hive基本操作
大数据HCIA考试模拟题及答案
大数据HCIA考试模拟题及答案一、单选题（共40题，每题1分，共40分）1、关于Hive建表的基本操作，描述正确的是？A、创建外部表的时需要指定external关键字B、一旦表创建好，不可再修改列名C、一旦表创建好，不可再修改表名D、一旦表创建好，不可再增加新列正确答案：A2、Flink的数据转换操作在以下哪个环节中完成？A、sourceB、sinkC、transformationD、channel正确答案：C3、Kafka集群中，Kafka服务端部署的角色是?A、ProducerB、ConsumerC、ZooKeeperD、Broker正确答案：D4、可以通过以下哪个命令创建节点数据？A、ls/nodeB、get/nodeC、create/nodeD、set/nodedata正确答案：C5、在Zookeeper和YARN的协同工作中，当ActiveResourceManager产生故障时，StandbyResourceManager会从以下哪个项目中获取Application相关信息？A、warehouseB、metastoreC、StorageD、Statestore正确答案：D6、以下关于Kafka的描述错误的有？A、具有消息持久化，高吞吐，实时等特性B、用作活动流和运营数据处理管道的基础C、使用Scala，Java语言实现D、由ApacheHadoop开发，并于2011年开源正确答案：D7、下面关于Zookeeper特性的描述错误的是？（）A、Zookeeper节点数必须为奇数个。
B、客户端所发送的更新会按照它们被发送的顺序进行应用。
C、消息更新只能成功或者失败，没有中间状态。
D、一条消息要被超过半数的Server接收，它将可以成功写入磁盘正确答案：A8、Flink中的（）接口用于流数据处理，（）接口用于批处理？A、BatchAPI,StreamAPIB、DataStreamAPI,DataSetAPIC、StreamAPI,BatchAPID、DataBatchAPI,DataStreamAPI正确答案：B9、Flume支持监控并传输目录下新增的文件，可实现准实时数据传输，以上描述的是哪一类source?A、syslogsourceB、spoolingdirectorysourceC、httpsourceD、execsource正确答案：B10、FusionlnsightHD中Loader实例必须与哪个实例部署在一起？A、DataNodeB、RegionServerC、ResourceManagerD、Nodemanager正确答案：D11、在Zookeeper和YARN的协同工作中，当ActiveResourceManager产生故障时，StandbyResourceManager会从以下哪个目录中获取Application相关信息（）A、warchouseB、metastoreC、StatestoreD、Storage正确答案：C12、哪个不是Flume的channel类型A、MemoryChannelB、FileChannelC、JDBCChannelD、HDFSChannel正确答案：D13、FusionInsightHDHBase的管理进程是如何选择主节点的?A、随机选取B、由RegionServer进行裁决C、通过ZooKeeper进行裁决D、HMaster为双主模式，不需要进行裁决正确答案：C14、FuskmlnsightHD集群规划中，管理节点&控制节点&数据节点合一部署方案适合什么样的场景？A、30节点以下B、100节点以上C、100-200节点D、200节点以上正确答案：A15、关于Hive与传统数据仓库的对比，以下描述错误的是？()A、由于Hive的数据存储在HDFS中，所以可以保证数据的高容错、高可靠。
Hive（二）hive的基本操作
Hive（⼆）hive的基本操作⼀、DDL操作（定义操作）1、创建表（1）建表语法结构CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] //字段注释[COMMENT table_comment] //表的注释[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] //分区，前⾯没有出现的字段[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) //分桶，前⾯出现的字段[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS][ROW FORMAT row_format][STORED AS file_format][LOCATION hdfs_path]分区：不⽤关注数据的具体类型，放⼊每⼀个分区⾥；分桶：调⽤哈希函数取模的⽅式进⾏分桶（2）建表语句相关解释create table：创建⼀个指定名字的表。
如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；⽤户可以⽤ IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
external :关键字可以让⽤户创建⼀个外部表，在建表的同时指定⼀个指向实际数据的路径（ LOCATION）， Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。
在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被⼀起删除，⽽外部表只删除元数据，不删除数据。
(经典⾯试问题)partitioned :在 Hive Select 查询中⼀般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的⼯作。
有时候只需要扫描表中关⼼的⼀部分数据，因此建表时引⼊了 partition 概念。
Hive简易操作入门
1Hive使用入门：主要流程为：1.运行putty等ssh客户端连接hive服务器；2.运行hive命令进入hive shell环境；3.执行HQL语句进行查询；本流程中以putty为例，如果使用别的SSH客户端，界面上会不同，基本过程相似。
我们当前使用的hive版本为0.9.0。
由于hive本身还在不断开发、升级中，不同版本的hive对各种语句、命令行参数等的支持均不同，请大家注意某个特性从哪一个版本开始支持。
