HIVEC All
hive except all 实现原理-概述说明以及解释
hive except all 实现原理-概述说明以及解释1. 引言1.1 概述Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以方便地进行数据查询、分析和管理。
它使用类SQL语言HiveQL来操作数据，提供了类似于关系型数据库的查询语法和功能。
在大数据处理领域，Hive已经成为一个非常重要的工具，被广泛应用于数据仓库、数据分析和数据挖掘等领域。
在使用Hive进行数据处理时，经常需要进行数据对比和去重操作。
其中，EXCEPT ALL操作是常用的一种数据操作方法，可以帮助用户实现两个数据集之间的差集运算，并且保留重复记录。
本文将重点介绍Hive中的EXCEPT ALL操作的实现原理，帮助读者更好地理解Hive的使用和优化数据处理效率。
1.2 文章结构本文将首先对Hive进行概述，介绍其概念和特点。
然后详细讨论EXCEPT ALL操作在Hive中的应用，分析其操作原理和实现方式。
最后，结合实际案例，探讨EXCEPT ALL操作在数据处理中的应用场景，并展望未来可能的发展方向。
整篇文章将围绕着Hive中的EXCEPT ALL操作展开，为读者提供全面深入的了解和分析。
1.3 目的:在本文中，我们的主要目的是深入探讨hive中的EXCEPT ALL操作的实现原理。
我们将首先介绍Hive的概念和基本原理，然后详细分析EXCEPT ALL操作的语法和功能。
通过深入研究EXCEPT ALL操作的实现原理，我们可以更好地理解Hive中数据处理的机制，进一步提升我们在数据处理和查询优化方面的能力。
同时，通过对EXCEPT ALL操作的实现原理进行分析，我们可以更好地应用这一操作符来解决实际业务中的数据处理问题，提高数据处理的效率和准确性。
通过本文的学习，读者将能够深入了解Hive中EXCEPT ALL操作的内部工作原理，从而更好地应用于实际数据处理场景中。
2. 正文2.1 Hive概述Hive是一个基于Hadoop框架的数据仓库工具，它提供了类似于SQL 的查询语言HiveQL，使得用户可以通过简单的SQL语句在Hadoop集群上进行数据分析和查询。
Hive基础(习题卷1)
Hive基础(习题卷1)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共177题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]OLTP是什么意思（ ）A)面向过程的实时处理系统B)面向对象的实时处理系统C)面向事务的实时处理系统D)面向系统的实时处理系统2.[单选题]下列不属于RDBMS常用的数据库软件有（ ）A)OracleB)SQL ServerC)MySQLD)redis3.[单选题]在Hive中查询语句命令使用的关键字为（ ）A)showB)lookC)selectD)looks4.[单选题]下列关于Hive中连接查询描述正确的是（ ）A)Hive中连接查询只支持相等连接而不支持不等连接B)Hive中连接查询支持相等连接和不等连接C)Hive中连接查询只支持不等连接而不支持相等连接D)以上都不对5.[单选题]下面命令中哪个是创建桶表所使用的关键字？( )A)Partitioned ByB)Clustered ByC)Sorted ByD)Fields By6.[单选题]通过数据、（ ）和对数据的约束三者组成的数据模型来存放和管理数据A)关系B)数据行C)数据列D)数据表7.[单选题]下面命令中哪个是HQL查询所使用的关键字？( )A)Clustered ByB)Stored ByC)Partitioned ByD)Order By8.[单选题]在Hive中使用那个子句筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据（ ）A)ORDERINGB)HAVINGC)HEVINGD)SORTING9.[单选题]Hive创建内部表之后，表的“Table_type”属性的值为（ ）A)Managed_tableB)Manag_tableC)Managed_dataD)以上都不对10.[单选题]创建内部表时，默认的数据存储目录在( )。
A)/hive/warehouseB)/hiveC)/user/hive/warehouseD)/warehouse11.[单选题]有关维度数据模型的描述错误的是（ ）A)是一套技术跟概念的集合B)用于数据仓库设计C)等同于关系数据模型，维度模型需引入关系数据库，在逻辑上相同的维度模型D)可以被用于多种物理形式事实和维度12.[单选题]当用户选择的列是集合数据类型时，Hive会使用（ ）格式应用于输出A)stringB)mapC)jsonD)list13.[单选题]Hive在处理数据时，默认的行分隔符是（ ）A)\tB)\nC)\bD)\a14.[单选题]如果A等于null，则返回true，反之返回false的条件是（ ）A)A to NULLB)A not NULLC)A is NULLD)A are NULL15.[单选题]在Hive中，标准查询关键字执行顺序为（ ）A)FROM→GROUP BY→WHERE→ORDER BY→HAVINGB)FROM→WHERE→GROUP BY→ORDER BY→HAVINGC)FROM→WHERE→GROUP BY→HAVING→ORDER BYD)FROM→WHERE→ORDER BY→HAVING→GROUP BY16.[单选题]hive-env. sh文件中的配置信息包括( )。
Hive基础(习题卷2)
Hive基础(习题卷2)第1部分：单项选择题，共88题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]在HBase系统架构中，HMaster主要负责（ ）A)Database和Region的管理工作B)Database和Master的管理工作C)Table和Region的管理工作D)Table和Master的管理工作答案:C解析:2.[单选题]以下关于数据仓库的叙述中，不正确的是（ ）A)数据仓库是相对稳定的B)数据仓库是反映历史变化的数据集合C)数据仓库的数据源可能是异构的D)数据仓库是动态的、实时的数据集合答案:D解析:3.[单选题]hive-env. sh文件中的配置信息包括( )。
A)HADOOP_HOMEB)HIVE_HOMEC)JAVA_HOMED)YARN答案:A解析:4.[单选题]在HBase系统架构中,HRegionServer主要负责相应用户I/O请求，向( )文件系统中读写数据A)HAFSB)HBFSC)HCFSD)HDFS答案:D解析:5.[单选题]在HiveCLI命令窗口中查看HDFS的命令是( )。
