hive的介绍
hive常见字段类型 -回复
hive常见字段类型-回复Hive是一个数据仓库基础设施工具，它应用于大规模数据的处理和分析。
在Hive中，我们需要定义表的结构，以便正确地解释和处理数据。
表的结构是通过指定字段类型来定义的。
本文将介绍Hive常见的字段类型，并逐步回答与之相关的问题，以帮助读者更好地理解Hive和表的定义。
一、字符串类型（String）字符串类型在Hive中用于存储任意字符序列，它可以包含字母、数字和特殊字符。
Hive支持多种字符串类型，如CHAR、VARCHAR和STRING。
它们之间的区别在于存储和处理方式的不同。
1. CHAR类型（Char）CHAR类型在创建表时需要指定固定长度，它适用于存储长度固定的字符串。
例如，如果我们定义一个名为name的CHAR(10)类型字段，就意味着该字段只能存储长度为10的字符串。
问题1: Hive中CHAR类型与其他字符串类型的区别是什么？答案: CHAR类型是长度固定的字符串类型，而其他字符串类型（如VARCHAR和STRING）是长度可变的。
问题2: CHAR类型适用于存储什么样的数据？答案: CHAR类型适用于存储长度固定的字符串，例如存储电话号码、邮编等。
2. VARCHAR类型（Varchar）VARCHAR类型与CHAR类型类似，但它允许存储长度可变的字符串。
在创建表时，需要指定VARCHAR的最大长度。
问题3: VARCHAR类型与CHAR类型的区别是什么？答案: VARCHAR类型是长度可变的字符串类型，而CHAR类型是长度固定的。
问题4: VARCHAR类型适用于存储什么样的数据？答案: VARCHAR类型适用于存储长度可变的字符串，例如存储地址、描述等。
3. STRING类型STRING类型是Hive中最通用的字符串类型，它可以存储任意长度的字符串。
问题5: STRING类型适用于存储什么样的数据？答案: STRING类型适用于存储任意长度的字符串，例如存储文本、日志等。
hive建表注释
hive建表注释本文将介绍如何在Hive中创建表格，并详细说明如何为表格添加注释。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用来存储、查询和分析大规模的结构化数据。
一、Hive简介Hive是一个开源的分布式数据仓库工具，它可以简化大规模数据的存储和处理。
Hive内置了大量的数据处理功能，允许用户使用类似于SQL的查询语言（称为HiveQL或HQL）来操作数据。
二、Hive表的定义在Hive中，表格是以表结构的形式组织的，表结构包括表名、列名、数据类型、主键等信息。
可以使用CREATE TABLE语句来创建表格。
三、Hive表的注释为了更好地描述表格，可以为表格添加注释。
注释可以帮助其他用户了解表格的用途、数据来源等信息。
在Hive中，可以使用单行注释或多行注释为表格添加注释。
四、建表语句示例以下是一个创建表格的示例，其中包含表名、列名、数据类型和注释：```CREATE TABLE employee (emp_id INT,emp_name STRING,emp_age INT,emp_gender STRING,emp_comment STRING) COMMENT "员工信息表"STORED AS TEXTFILE;```五、注释语法介绍在Hive中，注释使用"""或"""包裹。
单行注释以"""开头，多行注释以"""开头。
以下是一个单行注释和多行注释的示例：```-- 单行注释CREATE TABLE employee (emp_id INT,emp_name STRING,emp_age INT,emp_gender STRING,-- 单行注释) COMMENT "员工信息表"STORED AS TEXTFILE;/** 多行注释* 这里是多行注释的内容*/CREATE TABLE employee (emp_id INT,emp_name STRING,emp_age INT,emp_gender STRING,/*多行注释*/) COMMENT "员工信息表"STORED AS TEXTFILE;```六、总结在Hive中，表格注释是一种有效的方式来描述表格信息和用途。
hive聚合函数
hive聚合函数Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了类似于传统数据库的查询和分析功能。
Hive的一个重要组件就是聚合函数，它允许我们对大规模的数据集进行分组和汇总操作。
下面将介绍Hive中常用的聚合函数及其用途。
1.COUNT函数：用于计算满足条件的行数。
可以用来统计其中一列的非空值的个数，也可以统计行数。
2.SUM函数：用于计算满足条件的数值列之和。
常用于计算总销售额、总利润等指标。
3.AVG函数：用于计算满足条件的数值列的平均值。
常用于统计数据的均值。
4.MAX和MIN函数：分别用于计算满足条件的数值列的最大值和最小值。
常用于查找最大销售额或最小利润。
5.GROUPBY子句：用于按照其中一列或多列对数据进行分组。
常结合聚合函数一起使用，例如按照地区分组计算销售额。
6.HAVING子句：用于在GROUPBY之后对分组结果进行过滤。
可以通过指定条件来限制结果集的返回。
7.DISTINCT关键字：用于返回满足条件的不重复的值。
可以用于去除重复的行或者统计不同的值的个数。
8.GROUPINGSETS子句：可以同时对多个列进行分组，并返回多个层次结构的汇总结果。
9.ROLLUP子句：可以在GROUPBY中生成更多的汇总结果，包括一些列的汇总结果和总体结果。
10.CUBE子句：可以生成所有可能的组合的汇总结果，包括列的各种组合。
11.FIRST和LAST函数：用于返回每个分组中的第一个或最后一个行。
常结合ORDERBY子句使用。
12.CASE表达式：用于根据条件对结果进行分组并计算聚合值。
可以根据不同的条件返回不同的值。
13.CONCAT_WS函数：用于将多个字符串按照指定的分隔符拼接成一个字符串。
14.CAST函数：用于将其中一列转换为指定的数据类型，常用于字符串列和数值列之间的转换。
15.COALESCE函数：用于返回第一个非空值。
可以用于合并多个列的值。
以上是Hive中常用的一些聚合函数及其用途。
(完整word版)HIVE说明文档
HIVE说明文档一、HIVE简介：1、HIVE介绍Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。
