### Hive查询表：深入了解Hive数据分析工具
在数据分析领域，Hive是一个非常流行的工具，它可以帮助用户查询和分析大规模的数据集。Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言，使得用户可以用熟悉的方式对存储在Hadoop中的数据进行查询和分析。
#### 什么是Hive查询表？
Hive中的表是数据的逻辑集合，它们类似于SQL中的表格。用户可以通过H
原创
2024-03-09 05:22:51
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好程序员大数据学习路线之hive表的查询 1.join 查询 1、永远是小结果集驱动大结果集(小表驱动大表，小表放在左表)。 2、尽量不要使用join，但是join是难以避免的。 left join 、 left outer join 、 left semi join(左半开连接，只显示左表信息)hive在0.8版本以后开始支持left join
left join 和 left o
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2023-09-14 17:48:44
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网上很多数据库例题都有的两张表：emp和dept 表员工信息表emp： 字段：员工id,员工名字,工作岗位,部门经理,受雇日期,薪水,奖金,部门编号部门信息表dept： 字段：部门编号,部门名称,部门地点 英文名：DEPTNO,DEPTNAME,DEPTADDR建表语句： create table emp(
EMPNO int
,ENAME string
,JOB
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2023-07-12 09:07:44
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# 如何实现 Hive 表查询
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现 Hive 表查询。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建 Hive 表 |
| 步骤二 | 加载数据到 Hive 表中 |
| 步骤三 | 运行 Hive 查询 |
接下来，我将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码。
## 步骤一：创建 Hive
原创
2023-12-20 06:38:44
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抽样查询对于非常大的数据集，用户不需要全部查询的结果，只需要一个代表性的查询结果时，可以通过对表进行分桶抽样。Hive分桶表先介绍一下Hive桶。 桶是比表或分区更为细粒度的数据范围划分。针对某一列进行桶的组织，对列值哈希，然后除以桶的个数求余，决定将该条记录存放到哪个桶中。 好处： 1、获得更高的查询处理效率。 2、使抽样更高效。 创建带桶的table：create table buck
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2023-09-22 07:05:48
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声明：我的朋友，这一篇不要转载，因为你可以直接在这里看。大家好，我们今天来学习Hive高级查询join语法。你有没有期待把Hive学完整？我打算写完整，只要我知道。我写的都是比较接地气的，因为高大上的我知道的少。砸门一起加油进步吧！1 我们先回顾一下上一节课说的。上一节我们知道了：order by是一个全局的操作，groupby是一个聚合的操作。避免数据倾斜的方法之一是设置参数：hive.grou
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2023-07-14 23:32:12
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目录一、练习数据二、单表查询三、多表连接查询四、综合练习题五、查询优化一、练习数据7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 00:00:00 800.00 20
7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 00:00:00 1600.00 300.00 30
7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 00:00:00
hive入门到应用实战前言1. 语法补充hive查看表信息hive查看某个参数的设置hive grouping_IDhive qubehive rolluphive left semi join （左半连接）hive row_number() over()hive cast函数切换字段的格式hive lateral view explodehive concat拼接字符串concatconcat
3.2.3 数据仓库工具 – Hive 文章目录3.2.3 数据仓库工具 -- Hive十、 Hive调优策略第 1 节 架构优化执行引擎优化器分区表分桶表文件格式数据压缩第 2 节 参数优化本地模式严格模式JVM重用并行执行推测执行合并小文件第 3 节 SQL优化列裁剪和分区裁剪sort by 代替 order bygroup by 代替 count(distinct)group by 配置调整
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2023-07-14 16:04:20
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问题描述：使用Spark SQL采用overwrite写法写入Hive（非分区表，），全量覆盖，因为人为原因脚本定时设置重复，SparkSql计算任务被短时间内调起两次，结果发现任务正常运行，造成写入表中数据结果存在同一张表有重复的行，数据翻倍。从hdfs上可以看到也存在重复的的数据文件，会。有两组文件，每组大小是一样的。hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/xxx.
