hive --define --hivevar --hiveconf



set





1、hivevar命名空间


用户自定义变量



hive -d name=zhangsanhive --define name=zhangsanhive -d a=1 -d b=2


效果跟hivevar是一样的



hive --hivevar a=1 --hivevar b=2


引用hivevar命名空间的变量时,变量名前面可以加hivevar:也可以不加



set name;set name=zhangsan;set hivevar:name;set hivevar:name=zhangsan;


变量名前面可以加hivevar:也可以不加



create table ${a} ($(b) int);




2、hiveconf命名空间



hive的配置参数,覆盖hive-site.xml(hive-default.xml)中的参数值



hive --hiveconf hive.cli.print.current.db=true --hiveconf hive.cli.print.header=true


hive --hiveconf hive.root.logger=INFO,console


启动时指定用户目录,不同的用户不同的目录



hive --hiveconf hive.metastore.warehouse.dir=/hive/$USER


引用hiveconf命名空间的变量时,变量名前面可以加hiveconf:也可以不加



set hive.cli.print.header;set hive.cli.print.header=false;




3、sytem命名空间



JVM的参数,不能通过hive设置,只能读取





引用时,前面必须加system:



set sytem:user.name;


create table ${system:user.name} (a int);




4、env命名空间



shell环境变量,引用时必须加env:



set env:USER;set env:HADOOP_HOME;


create table ${env:USER} (${env:USER} string);




附录:常用的设置






  • 在会话里输出日志信息



hive --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console


也可以修改$HIVE_HOME/conf/hive-log4j.properties的hive.root.logger属性,但是用set命令是不行的。






  • 显示当前数据库



set hive.cli.print.current.db=true;


  • 显示列名称



set hive.cli.print.header=true;


  • 向桶表中插入数据前,需要启用桶



create table t1 (id int) clustered by (id) into 4 buckets;set hive.enforce.bucketing=true;insert into table t1 select * from t2;


向桶表insert数据时,hive自动根据桶表的桶数设置reduce的个数。否则需要手动设置reduce的个数:set mapreduce.job.reduces=N(桶表定义的桶数)或者mapred.reduce.tasks,然后在select语句后加clustered by 






  • 动态分区相关



set hive.exec.dynamic.partition=true #开启动态分区set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict #动态分区模式:strict至少要有个静态分区,nostrict不限制set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100 #每个mapper节点最多创建100个分区set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000 #总共可以创建的分区数


from t insert overwrite table p  partition(country, dt) select ... cuntry, dt



上面的查询在执行过程中,单个map里的数量不受控制,可能会超过hive.exec.max.dynamic.partition.pernode配置的数量,可以通过对分区字段分区解决,上面的sql改成:



distributed by country, dt;






  • hive操作的执行模式



set hive.mapred.mode=strict


笛卡尔积、没有指定分区的查询、bigint和string比较、bigint和double比较、没有limit的orderby



nostrict:不限制



    



  • 压缩mapreduce中间数据



set hive.exec.compress.intermediate=true;


setmapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; #设置中间数据的压缩算法,默认是org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec




  • 压缩mapreduce输出结果



set hive.exec.compress.output=true;


set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec #设置输出数据的压缩算法,使用GZip可以获得更好的压缩率,但对mapreduce而言是不可分隔的


set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK; #如果输出的是SequenceFile,则使用块级压缩




  • 启用对分区归档



set hive.archive.enabled=true;