A)!IsB)dfsC)Ctrl+LD)cat.hivehistory答案:B解析:6.[单选题]下面命令中哪个不是创建表所使用的关键字？( )A)ExternalB)RowC)Location解析:7.[单选题]JVM重用可以使得JVM实例在同个作业中重新使用 N次。
N的值可以在配置文件()中进行配置。
A)hive default.xmlB)hive-site.xmlC)core-site.xmlD)mapred-site.xml答案:D解析:8.[单选题]Hive定义一个UDF函数时，需要继承以下哪个类？( )A)FunctionRegistryB)UDFC)MapReduceD)UDAF答案:B解析:9.[单选题]下列不属于Hive记录中默认分隔符（ ）A)\nB)^AC)^BD)\r\n答案:D解析:10.[单选题]以下关于Hive的设计特点的描述不正确的是（ ）A)支持索引，加快数据查询B)不支持不同的存储类型C)可以直接使用存储在Hadoop文件系统中的数据D)将元数据保存在关系数据库中答案:B解析:11.[单选题]比尔·恩门（Bill Inmon）在( )年出版了 Building the Data Warehouse一书，其中所提出的数据仓库（Data Warehouse）的定义被广泛接受。
hive函数大全
大数据与智能分析考试 选择题 59题
1. 大数据的核心特征不包括以下哪一项？A. 高速性B. 多样性C. 准确性D. 大量性答案：C2. 下列哪个技术不是大数据处理的关键技术？A. HadoopB. SparkC. OracleD. NoSQL答案：C3. 数据仓库的主要用途是？A. 在线事务处理B. 数据分析C. 数据存储D. 数据备份答案：B4. 下列哪个不是数据挖掘的常用方法？A. 分类B. 回归C. 聚类D. 排序答案：D5. 云计算的主要服务模型不包括以下哪一项？A. IaaSB. PaaSC. SaaSD. DaaS答案：D6. 大数据分析中，机器学习的主要作用是？A. 数据清洗B. 数据存储C. 模式识别D. 数据可视化答案：C7. 下列哪个不是Hadoop生态系统中的组件？A. HBaseB. HiveC. MySQLD. Pig答案：C8. 数据可视化的主要目的是？A. 数据存储B. 数据分析C. 数据展示D. 数据清洗答案：C9. 下列哪个不是NoSQL数据库的类型？A. 键值存储B. 文档存储C. 关系型数据库D. 图形数据库答案：C10. 大数据分析中，ETL过程不包括以下哪一步？A. 抽取B. 转换C. 加载D. 分析答案：D11. 下列哪个是大数据分析中的实时处理框架？A. HadoopB. SparkC. HiveD. HBase答案：B12. 数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于？A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 回归分析答案：C13. 下列哪个不是数据预处理的步骤？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据分析答案：D14. 大数据分析中，数据湖的主要作用是？B. 数据分析C. 数据清洗D. 数据可视化答案：A15. 下列哪个不是数据仓库的特征？A. 面向主题B. 集成性C. 时变性D. 实时性答案：D16. 大数据分析中，数据集市的定义是？A. 面向特定业务主题的数据仓库B. 面向所有业务主题的数据仓库C. 面向数据存储的数据仓库D. 面向数据分析的数据仓库答案：A17. 下列哪个不是数据挖掘的应用领域？A. 金融B. 医疗C. 教育D. 娱乐答案：D18. 大数据分析中，数据清洗的主要目的是？A. 去除噪声和不一致的数据B. 数据存储C. 数据分析D. 数据可视化答案：A19. 下列哪个不是数据可视化的工具？A. TableauB. Power BIC. ExcelD. MySQL答案：D20. 大数据分析中，数据集成的主要目的是？A. 合并来自不同数据源的数据B. 数据存储C. 数据分析答案：A21. 下列哪个不是大数据分析中的数据模型？A. 星型模型B. 雪花模型C. 关系模型D. 图形模型答案：D22. 大数据分析中，数据转换的主要目的是？A. 将数据转换为适合分析的形式B. 数据存储C. 数据分析D. 数据可视化答案：A23. 下列哪个不是大数据分析中的数据存储技术？A. HDFSB. S3C. RAIDD. Cassandra答案：C24. 大数据分析中，数据加载的主要目的是？A. 将数据加载到数据仓库中B. 数据存储C. 数据分析D. 数据可视化答案：A25. 下列哪个不是大数据分析中的数据分析方法？A. 描述性分析B. 预测性分析C. 规范性分析D. 随机性分析答案：D26. 大数据分析中，数据可视化的主要工具不包括以下哪一项？A. TableauB. Power BIC. ExcelD. MySQL答案：D27. 下列哪个不是大数据分析中的数据挖掘技术？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 排序答案：D28. 大数据分析中，数据清洗的主要步骤不包括以下哪一项？A. 数据去重B. 数据填充C. 数据转换D. 数据分析答案：D29. 下列哪个不是大数据分析中的数据集成技术？A. ETLB. ELTC. SQLD. API答案：C30. 大数据分析中，数据转换的主要步骤不包括以下哪一项？A. 数据规范化B. 数据离散化C. 数据聚合D. 数据分析答案：D31. 下列哪个不是大数据分析中的数据加载技术？A. SqoopB. FlumeC. KafkaD. MySQL答案：D32. 大数据分析中，数据可视化的主要步骤不包括以下哪一项？A. 数据准备B. 数据分析C. 数据展示D. 数据存储答案：D33. 下列哪个不是大数据分析中的数据分析工具？A. RB. PythonC. JavaD. SAS答案：C34. 大数据分析中，数据挖掘的主要步骤不包括以下哪一项？A. 数据准备B. 模型构建C. 模型评估D. 数据存储答案：D35. 下列哪个不是大数据分析中的数据存储工具？A. HBaseB. CassandraC. MongoDBD. Excel答案：D36. 大数据分析中，数据集成的主要工具不包括以下哪一项？A. TalendB. InformaticaC. SSISD. MySQL答案：D37. 下列哪个不是大数据分析中的数据转换工具？A. PentahoB. KettleC. SparkD. MySQL答案：D38. 大数据分析中，数据加载的主要工具不包括以下哪一项？A. SqoopB. FlumeC. KafkaD. MySQL答案：D39. 下列哪个不是大数据分析中的数据可视化工具？