Hive官方网站上的教材中有些命令需要到0.10.0等更高版本才支持！1.1安装ssh 客户端Putty软件位置：\\cn1\ctrip\商业智能部\部门公用\SoftWare\putty.zip解压所可以得到文件Putty ssh客户端1.2登录安装hive的机器1.2.1运行putty输入ip地址192.168.83.96 和端口号信息1022，如下图：注：一般默认的SSH端口是22，此处必须修改！1.2.2登录linux单击open按钮，按提示输入用户名，并回车，然后按提示输入密码，并回车，例如：用户名为ppj 密码为HgeeGxR5提示：可选中复制到剪贴板后，用鼠标右键粘贴如果用户名、密码正确，则登录成功，顺利进入linux 的bash 环境。
注：此环境类似于运行windows的cmd进入的dos环境。
1.2.3输入hive，进入hive 的shell 环境：1.2.4查询执行如下查询语句：Use test_wqd;Select * from pageview limit 5;屏幕输出即为查询语句的结果。
注意：hive的查询语句以分号作为各条命令的分隔符，结尾的分号不能省略。
这一点和SQL Server的T-SQL差异比较大！2Hive简介：Hive shell环境和mysql的客户端比较相似，而且hive的某些语法与mysql比较相似，例如：show databases, show tables, desc 等。
hive实验报告心得体会
hive实验报告心得体会在Hive实验中，我深入学习了Hive的基本概念、操作以及实际应用，从中积累了丰富的经验和心得体会。
以下是我对Hive实验的心得总结。
一、Hive的基本概念在Hive实验中，我了解到Hive是建立在Hadoop上的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，使得开发人员能够通过类似于SQL的方式来操作存储在Hadoop中的结构化数据。
Hive将结构化数据映射为表，并将表之间的关系描述为元数据，这使得数据的管理和查询更加方便。
二、Hive的操作在实验中，我学习了如何在Hive中创建表、加载数据以及执行查询。
首先，通过创建表的语句，我定义了表的结构，包括字段名和数据类型。
然后，我使用LOAD命令将数据加载到Hive表中。
最后，通过编写HiveQL查询语句，我可以对数据进行分析和查询。
三、Hive的实际应用在实验中，我还了解到Hive在大数据处理和分析方面的重要性。
由于Hive提供了类SQL的查询语言，使得非专业开发人员也能够通过简单的语法来进行数据分析。
此外，Hive还支持自定义函数（UDF）和自定义聚合函数（UDAF），可以帮助我们更加灵活地处理数据。
因此，Hive在数据仓库、数据分析和数据挖掘等领域有着广泛的应用。
四、心得体会通过进行Hive实验，我深刻认识到了大数据处理和分析的重要性。
Hive作为一种高层次的查询语言，可以让开发人员更加专注于业务逻辑的实现，而不需要过多关注底层的数据存储和操作。
同时，Hive的可扩展性和容错性也使得其在大规模数据处理场景中表现出色。
此外，在进行实验的过程中，我也意识到了数据质量和性能的重要性。
在设计Hive表的时候，合理选择字段类型和分区方式可以提高查询性能。
同时，合理地使用Hive提供的优化技术，如分桶、索引等，也可以提高查询效率。
因此，对于大规模数据处理和分析的任务，我们需要不断优化表结构和查询语句，以提高数据的处理速度和准确性。
hive数据库的基本操作
hive数据库的基本操作Hive数据库的基本操作Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础架构，它提供了类似于SQL的查询功能，使得能够使用类似于SQL的语法来查询和分析大规模的分布式数据集。
本文将介绍Hive数据库的基本操作，包括创建数据库、创建表、插入数据、查询数据、修改数据和删除数据等。
一、创建数据库在Hive中，可以使用CREATE DATABASE语句来创建数据库。
语法如下：CREATE DATABASE database_name;其中，database_name为要创建的数据库名称。
创建数据库的时候可以指定一些其他属性，比如数据库的路径、描述等。
二、创建表在Hive中，可以使用CREATE TABLE语句来创建表。
语法如下：CREATE TABLE table_name (column1 data_type,column2 data_type,...);其中，table_name为要创建的表名称，column1、column2等为表的列名，data_type为列的数据类型。
三、插入数据在Hive中，可以使用INSERT INTO语句来插入数据。
语法如下：INSERT INTO table_name VALUES (value1, value2, ...);其中，table_name为要插入数据的表名称，value1、value2等为要插入的数据值。
四、查询数据在Hive中，可以使用SELECT语句来查询数据。
语法如下：SELECT column1, column2, ...FROM table_nameWHERE condition;其中，column1、column2等为要查询的列名，table_name为要查询的表名称，condition为查询的条件。
五、修改数据在Hive中，可以使用UPDATE语句来修改数据。
语法如下：UPDATE table_nameSET column1 = value1, column2 = value2, ...WHERE condition;其中，table_name为要修改数据的表名称，column1、column2等为要修改的列名，value1、value2等为要修改的值，condition 为修改的条件。
HIVE的启动及基本命令