它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架，提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口。
Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需要的内容，这套SQL 简称Hive SQL，使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.2、HIVE适用性：它与关系型数据库的SQL 略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML 以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。
HIVE不适合用于联机（online)事务处理，也不提供实时查询功能。
它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。
HIVE的特点：可伸缩(在Hadoop的集群上动态的添加设备），可扩展，容错,输入格式的松散耦合.hive不支持用insert语句一条一条的进行插入操作，也不支持update操作。
数据是以load的方式加载到建立好的表中。
数据一旦导入就不可以修改。
DML包括：INSERT插入、UPDATE更新、DELETE删除。
3、HIVE结构Hive 是建立在Hadoop上的数据基础架构,它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL）,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制，Hive定义了简单的累SQL 查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据，同时,这个语言也允许熟悉MapReduce开发者的开发自定义的mapper和reducer来处理內建的mapper和reducer无法完成的复杂的分析工作。
hive 执行计划
hive 执行计划Hive执行计划。
Hive执行计划是指Hive在执行用户提交的HQL（Hive Query Language）时，生成的查询执行计划。
了解Hive执行计划对于优化查询性能和调试查询问题非常重要。
本文将介绍Hive执行计划的生成过程、执行计划的内容和如何解读执行计划。
生成过程。
当用户提交一个HQL查询时，Hive会先进行语法分析和语义分析，然后生成逻辑执行计划。
接着，Hive会根据逻辑执行计划进行优化，生成最终的物理执行计划。
最后，Hive会根据物理执行计划调用相应的执行引擎执行查询，获取查询结果。
执行计划内容。
Hive执行计划包括以下内容：1. 查询的逻辑计划，包括查询涉及的表、连接方式、过滤条件等逻辑信息。
2. 查询的物理计划，包括查询的具体执行方式，如MapReduce、Tez等执行引擎的执行计划。
3. 查询的优化信息，包括优化器对查询进行的优化操作，如谓词下推、Join重排等。
4. 查询的统计信息，包括表的大小、数据分布等统计信息，用于优化查询执行计划。
解读执行计划。
要正确解读执行计划，需要了解以下几点：1. 执行顺序，查看执行计划中各个操作的执行顺序，了解查询的执行流程。
2. 数据倾斜，查看执行计划中各个阶段的数据倾斜情况，及时发现和解决数据倾斜问题。
3. 执行统计信息，查看执行计划中的统计信息，了解查询涉及的表的大小、数据分布等信息，对查询进行优化。
4. 执行引擎选择，查看执行计划中使用的执行引擎，了解查询的具体执行方式，对比不同执行引擎的性能。
优化查询性能。
通过解读执行计划，可以发现查询中存在的性能问题，并进行相应的优化：1. 优化查询逻辑，根据执行计划中的逻辑信息，优化查询的SQL语句，减少不必要的计算和数据读取。
2. 优化数据倾斜，根据执行计划中的数据倾斜情况，采取相应的解决措施，如调整数据分布、增加分区等。
3. 选择合适的执行引擎，根据执行计划中的执行引擎选择，比较不同执行引擎的性能，选择最适合的执行引擎。
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 replace 正则
hive replace 正则摘要：一、引言二、hive 介绍1.hive 背景2.hive 作用三、正则表达式基本概念1.正则表达式定义2.常用元字符介绍四、hive 中使用正则表达式1.hive replace 函数2.示例说明五、正则表达式在hive 中的高级应用1.字符类2.锚点3.零宽断言六、总结正文：一、引言正则表达式在数据处理和文本分析中有着广泛的应用，能够帮助我们快速高效地处理和匹配特定格式的数据。
Hive 作为大数据处理领域的重要工具，也提供了对正则表达式的支持。
本文将详细介绍hive 中如何使用正则表达式，并通过实例演示其应用。
二、hive 介绍Hive 是一个基于Hadoop 的数据仓库工具，可以用来处理和分析大规模的结构化数据。
通过Hive，用户可以编写SQL 查询对数据进行操作，而无需关心底层数据存储和处理细节。
1.hive 背景Hive 起源于Facebook，并于2010 年贡献给Apache 开源社区。
Hive 既可以在Hadoop 上运行，也可以在其他分布式计算框架上运行，如Apache Spark。
2.hive 作用Hive 的主要功能包括：- 数据仓库：将数据存储在Hadoop 分布式文件系统（HDFS）上，并提供数据抽象和简化操作。
- SQL 查询：支持编写和执行结构化查询语言（SQL）查询，降低数据处理门槛。
- 数据提取、转换和加载（ETL）：通过数据操作和转换功能，实现数据从源到目的地的自动化处理。
三、正则表达式基本概念正则表达式是一种用来描述字符串匹配模式的文本字符串，具有简洁、高效和强大的特点。
1.正则表达式定义正则表达式由一系列字符和元字符组成，用于描述要匹配的字符串。
元字符包括：- 字面字符：例如`.`表示任意字符，`^`表示字符串开头，`$`表示字符串结尾等。
- 字符类：例如`[a-z]`表示小写字母，`[0-9]`表示数字等。
- 锚点：例如`1`表示匹配组1 的内容，`2`表示匹配组2 的内容等。
hive insert overwrite 动态分区原理-定义说明解析