A. TableauB. Power BIC. ExcelD. MySQL答案：D40. 大数据分析中，数据分析的主要工具不包括以下哪一项？A. RB. PythonD. SAS答案：C41. 下列哪个不是大数据分析中的数据挖掘工具？A. WekaB. RapidMinerC. KnimeD. MySQL答案：D42. 大数据分析中，数据清洗的主要工具不包括以下哪一项？A. OpenRefineB. TrifactaC. DataCleanerD. MySQL答案：D43. 下列哪个不是大数据分析中的数据集成工具？A. TalendB. InformaticaC. SSISD. MySQL答案：D44. 大数据分析中，数据转换的主要工具不包括以下哪一项？A. PentahoB. KettleC. SparkD. MySQL答案：D45. 下列哪个不是大数据分析中的数据加载工具？A. SqoopB. FlumeC. KafkaD. MySQL答案：D46. 大数据分析中，数据可视化的主要工具不包括以下哪一项？A. TableauB. Power BIC. ExcelD. MySQL答案：D47. 下列哪个不是大数据分析中的数据分析工具？A. RC. JavaD. SAS答案：C48. 大数据分析中，数据挖掘的主要工具不包括以下哪一项？A. WekaB. RapidMinerC. KnimeD. MySQL答案：D49. 下列哪个不是大数据分析中的数据清洗工具？A. OpenRefineB. TrifactaC. DataCleanerD. MySQL答案：D50. 大数据分析中，数据集成的主要工具不包括以下哪一项？A. TalendB. InformaticaC. SSISD. MySQL答案：D51. 下列哪个不是大数据分析中的数据转换工具？A. PentahoB. KettleC. SparkD. MySQL答案：D52. 大数据分析中，数据加载的主要工具不包括以下哪一项？A. SqoopB. FlumeC. KafkaD. MySQL答案：D53. 下列哪个不是大数据分析中的数据可视化工具？A. TableauB. Power BIC. ExcelD. MySQL答案：D54. 大数据分析中，数据分析的主要工具不包括以下哪一项？A. RB. PythonC. JavaD. SAS答案：C55. 下列哪个不是大数据分析中的数据挖掘工具？A. WekaB. RapidMinerC. KnimeD. MySQL答案：D56. 大数据分析中，数据清洗的主要工具不包括以下哪一项？A. OpenRefineB. TrifactaC. DataCleanerD. MySQL答案：D57. 下列哪个不是大数据分析中的数据集成工具？A. TalendB. InformaticaC. SSISD. MySQL答案：D58. 大数据分析中，数据转换的主要工具不包括以下哪一项？A. PentahoB. KettleC. SparkD. MySQL答案：D59. 下列哪个不是大数据分析中的数据加载工具？A. SqoopB. FlumeC. KafkaD. MySQL答案：D答案：1. C2. C3. B4. D5. D6. C7. C8. C9. C10. D11. B12. C13. D14. A15. D16. A17. D18. A19. D20. A21. D22. A23. C24. A25. D26. D27. D28. D29. C30. D31. D32. D33. C34. D35. D36. D37. D38. D39. D40. C41. D42. D43. D44. D45. D46. D47. C48. D49. D50. D51. D52. D53. D54. C55. D56. D57. D58. D59. D。
hive union all用法
hive union all用法在Hadoop生态系统中，Apache Hive是一个大数据仓库解决方案，通常用于处理和分析存储在Hadoop分布式文件系统中的海量数据集。
Hive基于SQL语言，可以让分析师和业务用户以非程序员的方式查询数据。
Hive中的UNION ALL操作是将两个或多个SELECT语句的结果集合并成一个输出结果，本篇文章将详细介绍Hive中的UNION ALL用法。
一、UNION ALL操作的语法在Hive中，UNION ALL操作的语法如下：SELECT column_name(s) FROM table1UNION ALLSELECT column_name(s) FROM table2;其中，table1和table2是要合并的表名，column_name是要合并的列名。
需要注意的是，每个SELECT语句必须具有相同的列数，并且每个查询返回的每个列的数据类型必须相同。
二、UNION ALL操作的执行过程执行UNION ALL操作时，Hive会按顺序执行每个SELECT语句，并将结果集合并成一个输出结果。
在合并结果集时，不会去除任何重复行。
具体流程如下：1. 执行第一个SELECT语句，生成第一个结果集。
2. 执行第二个SELECT语句，生成第二个结果集。
3. 将第一个和第二个结果集合并成一个输出结果，不去除任何重复行。
三、UNION ALL操作的示例下面以两个表的UNION ALL操作为例，演示UNION ALL操作的用法。
1. 创建两个表首先需要创建两个表，用于演示UNION ALL操作。
CREATE TABLE table1(id INT,name STRING);INSERT INTO table1 VALUES(1,'张三');INSERT INTO table1 VALUES(2,'李四');INSERT INTO table1 VALUES(3,'王五');CREATE TABLE table2(id INT,name STRING);INSERT INTO table2 VALUES(4,'赵六');INSERT INTO table2 VALUES(5,'孙七');INSERT INTO table2 VALUES(1,'张三');2. 执行UNION ALL操作接下来，在Hive中执行UNION ALL操作，将两个表的结果集合并成一个输出结果。
hive中limit加union all用法
hive中limit加union all用法Limit语句是Hive中的一种数据查询过滤器，用于限制返回结果集的大小。
通常情况下，Limit语句用于限制查询结果的行数，以便快速返回数据，帮助用户更快地获得查询结果。
在Hive中，我们经常需要使用union all操作，将多个查询的结果合并在一起。
union all语句允许我们合并多个查询的结果集，生成一个未排序的包含所有查询结果的单一的结果集。
在使用union all语句时，我们也可以一起使用limit语句来控制结果的数量。