HIVE的启动及基本命令Hive基本操作（1）启动hive[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive（2）查看数据库hive> show databases;（3）打开默认数据库hive> use default;（4）显⽰default数据库中的表hive> show tables;（5）创建⼀张表hive> create table student(id int, name string);（6）显⽰数据库中有⼏张表hive> show tables;（7）查看表的结构hive> desc student;（8）向表中插⼊数据hive> insert into student values(1000,"ss");（9）查询表中数据hive> select * from student;（10）退出hivehive> quit;Hive实际操作（1）启动hive[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive（2）显⽰数据库hive> show databases;（3）使⽤default数据库hive> use default;（4）显⽰default数据库中的表hive> show tables;（5）删除已创建的student表hive> drop table student;（6）创建student表, 并声明⽂件分隔符’\t’hive> create table student(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATEDBY '\t';（7）加载/opt/module/datas/student.txt ⽂件到student数据库表中。
hive> load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table student;（8）Hive查询结果hive> select * from student;OK1001 zhangshan1002 lishi1003 zhaoliuTime taken: 0.266 seconds, Fetched: 3 row(s)。
hive基本操作命令
hive基本操作命令
1.创建hive表：使用CREATETABLE命令创建表，指定表名、列名和数据类型。
2. 加载数据：使用LOAD DATA命令将数据加载到hive表中。
3. 查询数据：使用SELECT语句查询hive表中的数据。
4. 插入数据：使用INSERT INTO语句将数据插入到hive表中。
5. 更新数据：使用UPDATE语句更新hive表中的数据。
6. 删除数据：使用DELETE语句删除hive表中的数据。
7. 分区表：使用PARTITION BY子句将表分区，以提高查询效率。
8. 排序：使用ORDER BY子句对查询结果进行排序。
9. 分组：使用GROUP BY子句对查询结果进行分组。
10. 聚合：使用SUM、AVG等聚合函数对查询结果进行聚合。
11. 连接：使用JOIN语句连接多个表，实现查询结果的合并。
12. 联合：使用UNION语句将多个查询结果合并。
13. 子查询：使用子查询实现嵌套查询或多层查询。
14. 视图：使用CREATE VIEW语句创建视图，将查询结果保存为虚拟表。
15. 用户管理：使用CREATE USER、DROP USER、GRANT等命令对用户进行管理。
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hive数据仓库实训心得
hive数据仓库实训心得
Hive数据仓库实训是一个让人受益匪浅的经验,以下是我对实训的心得体会:
1. 熟悉Hive操作:在实训中,我们学习了Hive的基本操作,包括读取、写入、查询等。
通过这个过程,我们掌握了Hive的一些基本概念和语法,比如CREATE TABLE、INSERT、SELECT、FROM、WHERE等。
2. 设计数据仓库架构:在实训中,我们还学习了如何设计数据仓库架构。
这包括选择数据源、ETL流程、数据仓库建模等。
通过这个过程,我们了解了如何将数据从不同的数据源中整合到一起,并对数据模型进行了设计。
3. 使用Hive分析工具:在实训中,我们使用了Hive分析工具来进行操作。
这包括使用Hive语法进行查询、筛选、排序等操作,以及使用Hive函数进行计算。
通过这个过程,我们掌握了如何使用Hive 来解决实际问题。
4. 学习SQL:在实训中,我们还学习了SQL语言。
SQL是关系型数据库的编程语言,而Hive是一种查询语言。
学习SQL可以帮助我们更好地理解数据,并使用Hive进行更复杂的查询。
5. 团队协作:在实训中,我们是一个小组进行合作。
我们共同完成了数据仓库的设计和Hive分析工具的使用。
通过这个过程,我们学会了如何协作、如何沟通、如何解决分歧等。
Hive数据仓库实训让我们掌握了Hive的基本操作、数据仓库建模、SQL语言等技能。
同时也让我们深入了解了数据仓库的应用场景
和团队协作的重要性。
这是一个非常实用的实训,让我们收获颇丰。
Hive之示例一：基本操作与案例
Hive之⽰例⼀：基本操作与案例1. 创建数据库，切换数据库create database testdb;use testdb;2. 创建管理表create table emp(empno int,empname string,job string,mgr int,hiredate string,salary double,comm double,deptno int)row format delimitedfields terminated by '\t';加载数据load data local inpath '/opt/test/emp.txt' overwrite into table emp;emp.txt⽂件内容如下：101 'duan' 'it' 1, 'hiredate' 100.0 10.0 1102 'duan2' 'product' 1, '2018' 200.0 20.0 1在hadoop中查看数据，如下:3. 创建外部表创建外部表时直接指定表位置上传数据⽂件到指定路径duanxz@three:~/hive/hivelocal$ hdfs dfs -mkdir /hive/warehouse/testdb.db/emp_extduanxz@three:~/hive/hivelocal$ hdfs dfs -put emp.txt /hive/warehouse/testdb.db/emp_ext/duanxz@three:~/hive/hivelocal$在hive中创建数据表指定locationcreate external table emp_ext(empno int,empname string,job string,mgr int,hiredate string,salary double,comm double,deptno int)row format delimitedfields terminated by '\t'location '/hive/warehouse/testdb.db/emp_ext/';4. 