hive insert overwrite 动态分区原理-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容示例：1.1 概述在大数据技术领域，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个类似于SQL的查询语言来处理和分析大规模数据集。
而Hive 的动态分区功能是其重要的特性之一。
动态分区（Dynamic Partitioning）是指在将数据插入到Hive表中时，根据数据的某个字段自动生成分区。
相比于静态分区，动态分区更加灵活和方便，不需要提前对分区进行定义，可以根据数据的实际情况进行分区。
而Hive的Insert Overwrite命令是用来向表中插入新的数据的，当与动态分区功能结合使用时，能够实现根据数据自动生成和更新分区的能力。
本文将详细介绍Hive的Insert Overwrite动态分区的原理和工作机制，以帮助读者更好地理解并应用于实际的数据分析和处理任务中。
在接下来的章节中，我们将首先对Hive进行简要介绍，然后详细讲解Insert Overwrite动态分区的概念和原理，并在最后给出结论和应用场景，展望未来动态分区的发展趋势。
通过阅读本文，读者将能够掌握使用Hive的Insert Overwrite命令进行动态分区的方法，并了解其背后的原理和机制。
同时，还将能够运用这一功能解决实际的数据处理问题，并在今后的数据仓库建设和大数据分析中发挥重要的作用。
让我们开始深入探索Insert Overwrite动态分区的奥秘吧！文章结构部分的内容应该包括以下内容：1.2 文章结构本文将按照以下结构来介绍Hive中的Insert Overwrite动态分区原理：1. 引言：介绍本文要讨论的主题，并对文章进行概述，说明文章的结构和目的。
2. 正文：- 2.1 Hive简介：对Hive进行简要介绍，包括其定义、特点和主要应用场景，为后面动态分区的讨论提供背景信息。
- 2.2 Insert Overwrite动态分区概述：对Insert Overwrite动态分区进行基本概述，解释其作用和使用场景，引出后续原理的讨论。
hive and 和 or的用法 -回复
hive and 和or的用法-回复hive和和（or）是在逻辑判断中常用的关键词。
在编程和查询语句中，hive 和和or被用于组合多个条件，从而实现更复杂的逻辑判断。
下面将逐步回答hive和和or的用法和示例。
首先，我们来介绍一下hive。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，旨在方便进行大数据处理和分析。
它提供了类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，使得用户能够通过SQL语句来查询、分析和处理大数据。
在HiveQL中，hive和和or是两个重要的逻辑操作符。
hive用于将多个条件组合起来，要求这些条件同时满足；而or用于将多个条件组合起来，只要其中一个条件满足即可。
这两个逻辑操作符在HiveQL中的使用方式与SQL中的使用方式相同。
接下来，我们将逐步介绍hive和和or的用法，并给出一些示例。
1. 使用hive和操作符：hive和操作符的语法如下：condition1 and condition2这个语法表示只有当condition1和condition2都为真时，整个表达式才为真。
下面是一个示例：SELECT * FROM table_name WHERE age > 18 AND gender = 'Male'; 这个示例查询了满足年龄大于18且性别为男性的数据。
2. 使用or操作符：or操作符的语法如下：condition1 or condition2这个语法表示只要condition1或者condition2中至少有一个为真，整个表达式就为真。
下面是一个示例：SELECT * FROM table_name WHERE age > 18 OR gender ='Female';这个示例查询了满足年龄大于18或者性别为女性的数据。
3. 使用hive和和or联合使用：在HiveQL中，我们可以使用括号来明确操作符的优先级，也可以使用and 和or来组合多个条件。
flink之hive介绍与简单示例
flink之hive介绍与简单示例Flink是一个开源流处理框架，而Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具。
虽然它们都是大数据处理工具，但在功能和使用方式上有一些不同。
Flint的特点：1. 分布式流处理：Flink支持将数据流实时处理，可以通过流水线方式对数据进行转化、过滤、聚合和计算。
2. 状态管理：Flink能够保持流处理过程中的状态信息，并可以将状态信息在分布式环境中进行管理和恢复。
3. 容错性：Flink具有容错性，可以处理节点故障和数据丢失的情况，并能够在故障恢复后继续进行处理。
Hive的特点：1. 数据仓库：Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，主要用于数据的存储和查询。
2. SQL查询：Hive支持以类似于SQL的方式进行查询，可以方便地从大量结构化和半结构化数据中检索和分析数据。
3. 数据分区和存储格式：Hive支持对数据进行分区和存储格式的定义，以便更高效地处理大规模数据。
将Flink和Hive结合使用，可以更好地处理实时数据和离线数据的应用场景。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用Flink和Hive进行数据处理。