SELECT * FROM(SELECT col1, col2, col3 FROM table1 WHERE col1 = 'value1' LIMIT 5UNION ALLSELECT col1, col2, col3 FROM table2 WHERE col1 = 'value2' LIMIT 5) T LIMIT 10;在上述例子中，我们首先对table1和table2进行了两个查询，使用WHERE过滤条件限制选出的结果均为col1='value1'和col1='value2'。
然后，我们使用Union All操作将两个查询结果合并到一起。
在合并结果集的同时，我们还可以使用LIMIT 5语句针对每个查询表过滤掉多余数据，以输出最多5条数据。
最后，我们随后使用LIMIT 10语句将合并后的结果集进一步过滤，查询出所有我们需要获取的前10个数据。
需要注意的是，当我们使用Limit和Union All操作时，我们需要先在各个查询表中进行Limit限制，然后再使用Union All语句将结果集合并。
这样我们才能确保最终结果集中所有行数都是被限制在指定限制范围内的。
hive练习题(打印版)
hive练习题（打印版）### Hive练习题（打印版）一、选择题1. 在Hive中，以下哪个不是Hive的数据类型？- A. INT- B. STRING- C. FLOAT- D. BOOLEAN2. Hive的默认文件格式是什么？- A. TextFile- B. SequenceFile- C. ORC- D. Parquet3. 在Hive中，以下哪个命令用于创建表？- A. `CREATE TABLE`- B. `CREATE DATABASE`- C. `ALTER TABLE`- D. `DROP TABLE`4. Hive中的数据存储在哪个文件系统中？- A. HDFS- B. Local File System- C. S3- D. NFS5. Hive的元数据存储在哪个数据库中？- A. MySQL- B. PostgreSQL- C. Oracle- D. Derby二、填空题1. 在Hive中，数据表的元数据信息存储在________中。
2. 使用HiveQL的________语句可以查询表中的所有数据。
3. 在Hive中，数据表的分区可以提高查询的________。
4. Hive支持________和________两种模式的查询优化。
5. Hive的外部表与内部表的区别在于，外部表的元数据存储在________中。
三、判断题1. Hive支持完全的SQL语法。
（对/错）2. Hive表的元数据信息存储在HDFS中。
（对/错）3. Hive的查询结果可以存储在HDFS的任意位置。
（对/错）4. Hive表的创建是原子操作。
（对/错）5. Hive的事务管理功能是完全支持的。
（对/错）四、简答题1. 描述Hive中表的分区和桶的概念及其作用。
2. 解释Hive中的数据压缩选项，并说明其对性能的影响。
3. 简述Hive中如何使用子查询。
五、编程题1. 给定一个名为`employees`的Hive表，其中包含字段`id`、`name`、`age`和`salary`，请编写一个HiveQL查询，用于找出所有年龄大于30岁的员工的姓名和工资。
with recursive语句的用法 hive
with recursive语句的用法hivewith recursive语句的用法在Hive中是用来执行递归查询的。
递归查询是一种非常强大的查询方式，能够处理一些复杂的问题。
在本文中，我将详细介绍with recursive语句的用法，并且通过一些示例来说明其实际应用。
首先，with recursive语句的一般形式如下：with [recursive] cte_name (column_list) as (initial_queryunion [all]recursive_query)其中，cte_name是递归查询的名称，column_list是查询列的列表，initial_query 是起始查询，recursive_query是递归查询。
接下来，让我们通过几个示例来深入了解with recursive语句的用法和实际应用。
示例1：计算一个数字的阶乘假设我们需要计算数字5的阶乘。
使用递归查询，可以轻松地解决这个问题。
以下是使用with recursive语句的示例代码：with recursive factorial(n, f) as (select 5, 1union allselect n - 1, f * nfrom factorialwhere n > 1)select f from factorial where n = 1;在这个示例中，initial_query部分选择了初始值为5的n和1的f。
recursive_query部分使用union all将每次迭代的结果加入到CTE（common table expression）中。
递归查询会继续执行，直到n的值小于等于1。
最后，我们从CTE中选择n等于1的f值，即为5的阶乘。
示例2：查询组织结构假设我们有一个组织结构表，包含了员工的姓名和上级领导的姓名。
我们想找到一个员工的所有上级领导，以及他们的上级领导，以此类推。
以下是使用with recursive语句的示例代码：with recursive hierarchy(employee, supervisor) as (select 'John Doe', 'Jane Smith'union allselect employee, supervisorfrom hierarchy hjoin organization o on h.supervisor = o.employee)select * from hierarchy;在这个示例中，initial_query部分选择了一个员工（John Doe）和他的上级领导（Jane Smith）。
hive recursive cte 用法
hive recursive cte 用法Hive递归CTE的用法Hive是一种在Apache Hadoop框架上运行的数据仓库基础设施，用于处理大规模的结构化和半结构化数据。
递归CTE（Common Table Expression）是Hive中一种强大的功能，它允许用户使用递归查询来处理层次结构数据。
使用递归CTE的第一步是创建一个递归查询。
递归查询由两个部分组成：基础查询和递归部分。
基础查询用于选择初始结果集，而递归部分用于迭代性地生成更多的结果，直到满足特定条件为止。
在Hive中，要使用递归CTE，需要遵循以下步骤：1. 定义递归查询的基础部分，并对结果进行命名。
例如：WITH RECURSIVE cte_name AS(SELECT column1, column2, ...FROM table1WHERE condition)2. 定义递归部分，并指定递归退出条件。