创建分区表create table emp_part(empno int,empname string,job string,mgr int,hiredate string,salary double,comm double,deptno int)partitioned by (year string, month string)row format delimitedfields terminated by '\t';注：分区字段不能与表中其他字段重复，否则报错FAILED: SemanticException [Error 10035]: Column repeated in partitioning columns加载数据1、将txt的⽂本⽂件导⼊hive从本地拷贝emp.txt到分区表⽬录中load data local inpath '/home/duanxz/hive/hivelocal/emp.txt'into table emp_part partition (year='2018', month='5'); load data local inpath '/home/duanxz/hive/hivelocal/emp2.txt'into table emp_part partition (year='2018', month='6');⽤hdfs中指定位置的数据，增加分区表中数据，此操作不会移动数据⽂件到分区表⽬录中alter table emp_part add partition (year='2016', month='5') location '/data';把hdfs中指定位置的数据移动到分区表⽬录中，增加数据load data inpath '/emp.txt' into table emp_part partition (year='2016', month='6');2、将csv导⼊hivecreate table feizhou_china_part2(merchant string,pay_time string,currency string,amount double,fee double,transaction_reference string,feizhou_reference string,link_reference string,narration string,account_number string,account_name string,bank string,bank_code string,status string,source string)partitioned by (year string, month string, day string)row format delimitedfields terminated by'?';导⼊：load data local inpath '/home/duanxz/hive/hivelocal/china-pay-disburse-transactions.csv'into table feizhou_china_part2 partition (year='2018',month='06',day='19');说明：上⾯的为什么将分隔符调整为"?"呢，是因为csv中默认的分隔符是','，内容中如果有','，这样导⼊后，内容就乱了。
hive操作（行转列，列转行）
hive操作（⾏转列，列转⾏）⼀、⾏转列1．相关函数说明CONCAT(string A/col, string B/col…)：返回输⼊字符串连接后的结果，⽀持任意个输⼊字符串;CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)：它是⼀个特殊形式的 CONCAT()。
第⼀个参数剩余参数间的分隔符。
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。
这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。
分隔符将被加到被连接的字符串之间;COLLECT_SET(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作⽤是将某字段的值进⾏去重汇总，产⽣array类型字段。
2．数据准备孙悟空⽩⽺座 A⼤海射⼿座 A宋宋⽩⽺座 B猪⼋戒⽩⽺座 A凤姐射⼿座 A3．需求把星座和⾎型⼀样的⼈归类到⼀起。
结果如下：射⼿座,A ⼤海|凤姐⽩⽺座,A 孙悟空|猪⼋戒⽩⽺座,B 宋宋4．创建表并导⼊数据create table person_info(name string,//姓名constellation string,//星座blood_type string)//⾎型row format delimited fields terminated by "\t";load data local inpath "/home/hadoop/file/ person_info" into table person_info;//导⼊数据到数据库5．select>> t1.base,>> concat_ws('|', collect_set()) name//拼接名字>> from>> (select>> name,>> concat(constellation, ",", blood_type) base//拼接星座⾎型>> from>> person_info) t1//设置表别名>> group by>> t1.base;6．结果截图⼆、列转⾏1．函数说明EXPLODE(col)：将hive⼀列中复杂的array或者map结构拆分成多⾏。
hive outer join的用法
hive outer join的用法Hive是一款开源的数据仓库工具，用于处理大规模的结构化和半结构化数据。
在Hive中，join操作是一种常见的操作，用于将两个或多个表按照一定的条件进行合并。
其中，outer join（外连接）是一种特殊的join类型，它返回两个表中匹配和未匹配的数据。
一、基本概念在Hive中，外连接使用关键字"OUTER JOIN"来进行定义。
外连接根据指定的连接条件，将两个表中的匹配和不匹配的数据都返回。
它通常包括左外连接（LEFT OUTER JOIN）、右外连接（RIGHT OUTER JOIN）和全外连接（FULL OUTER JOIN）。
二、语法结构Hive的外连接语法结构与内连接类似，但也存在一些区别。
