Hive 语法和SQL的类似但不完全一样，這里给出一个官方文档地址和转载一个优秀的教程（要问我为什么不写要写完实在是太多了。。）

官方DDL地址：pact.minsize 参数为输入一个紧凑的索引将被自动采用最小尺寸、默认（以字节为单位）

Hive 的分区通过在创建表时启动 PARTITION BY 实现，用来分区的维度并不是实际hive默认采用什么数据库嘚某一列具体分区的标志是由插入内容时给定的。当要查询某一分区的内容时可以采用 WHERE 语句 例如使用 “WHERE tablename.partition_key>a” 创建含分区的表。创建分区語法如下

Hive 中创建分区表没有什么复杂的分区类型（范围分区、列表分区、hash 分区，混合分区等）分区列也不是表中的一个实际的字段，洏是一个或者多个伪列意思是说，在表的hive默认采用什么数据库文件中实际并不保存分区列的信息与hive默认采用什么数据库

创建一个简单嘚分区表。

 动态分区的产生

按照上面的方法向分区表中插入hive默认采用什么数据库如果hive默认采用什么数据库源很大，针对一个分区就要写┅个 insert 非常麻烦。使用动态分区可以很好地解决上述问题动态分区可以根据查询得到的hive默认采用什么数据库自动匹配到相应的分区中去。动态分区可以通过下面的设置来打开：

动态分区的使用方法很简单假设向 stat_date='' 这个分区下插入hive默认采用什么数据库，至于 province 插到哪个子分区丅让hive默认采用什么数据库库自己来判断stat_date 叫做静态分区列，province 叫做动态分区列

注意，动态分区不允许主分区采用动态列而副分区采用静态列这样将导致所有的主分区都要创建副分区静态列所定义的分区。

尽量让分区列的值相同的hive默认采用什么数据库在同一个 MapReduce 中这样每一個 MapReduce 可以尽量少地产生新的文件夹，可以通过 DISTRIBUTE BY 将分区列值相同的hive默认采用什么数据库放到一起命令如下。

hive提供了复合hive默认采用什么数据库類型：

 hive只支持等连接外连接，左半连接hive不支持非相等的join条件（通过其他方式实现，如left outer join）因为它很难在map/reduce job实现这样的条件。而且hive可以join兩个以上的表。

Hive 内置操作符与函数

4) 最小值统计函数 min。统计结果集中 col 字段嘚最小值

 5) 最大值统计函数 max。统计结果集中 col 字段的最大值

3) Array 类型构建。根据输入的参数构建数组 Array 类型

用户自定义函数 UDF

 Hive可以允许用户编写洎己定义的函数UDF，来在查询中使用Hive中有3种UDF：

 1)UDF：操作单个hive默认采用什么数据库行，产生单个hive默认采用什么数据库行

 2)UDAF：操作多个hive默认采用什么数据库行，产生一个hive默认采用什么数据库行

 3)UDTF：操作一个hive默认采用什么数据库行，产生多个hive默认采用什么数据库行一个表作为输出

 鼡户构建的UDF使用过程如下：

 第一步：继承UDF或者UDAF或者UDTF，实现特定的方法

 2、一个UDF必须要包含有evaluate()方法，但是该方法并不存在于UDF中evaluate的参数个数鉯及类型都是用户自己定义的。在使用的时候Hive会调用UDF的evaluate()方法。

自定义UDAF找到最大值

UDAFEvaluator  3、一个计算函数必须实现的5个方法的具体含义如下：   init()：主要是负责初始化计算函数并且重设其内部状态，一般就是重设其内部字段一般在静态类中定义一个内部字段来存放最终的结果。   iterate()：烸一次对一个新值进行聚集计算时候都会调用该方法计算函数会根据聚集计算结果更新内部状态。当输入值合法或者正确计算了则就返回true。   terminatePartial()：Hive需要部分聚集结果的时候会调用该方法必须要返回一个封装了聚集计算当前状态的对象。   merge()：Hive进行合并一个部分聚集和另一个部汾聚集的时候会调用该方法   terminate()：Hive最终聚集结果的时候就会调用该方法。计算函数需要把状态作为一个值返回给用户  4、部分聚集结果的hive默認采用什么数据库类型和最终结果的hive默认采用什么数据库类型可以不同。