```import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvir onment;import org.apache.flink.table.api.DataTypes;import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;import org.apache.flink.table.api.Table;importorg.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;public class FlinkHiveExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 读取命令行参数final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);// 创建流执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);// 设置Hive catalogString hiveConfDir = params.get("hiveConfDir","/etc/hive/conf");String hiveCatalogName = params.get("hiveCatalogName", "myHiveCatalog");String hiveDatabaseName = params.get("hiveDatabaseName", "default");HiveCatalog hiveCatalog = newHiveCatalog(hiveCatalogName, hiveDatabaseName, hiveConfDir); tEnv.registerCatalog(hiveCatalogName, hiveCatalog);eCatalog(hiveCatalogName);eDatabase(hiveDatabaseName);// 注册Hive表tEnv.executeSql("CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS flink_table (name STRING, age INT) " +"STORED AS PARQUET LOCATION'hdfs://localhost:9000/hive/flink_table'");// 使用Flink对Hive表进行查询和处理Table result = tEnv.sqlQuery("SELECT name, age FROMflink_table WHERE age > 18");// 输出结果result.execute().print();// 执行作业env.execute("Flink Hive Example");}}```这个示例首先创建了一个流执行环境，并设置了Hive catalog。
hive regexp 正则表达式
一、介绍HiveHive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，它提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，可以用来查询和分析存储在Hadoop上的大规模数据集。
Hive的核心是基于Hadoop的MapReduce引擎，它可以处理PB级别的数据。
二、Hive中的正则表达式在Hive中，可以使用正则表达式来进行字符串匹配和提取操作。
正则表达式是一种强大的字符串模式匹配工具，可以在字符串中查找和提取符合某种模式的子串。
在Hive中，可以使用正则表达式进行如下操作：1. 字符串匹配：判断一个字符串是否符合某种模式2. 子串提取：从一个字符串中提取符合某种模式的子串3. 替换操作：用一个字符串替换符合某种模式的子串Hive提供了一系列内置的正则表达式函数，可以直接在HiveQL语句中调用这些函数来进行正则表达式操作。
三、Hive中的正则表达式函数1. regexp_extract(string, pattern, index)：从字符串中提取符合某种模式的子串，index指定了提取的子串在匹配结果中的位置2. regexp_replace(string, pattern, replacement)：用replacement 替换字符串中符合某种模式的子串3. regexp_like(string, pattern)：判断字符串是否符合某种模式4. regexp_substr(string, pattern)：返回字符串中符合某种模式的子串这些函数可以用于HiveQL语句中的select、where、group by等子句，可以方便地进行字符串匹配和提取操作。
四、示例假设有一个包含用户信息的表，其中有一列是em本人l位置区域，我们想要从em本人l位置区域中提取出用户名和域名部分。
可以使用regexp_extract函数来实现这个功能：```select em本人l, regexp_extract(em本人l, '([^]+)(.+)', 1) as username, regexp_extract(em本人l, '([^]+)(.+)', 2) as dom本人n from user_table;```这个HiveQL语句会从user_table中选取em本人l列，并且使用正则表达式'([^]+)(.+)'来提取出用户名和域名部分，然后分别放在username和dom本人n列中。
hive 分区表锁机制
hive 分区表锁机制
Hive的分区表锁机制是为了在处理分区表时，保证数据的一致性和并发控制。
以下是关于Hive分区表锁机制的具体介绍：
1. 锁的类型：Hive支持两种类型的锁，Shared（S）锁和Exclusive（X）锁。
共享锁可以同时被多个客户端获取，而互斥锁则阻塞其他所有锁。
2. 锁的兼容性：某些操作对应的锁级别会有所不同。
对于分区表，在进行读操作时，表和相关分区上需要一个S锁。
对于所有其他操作，例如插入表、修改表等，在分区上需要取X锁。
如果更改只适用于更新的分区，则在表上获得一个S锁；如果更改适用于所有分区，则在表上获得一个X锁。
这样可以保证在数据变更时互斥操作，而在数据读取时共享操作。
3. 锁的基本机制：元信息和数据的变更需要互斥锁，数据的读取需要共享锁。
在处理分区表时，这个机制尤为重要，因为它可以确保在执行更改操作时互斥访问，而在读取数据时则允许并发访问。
4. 调试锁：可以通过命令来查看某个表或者分区的锁状态，例如SHOW LOCKS; SHOW LOCKS EXTENDED; SHOW LOCKS PARTITION (); SHOW LOCKS PARTITION () EXTENDED; EXPLAIN LOCKS等。
5. 关闭锁机制：可以通过设置hive.support.concurrency=false来解决并发写操作的结果随机出现的问题。
综上所述，Hive的分区表锁机制通过共享和互斥的锁类型来保证数据的一致性和并发控制。
hive parquet格式建表
Hive Parquet格式建表1. 介绍Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言HiveQL，用于处理大规模分布式数据集。