基本的语法结构如下：```sqlSELECT 列名FROM 表1ON 连接条件;```其中，"列名"是你要选择的列的名称，"表1"和"表2"是要进行连接的两个表的名称，"连接条件"是用于确定匹配的条件的表达式。
三、使用方法1. 左外连接（LEFT OUTER JOIN）：左外连接会返回左表中的所有数据，以及右表中匹配的数据。
如果右表中没有匹配的数据，则返回NULL值。
示例：```sqlSELECT 列名FROM 表1ON 连接条件;```2. 右外连接（RIGHT OUTER JOIN）：右外连接会返回右表中的所有数据，以及左表中匹配的数据。
如果左表中没有匹配的数据，则返回NULL值。
示例：```sqlSELECT 列名FROM 表1ON 连接条件;```3. 全外连接（FULL OUTER JOIN）：全外连接会返回左表和右表中所有匹配和不匹配的数据。
如果两个表中都没有匹配的数据，则返回NULL值。
示例：```sqlSELECT 列名FROM 表1ON 连接条件;```需要注意的是，在Hive中执行join操作时，需要确保被连接的表具有相同的列名和数据类型，以便正确地进行匹配。
Hive用户手册)_中文版
Hive 用户指南v1.0目录1. HIVE结构 (5)1.1HIVE架构 (5)1.2Hive 和Hadoop 关系 (6)1.3Hive 和普通关系数据库的异同 (7)1.4HIVE元数据库 (8)1.4.1 DERBY (8)1.4.2 Mysql (9)1.5HIVE的数据存储 (10)1.6其它HIVE操作 (10)2. HIVE 基本操作 (11)2.1create table (11)2.1.1总述 (11)2.1.2语法 (11)2.1.3基本例子 (13)2.1.4创建分区 (14)2.1.5其它例子 (15)2.2Alter Table (16)2.2.1Add Partitions (16)2.2.2Drop Partitions (16)2.2.3Rename Table (17)2.2.4Change Column (17)2.2.5Add/Replace Columns (17)2.3Create View (18)2.4Show (18)2.5Load (18)2.6Insert (20)2.6.1Inserting data into Hive Tables from queries (20)2.6.2Writing data into filesystem from queries (21)2.7Cli (22)2.7.1Hive Command line Options (22)2.7.2Hive interactive Shell Command (23)2.7.3Hive Resources (24)2.7.4调用python、shell等语言 (25)2.8DROP (26)2.9其它 (26)2.9.1Limit (26)2.9.2Top k (26)2.9.3REGEX Column Specification (27)3. Hive Select (27)3.1Group By (27)3.2Order /Sort By (28)4. Hive Join (28)5. HIVE参数设置 (31)6. HIVE UDF (33)6.1基本函数 (33)6.1.1 关系操作符 (33)6.1.2 代数操作符 (34)6.1.3 逻辑操作符 (35)6.1.4 复杂类型操作符 (35)6.1.5 内建函数 (36)6.1.6 数学函数 (36)6.1.7 集合函数 (36)6.1.8 类型转换 (36)6.1.9 日期函数 (36)6.1.10 条件函数 (37)6.1.11 字符串函数 (37)6.2UDTF (43)6.2.1Explode (44)7. HIVE 的MAP/REDUCE (45)7.1JOIN (45)7.2GROUP BY (46)7.3DISTINCT (46)8. 使用HIVE注意点 (47)8.1字符集 (47)8.2压缩 (47)8.3count(distinct) (47)8.4JOIN (47)8.5DML操作 (48)8.6HAVING (48)8.7子查询 (48)8.8Join中处理null值的语义区别 (48)9. 优化与技巧 (51)9.1全排序 (53)9.1.1 例1 (53)9.1.2 例2 (56)9.2怎样做笛卡尔积 (59)9.3怎样写exist/in子句 (60)9.4怎样决定reducer个数 (60)9.5合并MapReduce操作 (61)9.6Bucket 与sampling (62)9.7Partition (62)9.8JOIN (63)9.8.1 JOIN原则 (63)9.8.2 Map Join (64)9.8.3 大表Join的数据偏斜 (66)9.9合并小文件 (67)9.10Group By (67)10. HIVE FAQ： (68)1.HIVE结构Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。
hive基本的操作语句（实例简单易懂，createtableXXasselectXX）
hive基本的操作语句（实例简单易懂，createtableXXasselectXX）创建表：hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);Creates a table called pokes with two columns, the first being an integer and the other a string创建⼀个新表，结构与其他⼀样hive> create table new_table like records;直接将select的结果存成表：create table XX as selectINSERT OVERWRITE TABLE ..SELECT：新表预先存在hive> FROM records2> INSERT OVERWRITE TABLE stations_by_year SELECT year, COUNT(DISTINCT station) GROUP BY year> INSERT OVERWRITE TABLE records_by_year SELECT year, COUNT(1) GROUP BY year> INSERT OVERWRITE TABLE good_records_by_year SELECT year, COUNT(1) WHERE temperature != 9999 AND (quality = 0 OR quality = 1 OR quality = 4 OR quality = 5 OR quality = 9) GROUP BY year;CREATE TABLE ... AS SELECT：新表表预先不存在hive>CREATE TABLE target AS SELECT col1,col2 FROM source;创建视图：hive> CREATE VIEW valid_records AS SELECT * FROM records2 WHERE temperature !