hive存在两种锁，共享锁Shared 和互斥锁Exclusive 。以上面的日志为例，执行的原sql大概是。insert overwrite table dim1 select * from data2 t1 left join dim3 t2 on

概括来说就是多映射到一。如用户的天交易流水表结构如上，需要计算出交易额在0-100，100-200，200-300，大于300几个区级的笔数,因此需要使用临时view进行处理。方法一 使用unionunion实现方式就是分布取出单列，然后进行对结果进行合并

105这样执行的结果只有crowd， 但是我们需要完整的信息，使用select visit_id, explode as crowd from user_crowd_info;是不对的，会报错UDTF's are not supported outside

0x01 Kylin安装环境Kylin依赖于hadoop大数据平台，安装部署之前确认，大数据平台已经安装Hadoop, HBase, Hive。此外还需注意的是，这不是一个正式的发布版，没有经过完整的测试。0x02 安装部署2.1 下载可以选择自己需要的版

将本地文件的数据加载到hive的ORC格式表时，出现以下报错：

前言在正式开始讲解关于OutOfMemoryError错误之前先来了解下，我在遇到这个异常的背景。对数据充满敬畏之心我需要对hive中的数据进行批量操作处理，对于没有了解过hive的同学来说，有点茫然了。开始接近了本篇要讲解的主题了，进行批量操作数据而导致

本系列文章使用的硬件环境为：centOS 6.5 64bit / 4G RAM 30G HHD使用的Hive版本为：。Compiler：解析用户查询的组件，对不同的查询块和查询表达式进行语法检查，并最终借助于MetaStore提供的表和分区的元数据信息生成

Hive元数据三种存储方式 1.Derby：hive默认的存储模式，不可以并发调用hive 2.本地MySQL 3.远程MySQL. description>This is the port the Hive Web Interface will l

项目进行了大半后发现悲剧了，利用sqoop默认的从Oracle数据库到处的数据表，如果其中的数据精度大于15位，而导入的表有些字段默认的是double类型，结果导致大于16的数导入到了hive中，查询时只有15位的精度，悲哀啊，切记。

在Hadoop平台中，一般大家都把hive当做数据仓库的一种选择，而Mpp数据库的典型代表就是impala，presto。Hadoop已经是大数据平台的实时标准，其中Hadoop生态中有数据仓库Hive，可以作为大数据平台的标准数据仓库，对于面向应用的MP

alter table inst_cn_3 add columns; ALTER TABLE inst_cn_3 SET SERDEPROPERTIES ( "input.regex" = "- ([\\d\\.]+) \\