在递归部分中，使用cte_name来引用之前定义的命名查询。
例如：UNION ALLSELECT column1, column2, ...FROM table2WHERE conditionAND EXISTS (SELECT *FROM cte_nameWHERE condition)3. 完成递归查询并对结果进行处理。
可以在递归查询之后使用SELECT语句来过滤或排序结果。
例如，假设我们有一个名为employees的表，其中包含员工的id和直属上级的id。
我们想要使用递归CTE查找给定员工的所有上级。
WITH RECURSIVE employee_hierarchy AS(SELECT id, supervisor_idFROM employeesWHERE id = '123'UNION ALLSELECT e.id, e.supervisor_idFROM employees eJOIN employee_hierarchy eh ON e.id = eh.supervisor_id)SELECT *FROM employee_hierarchy;上述查询会返回给定员工的所有上级的id和直属上级的id。
hive regexp相关函数
hive regexp相关函数Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个类SQL查询语言和用于数据处理的存储管理系统。
Hive中包括了很多的函数，其中有一些是用于处理正则表达式的。
正则表达式是一个非常强大的工具，它可以用来模式匹配和检索文本中的数据。
它可以被应用在很多领域，比如数据清洗、数据分析等等。
在Hive中，使用正则表达式可以通过一些内置的函数实现。
下面将列出一些Hive正则表达式相关的函数。
1. regexpregexp函数用来测试某个字符串是否匹配某个正则表达式。
该函数的语法如下：REGEXP(string A, string B)其中，A为需要检查的字符串，B为正则表达式。
实际上regexp函数和rlike函数的作用相似，都是用来匹配字符串的。
但是rlike函数使用得更为频繁，所以在许多情况下推荐使用rlike函数。
2. rlikerlike函数用来测试某个字符串是否匹配某个正则表达式。
该函数的语法如下：RLIEKE(string A, string B)其中，A为需要检查的字符串，B为正则表达式。
rlike函数也可以使用正则表达式来匹配字符串，但是与regexp函数不同，它可以实现更具体的功能，比如使用通配符、忽略大小写等等。
3. regexp_replaceregexp_replace函数用于查找并替换一个正则表达式匹配的字符串，该函数的语法如下：REGEXP_REPLACE(string A, string B, string C)其中，A为需要操作的字符串，B为需要查找的字符串，C为需要替换的字符串。
该函数会查找匹配正则表达式的子字符串，并将其替换为指定的字符串。
4. regexp_extractregexp_extract函数用于提取一个文本字符串中与指定正则表达式相匹配的子字符串的函数，该函数的语法如下：REGEXP_EXTRACT(string A, string B, int C)其中，A为需要操作的字符串，B为正则表达式，C为需要提取的子字符串的位置。
hive 正则函数
hive 正则函数一、概述Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了SQL查询和数据分析功能，支持大规模数据处理。
在Hive中，正则表达式是非常重要的一种函数，可以用来匹配文本、提取关键字等。
二、Hive中的正则函数1. regexp_replace(string A, string B, string C)：将字符串A中符合正则表达式B的部分替换为C。
2. regexp_extract(string A, string B, int C)：从字符串A中提取符合正则表达式B的第C个匹配项。
3. regexp_like(string A, string B)：判断字符串A是否符合正则表达式B。
4. rlike：同regexp_like。
5. regexp_instr(string A, string B)：返回字符串A中符合正则表达式B的第一个匹配项在字符串A中的位置。
6. regexp_substring(string A, string B)：返回字符串A中符合正则表达式B的第一个匹配项。
三、使用示例1. 替换字符将“hello world”中所有空格替换为“-”：SELECT regexp_replace("hello world", "\\s+", "-");2. 提取关键字从“2019-01-01 12:34:56”中提取日期：SELECT regexp_extract("2019-01-01 12:34:56", "(\\d{4}-\\d{2}-\\d{2})", 1);3. 判断是否符合条件判断“abc123”是否为数字字母组合：SELECT regexp_like("abc123", "^[a-zA-Z0-9]+$");4. 匹配位置获取“hello world”中“world”的起始位置：SELECT regexp_instr("hello world", "world");5. 提取匹配项从“abc123def456”中提取数字：SELECT regexp_substring("abc123def456", "\\d+");四、注意事项1. 正则表达式必须用双引号括起来。
hive cube grouping set组合使用
hive cube grouping set组合使用
在Hive中，grouping sets 和 cube 可以组合使用，它们的作用分别是：
- grouping sets：根据不同维度的字段组合进行聚合，等价于将不同维度的GROUP BY 结果集进行 UNION ALL。
- cube：根据 GROUP BY 维度的所有组合进行聚合。
例如，假设有一个数据表 XX，包含字段 A、B、C，使用 grouping sets 和 cube 进行组合查询的 SQL 语句如下：
```sql
select A, B, C, group_id, count(A)
from XX
group by A, B, C
grouping sets( (A, C), (A, B), (B, C), (C)
```
上述查询语句中，grouping sets 中的每个括号代表一个 GROUP BY 组合，相当于写了四个 GROUP BY 策略的 SQL 查询语句。