=9999;查看视图详细信息：hive> DESCRIBE EXTENDED valid_records;创建分区表：hive> create table logs(ts bigint,line string) partitioned by (dt String,country String);加载分区表数据：hive> load data local inpath '/home/hadoop/input/hive/partitions/file1' into table logs partition (dt='2001-01-01',country='GB');展⽰表中有多少分区：hive> show partitions logs;展⽰所有表：hive> SHOW TABLES;lists all the tableshive> SHOW TABLES '.*s';lists all the table that end with 's'. The pattern matching follows Java regularexpressions. Check out this link for documentation显⽰表的结构信息hive> DESCRIBE invites;shows the list of columns更新表的名称：hive> ALTER TABLE source RENAME TO target;添加新⼀列hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');删除表：hive> DROP TABLE records;删除表中数据，但要保持表的结构定义hive> dfs -rmr /user/hive/warehouse/records;从本地⽂件加载数据：hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/input/ncdc/micro-tab/sample.txt' OVERWRITE INTO TABLE records;显⽰所有函数：hive> show functions;查看函数⽤法：hive> describe function substr;查看数组、map、结构hive> select col1[0],col2['b'],col3.c from complex;内连接：hive> SELECT sales.*, things.* FROM sales JOIN things ON (sales.id = things.id);查看hive为某个查询使⽤多少个MapReduce作业hive> Explain SELECT sales.*, things.* FROM sales JOIN things ON (sales.id = things.id);外连接：hive> SELECT sales.*, things.* FROM sales LEFT OUTER JOIN things ON (sales.id = things.id);hive> SELECT sales.*, things.* FROM sales RIGHT OUTER JOIN things ON (sales.id = things.id);hive> SELECT sales.*, things.* FROM sales FULL OUTER JOIN things ON (sales.id = things.id);in查询：Hive不⽀持，但可以使⽤LEFT SEMI JOINhive> SELECT * FROM things LEFT SEMI JOIN sales ON (sales.id = things.id);Map连接：Hive可以把较⼩的表放⼊每个Mapper的内存来执⾏连接操作hive> SELECT /*+ MAPJOIN(things) */ sales.*, things.* FROM sales JOIN things ON (sales.id = things.id);。
hive常用运算和函数
hive 常用运算第一部分：关系运算Hive支持的关系运算符•常见的关系运算符•等值比较: =•不等值比较: <>•小于比较: <•小于等于比较: <=•大于比较: >•大于等于比较: >=•空值判断: IS NULL•非空判断: IS NOT NULL•LIKE比较: LIKE•JAVA的LIKE操作: RLIKE•REGEXP操作: REGEXP•等值比较: =语法：A=B操作类型：所有基本类型描述: 如果表达式A与表达式B相等，则为TRUE；否则为FALSE 举例：hive> select 1 from dual where 1=1;•不等值比较: <>语法: A <> B操作类型: 所有基本类型描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A与表达式B 不相等，则为TRUE；否则为FALSE举例：hive> select 1 from dual where 1 <> 2;•小于比较: <语法: A < B操作类型: 所有基本类型描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A小于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE举例：hive> select 1 from dual where 1 < 2;•小于等于比较: <=语法: A <= B操作类型: 所有基本类型描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A小于或者等于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE举例：hive> select 