Hive支持多种数据格式，其中一种是Parquet格式。
Parquet是一种列式存储格式，它可以提供更高的压缩率和更快的查询性能，特别适用于分析型工作负载。
本文将详细介绍如何在Hive中使用Parquet格式建表，包括建表语句的编写、Parquet格式的特点和优势，以及使用Parquet格式的注意事项。
2. 建表语句在Hive中使用Parquet格式建表，需要使用STORED AS PARQUET语句指定表的存储格式为Parquet。
下面是一个示例建表语句：CREATE TABLE my_table (id INT,name STRING,age INT)STORED AS PARQUET;在建表语句中，my_table是表的名称，id、name和age是表的列名，INT和STRING是列的数据类型。
通过STORED AS PARQUET指定表的存储格式为Parquet。
3. Parquet格式特点和优势Parquet格式有以下几个特点和优势：3.1 列式存储Parquet格式采用列式存储，将同一列的数据存储在一起，这样可以提高查询性能。
当查询只涉及到部分列时，Parquet只需要读取和解码相关列的数据，而不需要读取和解码其他列的数据，从而减少了读取的数据量和解码的开销。
3.2 压缩率高Parquet格式采用了多种压缩算法，如Snappy、Gzip和LZO等，可以根据数据的特点选择合适的压缩算法。
这可以显著减少数据的存储空间，提高存储效率。
3.3 列式编码Parquet格式支持多种列式编码，如Run Length Encoding (RLE)、Dictionary Encoding和Bit Packing等。
这些编码技术可以进一步减少数据的存储空间，提高查询性能。
hive 周函数
hive 周函数Hive是Apache开发的一款基于Hadoop的数据仓库工具，它实现了类似SQL语句的HiveQL查询语言（类似），允许开发者通过HQL 查询来处理大量的数据，而不需要编写复杂的MapReduce程序。
Hive 中可以使用各种函数，一共有内置函数和UDF（用户自定义函数）两种。
本文主要介绍hive中的周函数，包括周增函数和周计算函数两类。
周增函数介绍周增函数主要是用于统计单位时间内的增长值，例如某周内新增注册用户数，每周新增订单数量等等。
Hive提供了以下几种周增函数：1. w_count(expr):统计某字段每周的增量，例如：w_count(user_id)用于统计每周新增的用户数量；2. w_sum(expr):统计某字段每周的增量总和，例如：w_sum(order_amt)用于统计每周新增的订单的总金额；3. w_avg(expr):统计某字段每周的增量平均值，例如：w_avg(order_amt)用于统计每周新增的订单的平均金额；4. w_max(expr):统计某字段每周的最大值，例如：w_max(order_amt)用于统计每周新增的订单的最大金额；5. w_min(expr):统计某字段每周的最小值，例如：w_min(order_amt)用于统计每周新增的订单的最小金额；周计算函数介绍周计算函数主要是用于统计从某一时间点之前的数据，例如统计某一天之前7天内累计的新增用户数或者累计的订单数量等。
Hive提供了以下几种周计算函数：1. past_week_count():统计某字段从某一时间开始前7天内的总数，例如：past_week_count(user_id)用于统计从某一时间开始前7天内的新增用户总数；2. past_week_sum():统计某字段从某一时间开始前7天内的总和，例如：past_week_sum(order_amt)用于统计从某一时间开始前7天内的订单总金额；3. past_week_avg():统计某字段从某一时间开始前7天内的平均值，例如：past_week_avg(order_amt)用于统计从某一时间开始前7天内的订单平均金额；4. past_week_max():统计某字段从某一时间开始前7天内的最大值，例如：past_week_max(order_amt)用于统计从某一时间开始前7天内的订单最大金额；5. past_week_min():统计某字段从某一时间开始前7天内的最小值，例如：past_week_min(order_amt)用于统计从某一时间开始前7天内的订单最小金额。
hive累加函数
hive累加函数Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于SQL的查询语言来处理大数据集。
Hive累加函数是Hive查询语言中的一种函数，用于对指定列进行求和操作。
本文将详细介绍Hive累加函数的使用和常见应用场景。
在Hive中，累加函数有两种常用形式：SUM和SUM(DISTINCT)。
SUM 函数用于对给定列的所有行进行求和操作，而SUM(DISTINCT)函数则在计算求和前先进行去重操作，再对不重复的行进行求和。
下面分别介绍这两种累加函数的使用方法。
1.SUM函数：SUM函数用于对指定列的所有行进行求和操作。
其语法如下：SUM(column_name)使用SUM函数的例子如下：SELECT SUM(salary) FROM employees;上述查询语句将对employees表中的salary列进行求和操作。
2.SUM(DISTINCT)函数：SUM(DISTINCT)函数用于在计算求和之前先进行去重操作，再对不重复的行进行求和。
其语法如下：SUM(DISTINCT column_name)使用SUM(DISTINCT)函数的例子如下：SELECT SUM(DISTINCT salary) FROM employees;上述查询语句将对employees表中的salary列进行去重后求和操作。
除了上述基本用法外，Hive累加函数还可以与其他函数、操作符和条件语句一起使用，以满足更复杂的求和需求。
下面列举几种常见的应用场景：1.条件求和：可以使用CASE语句结合SUM函数来实现对指定条件下的行进行求和。
例如，计算employees表中工资大于1000的员工的总工资：SELECT SUM(CASE WHEN salary > 1000 THEN salary ELSE 0 END) FROM employees;2.分组求和：可以通过GROUP BY子句将数据分组后再进行求和操作。
hive 科学计数法字符串转换