group_id 是为了区分每条输出结果是属于哪一个GROUP BY 的数据，它是根据 GROUP BY 后面声明的顺序字段是否存在于当前 GROUP BY 中的一个二进制位组合数据。
cube 会对每个 GROUP BY 组合的结果进行聚合。
需要注意的是，使用 grouping sets 和 cube 时，需要根据实际需求选择合适的字段进行 GROUP BY 和聚合操作。
如果需要更详细的解释或其他帮助，请提供更多上下文信息。
hive排序后collect_set
hive排序后collect_set假设存在表格如下：select 'a' as category, 19 as durationunion allselect 'b' as category, 15 as durationunion allselect 'c' as category, 12 as durationunion allselect 'd' as category, 53 as durationunion allselect 'e' as category, 27 as durationunion allselect 'f' as category, 9 as duration;category | durationb | 15f | 9e | 27c | 12d | 53a | 19想要多⾏转⼀⾏并且按照duration排序，形成如下效果d,e,a,b,c,f⾸先排序：row_number() over (partition by category order by cast(duration as int) desc) duration_rank，然后拼接concat_ws(',',collect_set(category))，但是得到的结果却是乱序的，产⽣这个问题的根本原因⾃然在MapReduce，如果启动了多于⼀个mapper/reducer来处理数据，select出来的数据顺序就⼏乎肯定与原始顺序不同了。
解决⽅法可以把mapper数固定成1，或者把rank加进来再进⾏⼀次排序，拼接完之后把rank去掉：selectregexp_replace(concat_ws(',',sort_array(collect_list(concat_ws(':',lpad(cast(duration_rank as string),5,'0'),cast(category as string))))),'\\d+\:','')from(selectcategory,row_number() over (order by cast(duration as int) desc) duration_rankfrom(select 'a' as category, 19 as durationunion allselect 'b' as category, 15 as durationunion allselect 'c' as category, 12 as durationunion allselect 'd' as category, 53 as durationunion allselect 'e' as category, 27 as durationunion allselect 'f' as category, 9 as duration) t) T;duration_rank 必须要在⾼位补⾜够的0对齐，因为排序的是字符串⽽不是数字，如果不补0的话，按字典序排序就会变成1, 10, 11, 12, 13, 2, 3, 4...，⼜不对了。
现代智能车辆电子控制(HIVEC)自动变速箱中级培训
优化变速感（在KM 1.N-D/N-R时 执行反馈控制及离合器对离合器控制
AT中D档是2档起步，
会有冲击或唑车现象 2.消除2挡CREEP现象，保持1挡状态(消除2-1 SHOCK现象)
学习控制
通过学习、控制整个驾驶过程，维持最佳挡位
其他控制
1.尾气排放模式控制及超低温模式控制 2.油温可变控制(保护ATF)
HIVEC自动变速箱培训-
现代智能车辆电子控制（HIVEC） 自动变速箱中级培训
Welcome to this training 欢迎参加本次培训
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XXX
• 学 时：
2
HIVEC自动变速箱培训--现代智能车辆电子控制（HIVEC）自动变速箱中级培训
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HIVEC自动变速箱培训目录
❖ 主要部件及特点
OD Ctrl’ V/V
LR Ctrl’ V/V
RED Ctrl’ V/V
Switch V/V
HIVEC自动变速箱培--现代智能车辆电子控制（HIVEC）自动变速箱中级培训
31
HIVEC自动变速箱培训-
电磁阀
HIVEC自动变速箱结构、特点
HIVEC自动变速箱培训--现代智能车辆电子控制（HIVEC）自动变速箱中级培训
39
HIVEC自动变速箱培训-
LR–无色
UD–黄色
2ND–青色
OD–无色
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40
HIVEC自动变速箱培训- HIVEC自动变速箱－动力传递
行星齿轮
工作
太阳轮（A） 齿圈（B） 行星架（C）
增速
固定
驱动
驱动
Hive详细表结构操作（增加列，删除列，修改列，移动列）
Hive详细表结构操作（增加列，删除列，修改列，移动列）1、向Hive表中添加某个字段格式：alter table 表名 add columns (字段名字段类型 comment '字段描述')；例1：alter table table_name add columns (now_time string comment '当前时间');例2：alter table table_name add columns (now_time varchar(300) comment '当前时间');2、在Hive表中指定位置添加字段分两步，先添加字段到最后（add columns），然后再移动到指定位置（change）alter table table_name add columns (c_time string comment '当前时间'); -- 正确，添加在最后alter table table_name change c_time c_time string after address ; -- 正确，移动到指定位置,address字段的后⾯3、Hive中修改表中列的名称ALTER TABLE table_name CHANGE 旧列名新列名字段类型;例1：alter table DWD_ORC_ENTRY_XF change id taskid varchar(300);注意：这⾥字段和字段类型可以⼀起修改。