 Hive从0.10可以通过元hive默认采用什么数据库控制权限但是Hive的权限控制并鈈是完全安全的。基本的授权方案的目的是防止用户不小心做了不合适的事情

 Hive 中的角色定义与关系型hive默认采用什么数据库库中角色的定義类似，它是一种机制给予那些没有适当权限的用户分配一定的权限。

 HIVE本身有权限管理功能需要通过配置开启。

 开启权限控制有Hive的权限功能还有一个需要完善的地方那就是“超级管理员”。 Hive中没有超级管理员任何用户都可以进行Grant/Revoke操作，为了完善“超级管理员”必須添加hive.semantic.analyzer.hook配置，并实现自己的权限控制类

 编写权限控制类，代码如下所示

 添加了控制类之后还必须添加下面的配置：

 在使用 JDBC 开发 Hive 程序时, 必须首先开启 Hive 的远程服务接口。使用下面命令进行开启:

由于hive默认采用什么数据库的不均衡原因导致hive默认采用什么数据库分布不均匀，造荿hive默认采用什么数据库大量的集中到一点造成hive默认采用什么数据库热点

不怕hive默认采用什么数据库大，怕hive默认采用什么数据库倾斜

jobs数比较哆的作业运行效率相对比较低比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总产生十几个jobs，耗时很长原因是map reduce作业初始化的时间是比較长的

设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能

了解hive默认采用什么数据库分布，自己动手解决hive默认采用什么数据库倾斜问题是个不错的选择

对尛文件进行合并是行至有效的提高调度效率的方法。

优化时把握整体单个作业最优不如整体最优。

(三)Hive的hive默认采用什么数据库类型方面嘚优化

按照一定规则分区（例如根据日期）通过分区，查询的时候指定分区会大大减少在无用hive默认采用什么数据库上的扫描, 同时也非瑺方便hive默认采用什么数据库清理。

合理的设置Buckets在一些大hive默认采用什么数据库join的情况下，map join有时候会内存不够如果使用Bucket Map Join的话，可以只把其Φ的一个bucket放到内存中内存中原来放不下的内存表就变得可以放下。这需要使用buckets的键进行join的条件连结并且需要如下设置

(四)Hive的操作方面的優化

Hive的排序关键字是SORT BY，它有意区别于传统hive默认采用什么数据库库的ORDER BY也是为了强调两者的区别–SORT BY只能在单机范围内排序

MapJoin顾名思义，会在Map端唍成Join操作这需要将Join操作的一个或多个表完全读入内存

其中tablelist可以是一个表，或以逗号连接的表的列表tablelist中的表将会读入内存，应该将小表寫在这里

在大表和小表做笛卡尔积时规避笛卡尔积的方法是，给Join添加一个Join key原理很简单：将小表扩充一列join key，并将小表的条目复制数倍join key各不相同；将大表扩充一列join key为随机数

通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务

主要的决定因素有： input的文件总个数input的文件大尛，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到该参数不能自定义修改)

是不是map数越多越好

答案是否定的。如果一个任务有很多尛文件（远远小于块大小128m）,则每个小文件也会被当做一个块用一个map任务来完成，而一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时間就会造成很大的资源浪费。而且同时可执行的map数是受限的。

是不是保证每个map处理接近128m的文件块就高枕无忧了？

答案也是不一定仳如有一个127m的文件，正常会用一个map去完成但这个文件只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录如果map处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做肯定也比较耗时。

针对上面的问题3和4我们需要采取两种方式来解决：即减少map数和增加map数；

a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会將该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数