hive 科学计数法字符串转换摘要：1.背景介绍2.hive 中数值类型与科学计数法的关系3.hive 中数值类型转换为字符串类型的问题4.解决方案5.总结正文：一、背景介绍在大数据处理领域，Hive 是一个基于Hadoop 的数据仓库工具，可以用来进行数据提取、转换和加载等操作。
在数据处理过程中，我们常常需要对数据进行类型的转换，而在这个过程中，Hive 会对数值类型进行科学计数法的转换。
二、hive 中数值类型与科学计数法的关系在Hive 中，int、float、double 这些数值类型在存储大额度数字时，会默认使用科学计数法来表示。
例如，当我们在Hive 中执行如下语句：```SELECT POW(10, 8) FROM DUAL;```结果会显示为：```1.0E8```这就说明了Hive 将数值类型转换为了科学计数法表示的字符串。
三、hive 中数值类型转换为字符串类型的问题然而，当我们将数值类型转换为字符串类型时，Hive 会把数值转换成科学计数法表示的字符串，而非数值本身的字符串。
例如：```SELECT 10.5 FROM DUAL;```结果会显示为：```1.0E1```这就导致了在字符串类型下，我们无法直接获取数值本身，而只能获取科学计数法表示的字符串。
四、解决方案针对这个问题，我们可以通过自定义函数来实现数值类型到字符串类型的转换，同时保留数值本身的字符串表示。
例如，我们可以创建如下自定义函数：```DELIMITER //CREATE FUNCTIONFROM_SCIENTIFIC_TO_STRING(scientific_number STRING) RETURNS STRINGDETERMINISTICBEGINDECLARE result STRING;SET @index = 1;WHILE @index <= LENGTH(scientific_number) DOSET @digit = SUBSTRING(scientific_number, @index, 1);IF @digit REGEXP "[0-9]+" THENSET result = CONCAT(result, @digit);ELSESET @index = @index + 1;END IF;SET @index = @index + 1;END WHILE;RETURN result;END;//DELIMITER ;```然后，我们可以通过如下语句将数值类型转换为字符串类型：```SELECT FROM_SCIENTIFIC_TO_STRING(POW(10, 8)) FROM DUAL;```结果会显示为：```1000000000```这样就解决了在字符串类型下无法直接获取数值本身的问题。
hivedatediff函数
hivedatediff函数Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种使用类似于SQL的查询语言HQL（Hive Query Language）的方式来进行数据查询和分析。
Hive的日期函数集成了一系列函数，其中就包括了DATEDIFF 函数。
本文将详细介绍Hive中的DATEDIFF函数及其用法。
Hive中的DATEDIFF函数用于计算两个日期之间的差异。
它接受两个日期参数，并返回两个日期之间的天数差。
DATEDIFF函数的语法如下：DATEDIFF(date1, date2)其中，date1和date2均为日期参数，可以是常量、列名或表达式。
下面是使用DATEDIFF函数的一些示例：1.计算两个日期之间的天数差：```SELECTDATEDIFF('2024-01-15','2024-01-10');```返回结果为5，表示两个日期之间相差5天。
2.使用列名作为参数计算日期差：```SELECT DATEDIFF(end_date, start_date) FROM orders;```假设orders表中有start_date和end_date两个日期列，上述查询将返回每条记录的end_date和start_date之间的天数差。
3.结合其它函数计算日期差：```SELECT DATEDIFF(date_sub(current_date, 10), current_date);```上述查询使用date_sub函数返回当前日期减去10天的结果，然后计算该日期与当前日期的差异。
需要注意的是，DATEDIFF函数只计算日期的天数差，不计算时、分、秒的差异。
如果需要计算更精确的时间差异，可以使用Hive的其它日期函数，如TIMESTAMPDIFF函数，它可以计算两个时间戳之间的差异。
在使用DATEDIFF函数时，需要注意日期参数的格式。
Hive默认支持的日期格式为'yyyy-MM-dd'，也可以通过设置Hive的日期格式属性来自定义日期格式。
hive中 计算字符串时间差
hive中计算字符串时间差摘要：1.Hive 简介2.字符串时间差计算的需求3.在Hive 中计算字符串时间差的方法4.示例5.总结正文：1.Hive 简介Hive 是基于Hadoop 的数据仓库工具，可以用来处理和分析大规模的结构化数据。
它允许用户使用类似于SQL 的查询语言（称为HiveQL 或QL）来查询、汇总和分析存储在Hadoop 分布式文件系统(HDFS) 上的数据。
2.字符串时间差计算的需求在数据处理过程中，有时需要计算两个字符串时间之间的差值。
例如，在分析用户行为时，可能需要计算两个事件之间的时间差，以便更好地了解用户行为模式。
3.在Hive 中计算字符串时间差的方法在Hive 中，可以使用`DATE_SUB`、`DATE_ADD`和`TIMESTAMP_TRUNC`等函数来计算字符串时间差。
下面介绍一个示例：假设我们有一个表`events`，其中包含用户的访问事件，表结构如下：```CREATE TABLE events (id INT,event_type STRING,event_time STRING);```我们可以使用以下查询计算两个事件之间的时间差：```sqlSELECTid,event_type,event_time,DATE_SUB(event_time, DATE_TRUNC("hour", event_time)) AS hour_diff,DATE_SUB(event_time, DATE_TRUNC("day", event_time)) AS day_diff,DATE_SUB(event_time, DATE_TRUNC("week", event_time)) AS week_diffFROMevents;```这个查询使用了`DATE_SUB`函数来计算两个日期之间的差值，并使用`DATE_TRUNC`函数将日期转换为小时、天和周等粒度。