4、修改Hive表的名字alter table name rename to new_Name;**5、修改表的备注ALTER TABLE 数据库名.表名 SET TBLPROPERTIES('comment' = '新的表备注');例1、ALTER TABLE ment_table_test SET TBLPROPERTIES('comment' = '新的表备注');6、删除Hive表中某个字段CREATE TABLE test (a STRING,b BIGINT,c STRING,d STRING,e BIGINT,f BIGINT);如果需要删除 column f 列，可以使⽤以下语句：ALTER TABLE test REPLACE COLUMNS (a STRING,b BIGINT,c STRING,d STRING,e BIGINT);。
hive—尽量少用表连接JOIN，多用UNIONALL+groupby+计算函数
hive—尽by+计算函 数
hive表连接没有SQL强，所以hive多构造大宽表，而不是，多个小表之间的表连接。 hive表连接 join可以用，但是，效率低。 下面，举一个可以用UNION ALL+group by +计算函数，代替表连接的例子。
-- full join（表连接也可以，但是效率低）
select coalesce(er_name,er_name), if(a.total_amount is null, 0,a.total_amount), if(b.refund_amount is null,0,b.refund_amount) from (select user_name, sum(pay_amount) total_amount, 0 as refund_amount from user_trade where year(dt)=2019 group by user_name)a full join (select user_name, 0 as total_amount, sum(refund_amount) refund_amount from user_refund where year(dt)=2019 group by user_name)b on er_name=er_name;
PS：解释一下coalesce（）函数
- 需求：2019年每个用户的支付和退款金额汇总
--union all select er_name, sum(a.total_amount), sum(a.refund_amount) from (select user_name, sum(pay_amount) total_amount, 0 as refund_amount from user_trade where year(dt)=2019 group by user_name union all select user_name, 0 as total_amount, sum(refund_amount) refund_amount from user_refund where year(dt)=2019 group by user_name)a group by er_name;
hive中union all 和 union用法
hive中union all 和 union用法在Hive中，UNION ALL和UNION是用于组合多个数据集的操作符。
它们可以帮助我们将多个查询的结果合并成一个结果集。
首先，让我们了解一下UNION ALL。
UNION ALL操作符会合并多个查询的结果，包括重复的行。
这意味着如果两个查询的结果集包含相同的行，UNIONALL会返回这些行的重复值。
使用UNION ALL时，结果集的列数和顺序需保持一致。
举个例子，假设我们有两个表，表A和表B，它们包含相同的列结构。
我们可以使用以下查询语句将它们的数据合并起来：```SELECT * FROM tableAUNION ALLSELECT * FROM tableB;```这将返回一个结果集，其中包含表A和表B的所有行，无论是否存在重复行。
接下来，我们来谈谈UNION操作符。
这个操作符与UNION ALL类似，但它会在合并结果时去除重复的行。
也就是说，如果两个查询的结果集包含相同的行，UNION只会返回一次该行。
继续以上面的例子，我们可以使用以下查询语句使用UNION操作符合并表A和表B的数据：```SELECT * FROM tableAUNIONSELECT * FROM tableB;```这将返回一个结果集，其中包含表A和表B的所有唯一行。
需要注意的是，使用UNION和UNION ALL操作符时，查询的结果集需要具有相同的列数和列类型。
综上所述，UNION ALL和UNION是在Hive中用于合并多个查询结果的操作符。
UNION ALL会返回所有的行，而UNION只返回唯一的行。
根据您的需求，选择适合的操作符来组合您的数据集。
hive union用法
hive union用法
Hive Union 是 HiveQL 中的一个命令，它用于将两个或多个表合并成一个大表。
它类似于 SQL 中的 UNION ALL 命令，但 Hive Union 支持不同表结构的合并。
Hive Union 命令的语法如下：
```
SELECT column1 [, column2 ]
FROM table_name1
UNION [ALL | DISTINCT]
SELECT column1 [, column2 ]
FROM table_name2;
```
其中，`column1` 和 `column2` 是要选择的列名，`table_name1` 和 `table_name2` 是要合并的表名，`ALL` 或 `DISTINCT` 用于指定是否需要去重。
Hive Union 命令的使用可以通过以下步骤进行：
1. 编写要合并的表的查询语句，确定要选择的列名和表名。
2. 根据语法，将两个或多个查询语句合并起来，使用 UNION 关键字连接。
3. 根据需要指定 ALL 或 DISTINCT 关键字，控制是否需要去重。
4. 执行查询语句，查看合并后的结果。
使用 Hive Union 命令可以方便地将多个表合并起来进行分析。
但需要注意的是，由于 Hive Union 是在 MapReduce 的基础上实现的，因此在处理大规模数据时可能
会出现性能问题。
此外，合并的表需要具有相同的列数和类型，否则可能会导致
查询失败。
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2
Variable shift pattern
Communication protocol and method
Chonan TSTC
MAIN POINTS