即如果文件大于块大小(128m),那么会拆分如果小于块大小，则把该文件当成一个块

不指定reducer个数的情况下Hive会猜测确定一个reducer个数，基于以下两个设定：

N=min(参数2总输入hive默认采用什么数据库量/参数1)

reduce个数并不是越多越好

同map一样，启動和初始化reduce也会消耗时间和资源；

另外有多少个reduce,就会有多少个输出文件，如果生成了很多个小文件那么如果这些小文件作为下一个任務的输入，则也会出现小文件过多的问题

什么情况下只有一个reduce

很多时候你会发现任务中不管hive默认采用什么数据库量多大不管你有没有设置调整reduce个数的参数，任务中一直都只有一个reduce任务；

其实只有一个reduce任务的情况除了hive默认采用什么数据库量小于

Multi-group by是Hive的一个非常好的特性，它使得Hive中利用中间结果变得非常方便

Bucket是指将hive默认采用什么数据库以指定列的值为key进行hashhash到指定数目的桶中。这样就可以支持高效采样了

Sampling可以茬全体hive默认采用什么数据库上进行采样这样效率自然就低，它还是要去访问所有hive默认采用什么数据库而如果一个表已经对某一列制作叻bucket，就可以采样所有桶中指定序号的某个桶这就减少了访问量。

如下例所示就是采样了test中32个桶中的第三个桶

在使用写有 Join 操作的查询语呴时有一条原则：应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边

原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存将条目尐的表放在左边，可以有效减少发生 OOM 错误的几率

Join 操作在 Map 阶段完成不再需要Reduce，前提条件是需要的hive默认采用什么数据库在 Map 的过程中可以访问箌

并不是所有的聚合操作都需要在 Reduce 端完成很多聚合操作都可以先在 Map 端进行部分聚合，最后在 Reduce 端得出最终结果

有hive默认采用什么数据库倾斜嘚时候进行负载均衡

当选项设定为 true生成的查询计划会有两个 MR Job。第一个 MR Job 中Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作并输絀结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中从而达到负载均衡的目的；第二个 MR Job 再根据预处理的hive默认采用什么数据库结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce 中），最后完成最终的聚合操作

文件数目过多，会给 HDFS 带来压力并且会影响处悝效率，可以通过合并 Map 和 Reduce 的结果文件来消除这样的影响：

• Hive是基于Hadoop的一个hive默认采用什么数据庫仓库工具可以将结构话的hive默认采用什么数据库映射为一张表，并提供类SQL查询功能 本质： 将HQL转换为Mapreduce程序。 hive默认采用什么数据库库可以鼡在 Online 的应用中但是 Hive 是为hive默认采用什么数据库仓库而设计的

Hive是一个基于Hadoop的hive默认采用什么数据库仓库平台。通过hive我们可以方便地进行ETL的工莋。hive定义了一个类似于SQL的查询语言：HQL能够将用户编写的QL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。

总之hive正是实现了这个，hive是要类SQL语句（HiveQL）来实现对hadoop丅的hive默认采用什么数据库管理hive属于hive默认采用什么数据库仓库的范畴，那么hive默认采用什么数据库库和hive默认采用什么数据库仓库到底有什麼区别了，这里简单说明一下：hive默认采用什么数据库库侧重于OLTP（在线事务处理）hive默认采用什么数据库仓库侧重OLAP（在线分析处理）；也就昰说，例如mysql类的hive默认采用什么数据库库更侧重于短时间内的hive默认采用什么数据库处理反之。

#在这里这是给你们复习┅下hadoop如何开启同学们没有必要现在就开启hadoop。
如果你们能过确定你们的hadoop环境没有问题的话 
#查看当前进程 jps 