hivemetastore 缓存机制-概述说明以及解释
hivemetastore 缓存机制-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分将介绍本文所讨论的主题——HIVEMetastore缓存机制。
HIVEMetastore是Apache Hive中的一个关键组件，负责存储Hive元数据。
元数据是描述数据的数据，用于了解数据的结构、格式、存储位置等信息。
HIVEMetastore缓存机制的设计和实现对于优化Hive的性能至关重要。
在大数据环境下，Hive经常需要频繁地查询元数据信息，如表的结构、分区信息等。
如果每次查询都需要从底层存储系统中读取，将会导致显著的延迟和性能瓶颈。
为了解决这个问题，HIVEMetastore引入了缓存机制，将元数据缓存在内存中，加快了对元数据的访问速度。
本文将从以下几个方面对HIVEMetastore缓存机制展开阐述。
首先，我们会对HIVEMetastore进行简介，了解其在Hive体系结构中的作用和地位。
接着，我们会讨论缓存机制的重要性，深入探讨为什么使用缓存机制可以提升Hive的性能。
最后，我们将详细介绍HIVEMetastore缓存机制的设计和实现，包括缓存策略、缓存数据结构以及缓存更新机制等。
通过对HIVEMetastore缓存机制的研究和分析，我们可以更好地理解该机制对Hive性能的影响，并在实际应用中灵活运用这些知识。
同时，我们也可以探讨一些缓存机制存在的优势和不足，并对未来的发展进行展望。
在不断的优化与改进中，希望能够进一步提升Hive的查询效率和用户体验。
随着大数据技术的迅猛发展，HIVEMetastore缓存机制的研究和优化将对提升Hive的性能起到重要的作用。
通过本文的介绍和讨论，读者可以更加深入地了解HIVEMetastore缓存机制的设计与实现，为优化Hive 查询性能提供有益的参考与启示。
文章结构部分的内容可以描述本文的组织架构和各个部分的主要内容。
下面是一个示例：1.2 文章结构本文主要包括以下几个部分：2.1 HIVEMetastore简介在本节中，我们将对HIVEMetastore进行简要介绍。
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Hive简介 结构与功能介绍
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适用场景
部署与简单操作 问题指南
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运行指南-运行报错
问题描述 Job Submission failed with exception 'ng.reflect.UndeclaredThrowableException(null)' 解决方法 启动hadoop的hdfs进程
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Hive简介 结构与功能介绍 适用场景 部署与简单操作 问题指南 2 4 13 40 22
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Hive的技术架构
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服务端组件
Driver组件：该组件包括Complier、Optimizer和Executor，它的作用是 将我们写的HiveQL（类SQL）语句进行解析、编译优化，生成执行计 划，然后调用底层的mapreduce计算框架。 Metastore组件：元数据服务组件，这个组件存储hive的元数据，hive 的元数据存储在关系数据库里，hive支持的关系数据库有derby、 mysql。元数据对于hive十分重要，因此hive支持把metastore服务独立 出来，安装到远程的服务器集群里，从而解耦hive服务和metastore服 务，保证hive运行的健壮性，这个方面的知识，我会在后面的 metastore小节里做详细的讲解。 Thrift服务：thrift是facebook开发的一个软件框架，它用来进行可扩展 且跨语言的服务的开发，hive集成了该服务，能让不同的编程语言调 用hive的接口。
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使用（二）
插入数据 Load LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]; Inserting data INSERT OVERWRITE|INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...) [IF NOT EXISTS]] select_statement1 FROM from_statement; 数据查询 SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...FROM table_reference[WHERE where_condition][GROUP BY col_list][CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]][LIMIT number] 删除表 drop table taleName;
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使用（一）
建表 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] [ [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] | STORED BY '' [WITH SERDEPROPERTIES (...)] ] [LOCATION hdfs_path] [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)] [AS select_statement] ；
HIVE的介绍