Item Details 1. Aluminum oil pump - KM175: 5.2 kg - F4A42,F5A51: 2.3kg Approx. 2. Pressed parts - Retainer and hub of brakes and clutches - Carrier of planetary gear set 3. Elimination of OWC (Before April 1999) 1. Independent control of clutches and brakes enabled better control of hydraulic pressure and skip shift possible(4 to 2, 3 to 1) 2. During N to D or N to R shift, feedback control adopted. 3. When starting from Creep condition, reduction of shock.(Creep condition is controlled with 1st gear) 4. Solenoid valve frequency is increased for more accurate control. 35Hz to 61.3Hz except DCCSV which is 35Hz. 5. HIVEC adoption for better shift feeling 6. Variable shift pattern
Chonan TSTC
MAIN POINTS
Column shifting type lever Column shifting type lever was adopted to secure the sufficient inner space of driver and passenger area. The passenger seat can be rotated toward driver side and 2nd. seat direction to satisfy the objectives as a recreational vehicle. The column shifting type lever has a step to move the shift lever from parking range to another one. Instead of push button on the floor shift lever type, it needs to pull the shift lever toward driver side for escaping the parking range. But manual transaxle is still floor shifting type.
4
Dynamic drive by sports mode
Chonan TSTC
MAIN POINTS
The FO car has adopted a New Generation Automatic Transaxle and HIVEC system. Basically its mechanical structure, hydraulic control system and electronic control system is same as one of EF SONATA and XG. From the development of HIVEC transaxle for EF and XG, this system has been modified and improved for better shift feeling and powerful driving performance.
Chonan TSTC
3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Weight Reduction
Better shift quality
MAIN POINTS
Item Details 1. Variable oil level Increase in - An oil dam is incorporated in the case to Power train temporarily to contain ATF, so damage of power efficiency train is decreased at low temperatures. 1. The Valve body is located on the side Design 2. Sub oil filter is added. (Before January 2001) - Manual shifting possible
HIVEC
F4A42, 51 F5A51 F5AH1
Chonan TSTC
MAIN POINTS
The EF and XG car have adopted a New Generation Automatic Transaxle and HIVEC system developed exclusively by HMC. It differs drastically compared to previous T/M such as alpha, beta or KM series automatic transaxles. Some of the changes include : Different power transfer Different component layout New shift logic(HIVEC) to increase shift feeling Position of Valve Body
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There are some changed points comparing with EF and XG as follows.
- Column shifting type lever was adopted to secure the sufficient inner space of driver and passenger area. - One way clutch to prevent shift shock or uncomfortable feeling when shift from 1st. gear to 2nd gear. - Hydraulic control for Low & Reverse brake was changed.