Error: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException Queries against partitioned tables without a partition filter are disabled for safety reasons. If you know what you are doing, please sethive.strict.checks.large.query to false and that hive.mapred.mode is not set to 'strict' to...
max(salary) over (partition by dept_num order by name rows between current row and current row) win6, max(salary) over (partition by dept_num order by name rows between current row and 1 following) win7, max(salary) over (partition by dept_num order by name rows between current row ...
分析函数over(partitionby列名orderby列名rowsbetween开始位置and结束位置) 具体解析 over()括号内为空时,是直接进行聚合计算。 其中partition by 列名是按指定列进行分组,进而进行聚合计算。 最后的order by 列名是按照指定列进行排序,进而进行聚合计算。 1.3.基础数据准备 ...
) partitioned by(grade int,clazz int) row format delimited fields terminated by ','; 指定多个分区字段 向hdfs上载入数据 load data local inpath '/usr/local/soft/bigdata32/data/t1.txt' into table t_teacher partition(grade=1,clazz=1); load data local inpath '/usr/local/soft/bigdata32/dat...
select*from(selectid,ctime,row_number()over(partitionbyidorderbyrand())asrnfromods_user_log)tmpwherern<=3; 分层按比例的抽样,也可以按照上面的方式实现 总结 TABLESAMPLE 抽样函数本身是不走MR 的所以执行速度很快(注意抽取多少M的时候,只能是整数M) ...
distribute by 类似 MR 中 partition（自定义分区），进行分区，结合 sort by 使用。设置reduce 的job数为3 set mapreduce.job.reduces=3;查看设置的reduce 的job数量set mapreduce.job.reduces 测试 distribute by...sort by # 按照stu_id分区，分区内使用math排序select * from stu_scores distribute by stu_...
SQL<窗口函数> over(partition by 列名清单 order by 排序列名清单 [rows between 开始位置 and 结束位置]) 窗口函数:需要使用的分析函数,如:row_number(),sum() over():用来指定函数执行的窗口范围,可以随着行变化而变化;如果括号中什么都不写,窗口满足where条件的所有行 ...
-- hive.error.on.empty.partition=false; 案例1: 动态插入学生年级班级信息 --创建外部表 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS t_student_e ( sno int, sname string, grade int,clazz int ) row format delimited fields terminated by ',' location "/bigdata30/teachers"; --创建分区表CREATE TABLE ...
order by order by 会对数据进行全局排序,和oracle和mysql等数据库中的order by 效果一样,它只在一个reduce中进行所以数据量特别大的时候效率非常低。 distribute by DISTRIBUTE BY 是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。hive会根据distribute by后面列,对应reduce的个数进行分发,默认是采用hash算法。 sort by so...
distribute by 分区排序类似 MR 中 partition,进行分区,采用的是HashPartition, 通常结合 sort by 使用 同样需要设置多个 Reducer, 在 Reducer 中根据 key 进行排序 但是这里 Hive 所使用的 key 并不是表中的 key, 而是 Hive 指定的多列结合的特殊 key: ...