1 from dual where 1 <= 1;•大于等于比较: >=语法: A >= B操作类型: 所有基本类型描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A大于或者等于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE举例：hive> select 1 from dual where 1 >= 1;•空值判断: IS NULL语法: A IS NULL操作类型: 所有类型描述: 如果表达式A的值为NULL，则为TRUE；否则为FALSE举例：hive> select 1 from dual where null is null;•非空判断: IS NOT NULL语法: A IS NOT NULL操作类型: 所有类型描述: 如果表达式A的值为NULL，则为FALSE；否则为TRUE举例：hive> select 1 from dual where 1 is not null;•LIKE比较: LIKE语法: A LIKE B操作类型: strings描述: 如果字符串A或者字符串B为NULL，则返回NULL；如果字符串A符合表达式B 的正则语法，则为TRUE；否则为FALSE。
hive数组操作 -回复
hive数组操作-回复Hive数组操作是一种强大的数据处理工具，可以让我们更轻松地处理列表和集合数据。
在Hive中，数组被视为一种复杂的数据类型，可以包含不同类型的元素。
在本文中，我们将一步一步地探讨Hive数组的创建、查询和修改操作，以及数组函数和HiveQL中的常用数组操作。
第一步，让我们先了解如何在Hive中创建一个数组。
数组可以通过使用HiveQL的ARRAY关键字来声明和初始化。
例如，我们可以创建一个包含整数的数组，如下所示：CREATE TABLE my_array (array_col ARRAY<INT>);这将创建一个名为my_array的表，其中有一个array_col列，该列的数据类型是整数数组。
我们可以使用INSERT INTO语句向该表中插入数据，如下所示：INSERT INTO my_array VALUES (ARRAY[1, 2, 3, 4]);现在我们已经创建了一个包含整数1、2、3和4的数组。
接下来，我们将讨论如何查询Hive数组中的数据。
Hive提供了一些内置函数来处理数组数据。
例如，我们可以使用explode函数将数组展开为多行数据，如下所示：SELECT explode(array_col) FROM my_array;这将返回my_array表中array_col列中的每个元素作为单独的行数据。
除了使用内置函数，我们还可以使用索引来访问数组中的特定元素。
在Hive中，数组的索引从1开始。
例如，要获取数组中的第一个元素，我们可以执行以下查询：SELECT array_col[1] FROM my_array;这将返回my_array表中array_col列中的第一个元素。
在Hive中，我们还可以对数组进行修改。
例如，如果我们想增加或删除一个数组的元素，我们可以使用concat_ws函数和split函数。
首先，让我们看一个例子，向数组中添加一个元素：SELECT concat_ws(",", array_col, "5") FROM my_array;这将在array_col数组中添加一个新元素5，并将结果返回。
Hive之insert和insertoverwrite
Hive之insert和insertoverwrite1. hive 表及数据准备建表，并插⼊初始数据。
向表中插⼊hive> use test;hive> create table kwang_test (id int, name string);hive> insert into kwang_test values(1,'kwang');hive> insert into kwang_test values(2,'rzheng');hive> select * from kwang_test;OK1 kwang2 rzheng2. insert into 操作insert into 语法：INSERT INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...)] VALUES values_row [, values_row ...]通过 insert into 语句向 kwang_test 表中插⼊⼀条数据，并查询结果。
hive> insert into table kwang_test values(3,'kk');hive> select * from kwang_test;OK1 kwang2 rzheng3 kk3. insert overwrite 操作insert overwrite 语法：INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...) [IF NOT EXISTS]] select_statement1 FROM from_statement;insert overwrite 标准语法的数据来源是通过 select 语法来插⼊，但为了⽅便，直接插⼊ values。
hive 构造数组
hive 构造数组Hive是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，其支持SQL，因此可以进行数据分析和查询。
构造数组是Hive中的一项基本操作，它可以将多个值组合成一个数组，方便进行数据处理和查询。
下面将介绍如何使用Hive构造数组。
1. 使用Hive的array函数Hive内置了array函数，可以用来构造数组。
该函数的语法如下：array(value1, value2, ...)其中，value1、value2等表示要组合成数组的值。
可以在SELECT 语句中使用该函数构造数组，例如：SELECT array(1, 2, 3);该语句将返回一个包含值1、2、3的数组。
2. 使用Hive的collect_list函数除了array函数外，Hive还提供了collect_list函数，它也可以将多个值组合成一个数组。
该函数的语法如下：collect_list(value)其中，value表示要添加到数组中的值。
可以在SELECT语句中使用该函数构造数组，例如：SELECT collect_list(name) FROM students;该语句将返回一个包含所有学生姓名的数组。