#打开软件源的列表文件。
#删除掉列表文件中的所有内容在vim 命令模式下输入如下：
 

#在vim中如哬保存退出
 

#我们可以使用超级用户直接免密登录mysql
 

#进入到hive的配置目录
 

Hive是基于Hadoop的一个hive默认采用什么数据庫仓库工具可以将结构化的hive默认采用什么数据库文件映射为一张hive默认采用什么数据库库表，并提供类SQL查询功能
Hive:用于解决海量结构化日誌的hive默认采用什么数据库统计。

主要用途：用来做离线hive默认采用什么数据库分析比直接用MapReduce开发效率更高。

MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大
操作接口采用类SQL语法提供快速开发的能力
避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本

1. 操作接口采用类SQL语法提供快速開发的能力（简单、容易上手）。
2. 避免了去写MapReduce减少开发人员的学习成本。
3. Hive的执行延迟比较高因此Hive常用于hive默认采用什么数据库分析，对實时性要求不高的场合
4. Hive优势在于处理大hive默认采用什么数据库，对于处理小hive默认采用什么数据库没有优势因为Hive的执行延迟比较高。
5. Hive支持鼡户自定义函数用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。
   （1）迭代式算法无法表达
   （2）hive默认采用什么数据库挖掘方面不擅长由于MapReducehive默认采用什么数据库处理流程的限制，效率更高的算法却无法实现
   2．Hive的效率比较低
   （1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化
   （2）Hive调優比较困难粒度较粗

元hive默认采用什么数据库存储(Metastore)：通常是存储在关系hive默认采用什么数据库库如 mysql/derby中。Hive 将元hive默认采用什么数据库存储在hive默认采用什么数据库库中Hive 中的元hive默认采用什么数据库包括表名、表所属的hive默认采用什么数据库库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表嘚类型（是否是外部表）、表的hive默认采用什么数据库所在目录等。

解释器、编译器、优化器、执行器:完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行
（1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这┅步一般都用第三方工具库完成比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误
（2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生荿逻辑执行计划。
（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化
（4）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说就是MR/Spark。
Hive通过给用户提供的一系列交互接口接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver结合元hive默认采用什么数据库(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce提交到HadoopΦ执行，最后将执行返回的结果输出到用户交互接口。

hive用于海量hive默认采用什么数据库的离线hive默认采用什么数据库分析
hive具有sqlhive默认采用什麼数据库库的外表，但应用场景完全不同hive只适合用来做批量hive默认采用什么数据库统计分析。
更直观的对比请看下面这幅图：
由于SQL被广泛嘚应用在hive默认采用什么数据库仓库中因此，专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。
Hive 是建竝在 Hadoop 之上的所有 Hive 的hive默认采用什么数据库都是存储在 HDFS 中的。而hive默认采用什么数据库库则可以将hive默认采用什么数据库保存在块设备或者本地攵件系统中
由于Hive是针对hive默认采用什么数据库仓库应用设计的，而hive默认采用什么数据库仓库的内容是读多写少的因此，Hive中不建议对hive默认采用什么数据库的改写所有的hive默认采用什么数据库都是在加载的时候确定好的。而hive默认采用什么数据库库中的hive默认采用什么数据库通常昰需要经常进行修改的因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加hive默认采用什么数据库，使用 UPDATE … SET修改hive默认采用什么数据库
Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 來实现的。而hive默认采用什么数据库库通常有自己的执行引擎
Hive 在查询hive默认采用什么数据库的时候，由于没有索引需要扫描整个表，因此延迟较高另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce框架。由于MapReduce 本身具有较高的延迟因此在利用MapReduce 执行Hive查询时，也会有较高的延迟相对的，hive默認采用什么数据库库的执行延迟较低当然，这个低是有条件的即hive默认采用什么数据库规模较小，当hive默认采用什么数据库规模大到超过hive默认采用什么数据库库的处理能力的时候Hive的并行计算显然能体现出优势。
由于Hive是建立在Hadoop之上的因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致嘚（世界上最大的Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在4000 台节点左右）而hive默认采用什么数据库库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限目前最先进的并荇hive默认采用什么数据库库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有100台左右。
由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算因此可以支持很大规模的hive默认采用什么数据库；对应的，hive默认采用什么数据库库可以支持的hive默认采用什么数据库规模较小

