在load语句中，输入'$‘应为' Inpath’附近的StringLiteral inpath，但输入不匹配

在load语句中，输入'$‘应为' Inpath’附近的StringLiteral inpath，但输入不匹配。

load语句是一种用于将数据加载到数据库或数据仓库中的命令。它通常用于将外部数据文件导入到数据库表中。在load语句中，'$'符号是用于引用变量或参数的特殊字符。而'Inpath'是load语句中的关键字，用于指定要加载的数据文件的路径。

根据给出的错误提示，输入的'$'符号应该被替换为'Inpath'附近的StringLiteral inpath。StringLiteral是指字符串字面量，即用引号括起来的字符串。在这种情况下，应该使用'inpath'关键字而不是'$'符号。

load语句的正确形式应该是：

LOAD DATA INPATH 'path_to_data_file' INTO TABLE table_name;

其中，'path_to_data_file'是要加载的数据文件的路径，table_name是要加载数据的目标表名。

load语句的优势是可以快速将大量数据加载到数据库中，提高数据处理的效率。它适用于需要将外部数据导入到数据库表中进行分析和查询的场景。

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数据导入表的方式 1、直接向分区表中插入数据 insert into table score3 partition(month ='201807') values ('001','002','100'); 2、通过查询插入数据（linux ） load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' overwrite into table score partition(month='201806'); (HDFS) load da

1.in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test); 支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5); in 40000个耗时25.766秒 in 80000个耗时78.827秒 2.union all/union 不支持顶层的union all eg. select key from src UNION ALL select key from test; 支持select * from (select key from src union all select key from test)aa; 不支持 union 支持select distinct key from (select key from src union all select key from test)aa; 3.intersect 不支持

Fetch 抓取是指，Hive 中对某些情况的查询可以不必使用 MapReduce 计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive 可以简单地读取 employee 对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。在 hive-default.xml.template 文件中 hive.fetch.task.conversion 默认是 more，老版本 hive默认是 minimal，该属性修改为 more 以后，在全局查找、字段查找、limit 查找等都不走mapreduce。

这次大作业的主要流程是：首先要采集数据，采用脚本定时采集的那种，采集的数据来源这篇博文:https://www.dzyong.com/#/ViewArticle/123，里面有几个数据接口，返回的数据是json格式，用java程序，先转化为用tab键分割的文本数据，然后导入hive中；其次是在hive中对导进来的数据进行处理过滤，再建几个表，把处理结果存到新建的表里，然后把hive处理结果的数据表导入mysql中；这样做完一次后，开始写脚本，每隔一天采集一次数据，hive处理数据一次，mysql统计数据一次；接着就是编程，用ssm框架连接到mysql，对数据用javaBean进行封装，用mvc模式将部分数据显示到前台页面；最后用echarts对封装的数据进行数据可视化，可以做成条形图，折线图，饼图，气泡图，地图等可视化图标。

Hive的Join的文档说明地址： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual%2BJoins 以下为两个测试数据表建表语句： MySQL use test; DROP TABLE IF EXISTS table1; create table table1( student_no bigint comment '学号', student_name string comment '姓名' ) COMMENT 'test 学生信

Hive的left join、left outer join和left semi join三者的区别

Hive的Join的文档说明地址： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual%2BJoins

Hive 整体介绍

Hive可以管理HDFS中的数据，可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能，因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的，只是进行了包装，对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录，正真的数据存在在MySql中，MYSQL中保存了Hive的表定义，用户不必关系MySQL中的定义，该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录，表在HDFS中亦对应一层目录，如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据，即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能综上所述，Hive实现了对HDFS的管理，通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表，内部表，分区表 Hive安装 1. MySql的安装（密码修改，远程用户登陆权限修改） 2. Hive安装获取，修改配置文件(HADOOP_HOME的修改，MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce)，启动Hive Hive基本语法： 1. 创建库：create database dbname 2. 创建表：create table tbname Hive操作： 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务，客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在命令行模式下输入脚本命令执行(比较繁琐，容易出错，不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到文件，如etl.sql ，然后通过Beeline命令执行脚本数据导入： 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型： 1. 内部表: create table 表数据在表目录下，对表的删除会导致表目录下的数据丢失，需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据，表数据存储在其他HDFS目录上，需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表：与创建内部表相同，需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段，然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表，同样也是按照目录来管理，每个分区都是单独目录，目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作：array，contain等 2. 聚合操作：(max,count,sum)等 3. 内连接，外连接（左外，右外，全外） 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询，条件查询，关联查询 6. 子查询：当前数据源来源于另个数据执行的结果，即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数转换：字符与整形，字符与时间，字符串：切割，合并，函数：contain，max/min，sum， 8. 复合类型 map（key，value）指定字符分隔符与KV分隔符 array（value）指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持

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