Hive和sparksql中的dayofweek

阿新 • • 發佈：2019-01-08

dayofweek在hive2.2.0開始支援
低版本的sparksql和hive中可用以下方式實現

 select 7- datediff(next_day('2018-03-12',"Sunday"),'2018-03-12').  
 select date_format('2018-03-12' ,'u').   
 select date_format(from_unixtime(unix_timestamp('20180313','yyyyMMdd'),'yyyy-MM-dd'),'u')

Hive和sparksql中的dayofweek

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Hive和SparkSQL：基於 Hadoop 的資料倉庫工具

Hive 前言 Hive 是基於 Hadoop 的一個數據倉庫工具，可以將結構化的資料檔案對映為一張資料庫表，並提供完整的 SQL 查詢功能，將類 SQL 語句轉換為 MapReduce 任務執行。資料組織格式下面是直接儲存在HDFS上的資料組織方式 Table：每個表儲存在HDF

用sqoop匯入資料到HIVE和HDFS中

一：sqoop資料的匯入 1.使用sqoop將：mysql中的資料匯入到HDFS（直接匯入） Step1、確定Mysql服務的正常開啟 service mysql status

大資料之Spark（五）--- Spark的SQL模組，Spark的JDBC實現，SparkSQL整合MySQL，SparkSQL整合Hive和Beeline

一、Spqrk的SQL模組 ---------------------------------------------------------- 1.該模組能在Spack上執行Sql語句 2.可以處理廣泛的資料來源 3.DataFrame --- RDD --- tabl

zeppelin中連線hive和impala

連線Hive 新建interpreter default.driver = org.apache.hive.jdbc.HiveDriver default.url = jdbc:hive2://hostname:10000 default.user = zeppelin

在sparkSQL中無法找到Hive表apache.spark.sql.catalyst.analysis.NoSuchTableException:Table or view 'emp' not f

1.問題描述使用Scala程式設計，通過SparkSession連線hive中的表，但是沒有找到，報錯： Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.NoSuchDatabaseEx

SparkSQL中的三種Join及其實現（broadcast join、shuffle hash join和sort merge join）

1.小表對大表（broadcast join）將小表的資料分發到每個節點上，供大表使用。executor儲存小表的全部資料，一定程度上犧牲了空間，換取shuffle操作大量的耗時，這在SparkSQL中稱作Broadcast Join Broadcast Jo

如何在hive的shell中使用hadoop shell 和linux的命令

1 使用linux 命令 hive> !pwd; #前面加上一個！後面加上； 2 使用hadoop shell hive>fs -ls / #省去前面的hadoop 後面加上； 3 hive -e 可以執行多條Hql ,中間使用；隔開 hive -S

Hive中if函式和Mysql中ifnull的轉換

1.在mysql中，ifnull函式的用法，其表示式如下： IFNULL(expr1,expr2) 如果 expr1 不是 NULL，IFNULL() 返回 expr1，否則它返回 expr2。IFNULL()返

SparkSQL On Hive和spark的記憶體分配問題

Spark On Hive 1.SparkSQL整合Hive，需將hive-site.xml複製到{SAPRK_HOME/conf}目錄下，即可！！　　a.將hive-site.xml複製到{SAPRK_HOME/conf}目錄下；　　b.將hi

SparkSQL中UDF和UDAF

UDF: User Defined Function，使用者自定義的函式，函式的輸入是一條具體的資料記錄，實現上講就是普通的Scala函式； UDAF：User Defined Aggregation Function，使用者自定義的聚合函式，函式本身作用於資料集合，能夠在

Hive：Hive on Spark和SparkSQL區別

SparkSQL SparkSQL簡介 SparkSQL的前身是Shark，給熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技術人員提供快速上手的工具，hive應運而生，它是當時唯一執行在Hadoop上的SQL-on-hadoop工具。但是MapReduce計算過程中大量的

SparkSQL實現查詢Hive表集合中的多個元素匹配

#encodig=utf-8 # _*_ coding:utf-8 _*_ # Writer : byz # dateTime : 2016-08-3 import sys sys.path.append("/home/mysql1/anqu/python/c

hive0.11的hive server實現kerberos認證和impersonation中碰到的問題

1. 針對”select *from xxx“這種不起MR Job的語句，server端是直接通過MetastoreClient拿到了表對應hdfs的存放路徑用FetchTask讀取出來的。這邊有點要注意的是hive 0.11中新增加了一個配置項”hive.fetch.task.conversion“，由

Hive和Hbase的區別

缺點每一個 oop 設備 actions 利用計數映射編寫 1. 兩者分別是什麽？ Apache Hive是一個構建在Hadoop基礎設施之上的數據倉庫。通過Hive可以使用HQL語言查詢存放在HDFS上的數據。HQL是一種類SQL語言，這種語言最終被轉化為M

mysql和mariadb中字段拼接類型有兩個或多個字段或者一個字段和一個固定字符串拼接

str1 from 連接字符串連接一個 cat str 拼接 str2 MySQL中concat函數 CONCAT(str1,str2,…) 1 .兩個或多個字段連接例：字段 a,b 表 tb1 語句： select conca

JavaScript 設計模式入門和框架中的實踐 http://www.codeceo.com/article/javascript-design-pattern.html

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wprintf、wcout輸出中文和unicode中文字符串的轉換問題

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response.getWriter()和jsp中out對象的區別

內置對象而是 getwriter int() nbsp 返回代碼頁面 cep 兩者的主要區別：1.內置對象out的類型是JspWriter；　response.getWrite()返回的類型是PrintWriter；　out和response.getWriter的類不

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抽象執行 resp 屬於依賴需要 int bsp write (1) out和response.getWriter屬於的類不同，前者是JspWriter，後者是java.io.PrintWriter。而JspWriter是一個抽象類, PrintWriter是一個繼承

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