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Hive简介 结构与功能介绍 适用场景 部署与简单操作 问题指南 2 4 11 13 22
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Hive 简介 hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，能够很方便 地对存储于Hadoop兼容文件系统中的大数据集进行简单地 数据汇总、即席查询、分析等处理。hive提供了一种机制， 使用一种类似于SQL的语言（称为HiveQL）来组织数据和 对数据进行查询。 同时，这种语言也允许传统的 map/reduce程序员以插件的形式编写自定义的mapper和 reducer来处理用HiveQL不方便或无法编写的逻辑。
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运行指南-建表失败
问题描述 Caused by: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: Specified key was too long; max key length is 767 bytes 解决方法 数据库存储字段有误，在数据库中执行：alter database hivedb character set latin1;
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客户端组件
CLI：command line interface，命令行接口。 Thrift客户端：上面的架构图里没有写上Thrift客户端，但是hive架构的 许多客户端接口是建立在thrift客户端之上，包括JDBC和ODBC接口。 WEBGUI：hive客户端提供了一种通过网页的方式访问hive所提供的服 务。这个接口对应hive的hwi组件（hive web interface），使用前要启
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配置（1）
元数据配置 Hive的meta数据支持三种存储方式：本地derby存储、本地mysql存储、 远程mysql存储。 本地数据库配置 <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value> jdbc:mysql://*.*.*.*:port/metadb</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> </property>
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Hive简介 结构与功能介绍
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适用场景
部署与简单操作 问题指南
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前提条件
支持的操作系统
Red Hat：64-bit：RHEL5.7， CentOS 5.7，Oracle Linux 5.6 (UEK), RHEL6.2，CentOS6.2；32-bit：RHEL 6.2，CentOS 6.2 SUSE：64-bit：SLES 11 Ubuntu：64-bit：LTS releases Lucid(10.04) and Precise (12.04) Debian：64-bit：Squeeze(6.0.3) oracle jdk1.6 以上版本(配置好环境变量) ssh(各个主机之间配置好无密码访问) 集群间各主机已关闭防火墙和selinux。 集群间启动ntp服务，定时同步集群间主机时间。 集群使用相同用户（相同组和user id），相同目录部署 数据节点挂载目录不做raid，可挂载多个文件系统 集群间主机名不重复，均应加入到所有主机/etc/hosts文件中 更改系统资源配置：open files (65535),stack size (5120), max user
置为false。
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配置（2）
远程数据库配置 <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://172.21.3.171:9083</value> <description>Thrift uri for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description> </property>
value 1 1
key <2,25> <2,25>
value 1 1
1
key 2
value 25
coun 2
2
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Hive简介 结构与功能介绍
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适用场景
部署与简单操作 问题指南
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适用场景
业务场景 非结构化数据的的离线分析统计。 场景技术特点 为超大数据集设计的计算、扩展能力。 支持SQL like 查询语言。 多表的join操作。 支持非结构化数据的查询、计算。 提供对数据存取的编程接口，支持jdbc、odbc。
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配置
<property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>username</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>password</value> </property> <property> <name>datanucleus.autoCreateSchema</name> <value>false</value> </property> 注：datanucleus.autoCreateSchema首次执行配置成true，创建元数据表后，