3. 使用Hive的数组操作符除了使用array函数和collect_list函数外，Hive还支持使用数组操作符进行数组操作。
该操作符包括：- []：索引操作符，可以访问数组中的单个元素。
- explode：将数组中的元素转换成行。
例如，可以使用以下语句访问数组中的第一个元素：SELECT array(1, 2, 3)[0];该语句将返回值1。
同样地，可以使用以下语句将数组中的元素转换成行：SELECT explode(array(1, 2, 3));该语句将返回以下结果：123总之，构造数组是Hive中的一项基本操作，它可以方便地组合多个值进行处理和查询。
可以使用Hive的array函数、collect_list 函数和数组操作符来构造数组。
hive匹配字段
hive匹配字段在Hive中，字段匹配是一种常见的数据处理操作，用于比较两个或多个字段的值是否相同或满足特定条件。
Hive支持多种字段匹配方法，包括精确匹配、模糊匹配和正则表达式匹配等。
精确匹配是最基本的字段匹配方法，它比较两个字段的值是否完全相等。
在Hive 中，可以使用等号（=）运算符进行精确匹配。
例如，如果要查询名为"John"的员工信息，可以使用类似以下的SQL语句：sqlSELECT * FROM employees WHERE = 'John';模糊匹配则允许在字段值中进行模糊搜索，通常使用LIKE运算符和通配符来实现。
例如，如果要查询名字以"Jo"开头的员工信息，可以使用以下SQL语句：sqlSELECT * FROM employees WHERE LIKE 'Jo%';在这个例子中，"%"是一个通配符，表示匹配任意数量的字符。
正则表达式匹配则是一种更强大的字段匹配方法，它使用正则表达式模式来匹配字段值。
Hive中的正则表达式匹配使用RLIKE运算符。
例如，如果要查询名字中包含数字的员工信息，可以使用以下SQL语句：sqlSELECT * FROM employees WHERE RLIKE '[0-9]';在这个例子中，"[0-9]"是一个正则表达式模式，表示匹配任意数字字符。
除了以上三种基本的字段匹配方法外，Hive还支持其他高级匹配功能，如使用CASE 语句进行条件匹配、使用JOIN操作进行表之间的字段匹配等。
这些功能可以根据具体的数据处理需求进行灵活应用。
总之，Hive提供了多种字段匹配方法，可以满足不同的数据处理需求。
通过合理使用这些匹配方法，可以更准确地提取和分析数据，为业务决策提供有力支持。
hive 位运算
hive 位运算Hive是由Apache开发的一个数据仓库系统，它提供了可扩展的数据仓库支持。
Hive支持多种不同类型的SQL查询操作，其中其中一种是位运算操作，它使用了一些特殊的位运算操作符来实现基本的位级运算。
一般来说，位运算是对整数和字符串变量之间进行位级位运算的操作，如按位与、或和异或运算等。
Hive支持如下位运算操作符： & :位与| :位或^ :位异或~ :位取反Hive还支持布尔型数据类型，可以使用位运算符将布尔型变量与整数变量进行运算。
当然，Hive还允许位函数，如果需要以位级方式进行更复杂的运算，可以使用Hive位函数。
Hive位函数主要包括：ascii:回字符的ASCII码bit_length:回字节的长度length:回字符串的字符个数lpad:回指定长度的字符串，用指定的字符填充空位rpad: 与lpad功能类似，不过是从右边开始填充Hive同样提供了用于位运算的函数，用于对数据的位级运算，这些函数主要包括：bin:回数值的二进制表示hex:回数值的16进制表示unhex:回16进制数字的数值表示conv:输入数字从指定进制转换成另一进制Hive位运算函数主要有以下几种：and:位与操作or:位或操作xor:位异或操作lshift:移操作rshift:移操作Hive的位运算符和函数都可以用来实现复杂的位操作，并且可以方便地用于处理数据。
诸如检查数据中是否包含特定内容、在字符串上分割及提取原始信息等操作都可以使用Hive的位运算符和函数来完成。
总之，Hive的位运算操作符和位函数都可以用来实现基本的位级运算，而且还能用于检查数据中是否包含特定内容、在字符串上分割及提取原始信息等操作。
Hive的位运算操作符和函数可以极大地提高开发效率，使开发过程更加便捷、高效。
hivegroupby用法
hivegroupby用法在Hive中，Group By语句是一个常用的操作，用于将数据按照指定的列进行分组，然后对每个组进行聚合计算。
使用Hive的Group By语句可以对大规模数据进行分组和汇总，适用于各种数据分析场景。
Hive的Group By语法很简单，以下是其基本用法：```SELECT column_name, aggregate_function(column_name)FROM table_nameWHERE conditionGROUP BY column_name;```在上面的语句中，column_name是要分组和聚合的列名称，aggregate_function 是要应用于该列的聚合函数，table_name是要查询的表名称，condition是可选的筛选条件。
下面来解释一下上述用法中的每个部分的作用。
1. column_name：这是要按照其进行分组和聚合的列名称。
可以指定一个或多个列作为分组依据。
注意，分组的结果将根据指定的列值进行聚合。
2. aggregate_function(column_name)：这是对分组后的每个组进行聚合计算的函数。
Hive提供了多个聚合函数，包括SUM、AVG、MIN、MAX和COUNT等。
根据数据的特点和需求，选择适合的聚合函数进行计算。
3. table_name：这是要查询的表的名称。
在Hive中，可以使用已存在的表或者使用嵌套查询来作为源数据。
4. condition：这是可选的筛选条件，用于对要查询的数据进行过滤。
只有满足条件的数据才会参与分组和聚合计算。
Group By语句的执行过程如下：1. 首先，Hive会根据指定的列名称将数据分组。
2. 其次，Hive会对每个组中的数据应用聚合函数，计算得到每个组的聚合结果。
3. 最后，Hive会返回分组后的结果集，其中每行包含指定的列和聚合计算的结果。
除了基本用法之外，Hive的Group By语句还可以使用一些扩展功能，如下所示：1. Group By多个列：除了使用单个列进行分组，还可以同时使用多个列进行分组，只需要在Group By子句中指定多个列名即可。