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2023-07-12 11:07:13
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1. Hive 分桶表操作1.1 数据分桶的定义分桶是相对分区进行更细粒度的划分。分桶将整个 hive 表数据内容按照某列属性值的 hash 值进行分区，通过分区将这些表数据划分到多个文件中进行存储。其实桶的概念就是 MapReduce 分区的概念。物理上每个桶就是目录里的一个文件，一个任务作业产生的桶（即：输出文件）数量和设置的 reduce 任务个数相等。假设有 hive 表：tes
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2023-09-18 20:03:58
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用虚拟机安装了hive，并且配置了MySQL作为元数据管理，这里解释了各个表的信息
概述Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中，常用MySQL数据库作为元数据库管理。上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中。Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表一、存储Hive版本的元数据表（VERSION） VERSIO
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2023-07-03 15:02:34
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问题导读：1.如何查看hive表结构？2.如何查看表结构信息？3.如何查看分区信息？4.哪个命令可以模糊搜索表1.hive模糊搜索表 show tables like '*name*';2.查看表结构信息 desc formatted table_name; desc table_name;3.查看分区信息 s
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2023-10-12 21:51:13
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文章目录一、基本查询二、Join语句三、排序3.1 全局排序（Order By）3.2 多个列排序3.3 内部排序（Sort By）3.4 分区排序（Distribute By）3.5 Cluster By四、分桶及抽样查询4.1 分桶表数据存储4.2 分桶抽样查询五、常用查询函数5.1 空字段赋值5.2 CASE WHEN5.3 行转列5.4 列转行5.5 窗口函数（开窗函数）5.6 Rank
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2023-07-14 23:26:56
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# 查询表分区
在Hive中，表分区是一种逻辑上的划分，它将表的数据按照某个特定的列值进行分组。通过对分区进行查询，我们可以更高效地访问和处理大规模数据。
本文将介绍Hive中查询表分区的基本概念和常用方法，并提供相应的代码示例。
## 什么是表分区
表分区是将表的数据按照特定列值进行划分的一种技术。它可以提高查询效率，减少数据扫描的范围。常见的分区列包括日期、地理位置等。
表分区是Hi
原创
2024-01-14 08:34:54
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# Hive查询锁表
在大数据领域，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL来处理结构化数据。然而，在多用户并发查询的情况下，可能会出现锁表的问题。本文将介绍Hive查询锁表的原因，并提供相应的代码示例来展示如何解决这个问题。
## 什么是Hive查询锁表？
当多个用户同时执行Hive查询时，可能会出现锁表的情况。锁表是指一个用户正在读取或修改
原创
2023-12-14 06:09:03
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# 如何实现Hive查询Hudi表
## 概述
在本文中，我将向你展示如何在Hive中查询Hudi表。Hudi是一种用于在数据湖中管理大型数据集的开源数据管理框架，可实现数据变更跟踪和快速查询等功能。
## 流程
首先，让我们看看实现Hive查询Hudi表的整个流程。
```mermaid
erDiagram
Hudi_Table --|> Hive_Table
```
```me
原创
2024-03-16 04:39:01
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前言 近期在学习使用Hive（版本号0.13.1）的过程中，发现了一些坑，它们也许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现（同一时候引来一些问题）。也许是一些bug。总而言之，这些都须要使用Hive的开发者额外注意。本文旨在列举我发现的3个通过查询语句向表中插入数据过程中的问题，希望大家注意。数据准备 为了验证接下来出现的问题，须要先准备两张表employees和staged_employees
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2023-12-29 12:31:14
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1.背景在数据仓库开发中，遇到了读取数据任务导致锁表问题，发现是因为补数据或月度大任务跨天运行，此时凌晨定时的写入操作就会被阻塞进入等待状态（如果超过最大等待时间会失败），直到读取任务完成写入任务才可以继续运行，导致当天结果层数据输出延迟。因此分析并总结下锁表机制原理以及解决方式。2.锁机制及原理分析Hive 目前主要有两种锁，SHARED（共享锁 S）和 Exclusive（排他锁 X），同时又
做一个简单的查询测试 （1）首先把一个dept表清空，清空这个表必须是内部表,外部表是无法清空的，执行命令如下：无法清空，说明是外部表：hive (default)> truncate table dept;
FAILED: SemanticException [Error 10146]: Cannot truncate non-managed table dept.
hive (defa
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2023-07-20 22:43:00
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