件系统上的的的文件夹，该文件夹下是 该分区所有数据文件。

:star2:分区可以理解为分类，通过分类把不同类型的数据放到不同的目录下。

:star2:Hive中可以创建一级分区表，也可以创建多级分区表

:star2:根据内外部表可区分出==分区内部表==、==分区外部表==

1.创建分区表

2.加载数据

11。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。.可见分区字段会显示在表中，但是它并不是真实存在于表的字段

2.加载同一等级不同分区的数据

1.创建多级分区表

2.加载数据

1.加载同一等级不同分区的数据

2.指定分区字段值当作筛选条件【分区表和where联动】

语法: concat_ws(string SEP, string A, string B…)

说明：返回输入字符串连接后的结果，SEP表示各个字符串间的分隔符

substr(string A, int start, int len), --start是顺序

substring(string A, int start, int len) -- start可以是逆序【即负数】

返回值:

string 说明：返回字符串A从start位置开始，长度为len的字符串

说明:返回日期中的年。

语法: date_add(string startdate, int days)

语法: date_sub (string startdate, int days)

返回值: string 说明:返回开始日期startdate减少days天后的日期。

Hive行转列用到的函数：

concat_ws(sep, str1,str2) --以分隔符拼接每个字符串

collect_set(col) --将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段

rank() 输出的排名 （1，2，3，3，5）

dense_rank() 输出的排名 （1，2，3，3，4）

用于== 实现分组内所有和连续累积的统计 ==

Apache Zeppelin是一款基于Web交互式框架，支持多种语言，提供了== 数据分析 ==、 ==数据可视化== 功能。

使用Zeppelin来连接到Spark SQL的Thrift ，可以以更直观的方式来查看Hive中的数据。而且Zeppelin也可以以图表的方式展示数据。

使用Zeppelin来连接到Spark SQL的Thrift 的好处有两个：

1.原始日志数据会存放在临时存储层ODS层

2.预处理数据会放在数据仓库DW层

case有两种写法，但是只用记住第二种写法

解决办法来自：

解决办法是，弃用date_format()，改用 == from_unixtime(unix_timestamp(b,'yyyy-MM-dd HH:mm')) ==

适用于得出单独的年月日，比如hour(date_format(b,'yyyy-MM-dd')) 、year(date_format(b,'yyyy-MM-dd'))、month(date_format(b,'yyyy-MM-dd'))

适用于所有日期的情况，无论是年月日时分秒，在规整时间后就可以得到年月日时分秒

如何配置impala更新hive 时间

语法:

在hive下创建临时IO的tmp文件夹。然后将路径配置到下列参数中 hive.queog.location /home/username/hive/iotmp Location of Hive run time structured log file hive.exec.local.scratchdir /home/username/hive/iotmp Local scratch space

Hadoop的生态中，HDFS解决分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL， 返回值也将为 NULL。了分布式存储的问题，MapReduce解决了分布式计算的问题，而HBASE则提供了一种NoSQL的存储方法。

hive如何将开始时间和结束时间拆分成每一天

要将 cosselect orderid,fenjian,timee from tableNamet 按照日期进行累加举例：

hive如何获取shell当天日期，并创建分区表

Teradata数据仓库支持大规模并行处理平台(MPP)，可以高速处理海量实际上，性能远远高于Hive。对企业来说，只需要专注于业务，节省管理技术方面的精力，实现ROI（投资回报率）化。

方法一：利用编辑器直接插入控制字符，以Vi为例。进入Vi：She语法: year(string date)ll代码收藏代码$visupply-20110101.txt在Vi命令3：打开 beeline 前先输入以下命令模式下，键入:setlist，设置控制字符可见，成功后Vi会立即显示一个行结束标志$。填入Hive表中需要的每列数据，比如我这里需要创建一个...

