Hive命令

Hive基本操作命令大全 Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，支持使用SQL查询和管理大规模数据。将详细介绍Hive的基本操作命令，从创建表、加载数据、查询数据到数据管理等方面进行整理。 创建表 Hive提供了多种方式创建表，例如：- 创建一个简单的表：sqlCREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);- 创建一个结构相同的新表：sqlCREATE TABLE new_table LIKE records;- 创建一个分区表：sqlCREATE TABLE logs(ts BIGINT, line STRING) PARTITIONED BY (dt STRING, country STRING); 加载数据 Hive提供了多种方式加载数据，例如：- 从本地文件加载数据：sqlLOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/input/hive/partitions/file1' INTO TABLE logs PARTITION(dt='2001-01', country='GB');- 从HDFS加载数据：sqlLOAD DATA INPATH '/user/hadoop/input/hive/partitions/file1' INTO TABLE logs PARTITION(dt='2001-01', country='GB'); 查询数据 常用查询操作如下：- 显示表中的所有分区：sqlSHOW PARTITIONS logs;- 显示所有表：sqlSHOW TABLES;- 显示表的结构信息：sqlDESCRIBE invites;- 查询数据：sqlSELECT * FROM records; 数据管理 数据管理命令示例如下：- 更新表的名称：sqlALTER TABLE source RENAME TO target;- 添加新的一列：sqlALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');- 删除表：sqlDROP TABLE records;- 删除表中的数据但保留表结构：shelldfs -rmr /user/hive/warehouse/records;

这是一份关于Hive的数据文档。

Apache Hive是一种数据仓库工具，基于Hadoop构建，用于存储、查询和管理大型数据集。它提供了类似于SQL的接口，使非编程人员能够轻松处理Hadoop中的数据。

Hive是Apache Hadoop生态系统中的数据仓库工具，允许用户使用SQL方言（HQL）对存储在HDFS上的大规模数据进行查询和分析。在大数据处理中，Hive性能优化是关键环节，以提高查询速度和系统资源利用率。以下是对Hive调优总结文档-Hive Tuning PPT中可能涉及的多个知识点的详细阐述： 元数据优化： 分区策略：根据业务需求设计分区字段，减少不必要的数据扫描，例如按日期、地区等分区。 桶表：通过哈希函数将数据分布到预定义的桶中，提高JOIN操作的效率，尤其是等值JOIN。 物理存储优化： 列式存储：Hive支持ORC、Parquet等列式存储格式，列式存储能有效减少I/O，因为查询通常只需要访问部分列。 压缩：启用数据压缩，如Snappy、Gzip或LZO，可以减少存储空间并提高读取速度。 数据倾斜：注意数据分布的均匀性，避免某些分区或桶中的数据量远大于其他。 查询优化： JOIN优化：避免全表JOIN，尽可能利用分区JOIN和桶表JOIN。使用MapJOIN，对于小表可以将其加载到内存中，避免昂贵的Shuffle JOIN。使用Broadcast JOIN，如果可能，将小表广播给所有Reduce任务，减少网络传输。 GROUP BY与ORDER BY：如果可能，避免全局排序，尽量使用DISTRIBUTE BY和CLUSTER BY来控制数据的分发和聚集。 子查询优化：避免嵌套子查询，尝试重写为更高效的JOIN或临时表。 执行引擎优化： Tez与Spark：考虑使用Tez或Spark作为执行引擎，它们提供了更高效的执行模型，比默认的MapReduce更快。 动态分区：在插入数据时，动态分区可以提高效率，但需谨慎设置分区的采样条件。 资源管理： YARN配置：调整Map和Reduce任务的内存、CPU设置，确保资源的有效利用。 Hive配置：设置合适的mapreduce.job.maps和mapreduce.job.reduces以平衡计算资源和任务数量。

Hive是一个建立在Hadoop基础上的数据仓库工具，专用于存储、查询和分析大数据。为了成功安装和配置Hive，必须满足一系列的前提条件和环境要求。以下是详细的Hive安装指南：1. 环境准备：Hive的安装依赖于Hadoop环境，因此首先需要安装Hadoop系统（本示例中使用版本为Hadoop 3.2.0）。同时，为了提供元数据库服务，需要在Windows系统上安装MySQL。2. Hadoop安装：安装Hadoop需要满足特定的环境要求，包括配置JDK（本示例中使用JDK 1.8.0_11）。可以通过tarball文件进行安装，并将其解压到指定目录。3. MySQL安装：在Windows系统上完成MySQL的安装，并确保设置为远程可访问，以便Hive可以连接到MySQL数据库。4. Hive安装：下载并解压apache-hive-3.1.1-bin.tar.gz文件，将其安装到指定目录（例如/usr/local/soft/）。然后，配置系统环境变量，包括设置HIVE_HOME和PATH变量。5. 环境变量配置：添加HIVE_HOME、HADOOP_HOME和JAVA_HOME变量，并将它们加入PATH变量中。6. Hive配置文件修改：根据实际情况修改hive-config.sh文件，并将hive-default.xml.template文件复制为hive-site.xml并进行相应修改。7. Hive元数据库配置：配置Hive元数据库，使用MySQL作为后端数据库，确保在hive-site.xml中添加必要的数据库连接信息和凭据。8. 启动Hive：使用hive命令启动Hive服务，如“hive”或“hive --service metastore”，同时确保HDFS已启动以确保Hive的正常工作。知识点：Hive的安装需要依赖于Hadoop环境支持。

该 JAR 文件为 DataGrip 连接 Hive 提供 JDBC 驱动支持。更多信息，请参阅《使用 DataGrip 连接 Hive》教程。

涵盖Hive编程的完整知识 提供高清显示，方便阅读 附有书签，便于查找相关函数

Hive 操作指南 1. Hive 概念与连接 2. Hive 数据类型 2.1 原子数据类型 2.2 复杂数据类型 2.3 Hive 类型转换 3. Hive 数据库操作 3.1 创建数据库 3.2 删除数据库 4. Hive 表操作 4.1 创建表 4.1.1 使用 LIKE 关键字创建新表 4.2 修改表 4.2.1 新增字段 4.2.2 修改字段 4.2.3 重命名表 4.3 删除表 5. Hive 分区 5.1 添加分区 5.2 删除分区 6. SHOW 语句 7. DESCRIBE 语句 8. 加载数据 9. 表连接 10. 子查询 11. UNION ALL 12. Hive 使用注意点 13. Hive 优化

在 Hive 中，一条 SQL 语句可能包含多个 Job，默认情况下这些 Job 会顺序执行。如果这些 Job 之间没有依赖关系，可以通过设置参数 set hive.exec.parallel=true 来实现 Job 的并发执行。默认情况下，可以并发执行的 Job 数量为 8。

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