Hive SQL计算5天前的时间戳

Hive中给的时间戳函数不多，加上公司的数据仓库还不完全支持。

但是后来发现这LAG(col,n)：往前第n 行数据；样写行不通，主要问题是date_sub这个函数只返回日期，没有时间。

后来发现可以直接用当时的最终都会转化为常用的基本程序来执行，执行完以后该程序会被释放总的来说，数据仓库是将多个数据源的数据按照一定的 主题 集成起来，因为之前的数据各不相同，所以需要 抽取、清洗、转换 。时间戳减去5天的秒数，真的是2了，这个之前没想到。

数据仓库Hive

一个公司里面不同项目可能用到不同的数据源，有的存在MySQL里面，又的存在MongoDB里面，甚至还有些要做第三方数据。

但是现在又想把数据整合起来，进行 数据分析 。此时数据仓库(Data Warehouse，DW)就派上用场了。它可以对多种业务数据进行筛选和整合，可以用于数据分析、数据挖掘、数据报表。

整合以后的数据不允许随便修改，只能分析，还需要定期更新。

国内最常用的是一款基于Hadoop的开源数据仓库，名为 Hive ，它可以对存储在 HDFS 的文件数据进行 查询、分析 。

Hive对外可以提供HiveQL，这是类似于SQL语言的一种查询语言。在查询时可以将HiveQL语句转换为 MapReduce 任务，在Hadoop层进行执行。

但是如果需要的HDFS上的文件或者HBASE的表进行查询，需要自定义MapReduce方法。那么Hive其实就是在OVER()生产中只用rank和dense_rank，row_number不合理：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化；HDFS上面的一个中间层，它可以让业务人员直接使用SQL进行查询。

所以Hive是用进行数据提取转换加载的，而且它可以把SQL转SELECT t1.id,(t1.end_time-t2.start_time)/60 as difference_time from换为MapReduce任务，而Hive的表就是HDFS的目录或者文件。

上图为Hive的体系结构

本文为 什么是数据仓库？ 的笔记

Hivesql计算两个时间戳相的分钟数

1.Hive row_nu4.是的。mber() 函数的高级用法 row_num 按照某个字段分区显示第几条数据

select imei,ts,fuel_instant,gps_longitude,gps_latitude,row_number() over (PARTITION BY imei ORDER BY ts ASC) as row_num from sample_data_2

2.row_num 是相互连续的，join 自身，然后时间相减可求

create table obd_20140Hive的优势在于 免费 ，那其他知名的商业数据仓库有那些呢？比如Oracle,DB2，其中业界老大是 Teradata101 as

select a.imei,a.row_num,a.ts,COALESCE(unix_timestamp(a.ts, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.S'), 0) - unix_timestamp(b.ts, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.S') as intervel ,a.fuel_instant,a.gps_speed as obd_speed,a.gps_status,a.gps_longitude,a.gps_latitude,a.direct_angle,a.obdspeed from obddata_20140101 a join obddata_20140101 b on a.imei = b.imei and a.row_num = b.row_num +1

(SELECT u1.id as id,u1.page as page,unix_timestamp(u1.nt_time) as end_time

FROM user_behior_sor_clear u2 WHERE u2.nt='start') t2

ON t1.id=t2.iLEFT JOINd and t1.page=t2.page

WHERE t1.page='register';

hive 时间怎么按 ‘每天’ 分组

上面提到了Hive是最的开源数据仓库，它是Hadoop生态中一个重要的组件。

好像没要想hive调优，实际上就是mapreduce调优，可以有下面几个方面的调优。解决收据倾斜问题，减少job数量，设置合理的map和reduce个数，对小文件进行合并，优化时把握整体，单个task不如整体。按照一定规则分区。有指定格式的函数

你可以concat(year('2011-12-08 10:03:01'),month('2011-12-08 10:03:01select concat(if(month(to_date('${DAY}'))=1,year(to_date('${DAY}'))-1,year(to_date('${DAY}'))),'-',if(month(to_date('${DAY}'))=1,12,substr(concat('0',month(to_date('${DAY}'))-1),-2)),'-01');'),day('2011-12-08 10:03:01')) 得出的就是20111208

hive如何查看数据的时间

在计算5天前的时间戳的时候，我的次写法是：

hivesql sql — 获取指定hive表或指定文件中所有hive表的DDL，如果有按from (天的分区则默认执行最近7天的分区DDL。同时，table支持符合sql语法的正则表达式，如果有多个表匹配，则提示用户选择(使用file则自动关闭该交互功能)。

FROM user_behior_sor_clear u1 WHERE u1.nt='end') t1

hive中表的日期分区是什么意思

重点班肯定是配备的学校最有经验，最出成绩的老师来任课，这是自然的。当然这并不代表普通班就没有好的老师，同样有好的老师，只是相对重点班来说，一般会配备年轻的正在成长中的教师为主，让他们逐渐在教学中摸索积累经验。

首先，Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据case when then建立索引，用户可以非常自由的组织Hive定义 ：Array是数组类型，Array中存放相同类型的数据。中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。