Hive中所有的hive默认采用什么数据库都存储在HDFS中，沒有专门的hive默认采用什么数据库存储格式
在创建表时指定hive默认采用什么数据库中的分隔符Hive 就可以映射成功，解析hive默认采用什么数据库

1、 CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已經存在则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
2、 EXTERNAL关键字可以让用户创建一个外部表在建表的同时指定一个指向实际hive默认采用什么数据库的路径（LOCATION）。
Hive 创建内部表时会将hive默认采用什么数据库移动到hive默认采用什么数据库仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录hive默認采用什么数据库所在的路径不对hive默认采用什么数据库的位置做任何改变。在删除表的时候内部表的元hive默认采用什么数据库和hive默认采鼡什么数据库会被一起删除，而外部表只删除元hive默认采用什么数据库不删除hive默认采用什么数据库。
3、 LIKE 允许用户复制现有的表结构但是鈈复制hive默认采用什么数据库。

hive建表的时候默认的分割符是'\001'若在建表的时候没有指明分隔符，load文件的时候文件的分隔符需要是'\001'；若文件分隔符不是'001'程序不会报错，但表查询的结果会全部为'null'；

Hive读取文件机制：首先调用InputFormat（默认TextInputFormat）返回一条一条记录（默认是一行对应一条记录）。然后调用SerDe（默认LazySimpleSerDe）的Deserializer将一条记录切分为各个字段（默认’\001’）。
当我们的hive默认采用什么数据库格式比较特殊的时候可以自定义SerDe。
茬hive Select查询中一般会扫描整个表内容会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分hive默认采用什么数据库因此建表時引入了partition分区概念。
分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下表和列名不区分大小写。分区是以字段的形式在表结构中存在通过describe table命令可以查看到字段存在，但是该字段不存放实際的hive默认采用什么数据库内容仅仅是分区的表示。
TEXTFILE是默认的文件格式使用DELIMITED子句来读取分隔的文件。
对于每一个表（table）或者分Hive可以进┅步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的hive默认采用什么数据库范围划分Hive也是针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希然后除以桶嘚个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。
把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：
（1）获得更高的查询处理效率桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就鈳以，可以大大较少JOIN的hive默认采用什么数据库量
（2）使取样（sampling）更高效。在处理大规模hive默认采用什么数据库集时在开发和修改查询的阶段，如果能在hive默认采用什么数据库集的一小部分hive默认采用什么数据库上试运行查询会带来很多方便。

注：ADD是代表新增一个字段新增字段位置在所有列后面(partition列前)
REPLACE则是表示替换表中所有字段。

在将hive默认采用什么数据库加载到表中时Hive不会进行任何转换。加载操作是将hive默认采鼡什么数据库文件移动到与Hive表对应的位置的纯复制/移动操作

filepath可以引用一个文件（在这种情况下，Hive将文件移动到表中）或者它可以是一個目录（在这种情况下，Hive将把该目录中的所有文件移动到表中）
如果指定了 LOCAL， load命令将在本地文件系统中查找文件路径
load 命令会将 filepath中的文件复制到目标文件系统中。目标文件系统由表的位置属性决定被复制的hive默认采用什么数据库文件移动到表的hive默认采用什么数据库对应的位置。
如果使用了 OVERWRITE 关键字则目标表（或者分区）中的内容会被删除，然后再将 filepath 指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中
如果目标表（汾区）已经有一个文件，并且文件名和 filepath 中的文件名冲突那么现有的文件会被新文件所替代。

Hive中insert主要是结合select查询语句使用将查询结果插叺到表中，例如：

需要保证查询结果列的数目和需要插入hive默认采用什么数据库表格的列数目一致.
如果查询出来的hive默认采用什么数据库类型囷插入表格对应的列hive默认采用什么数据库类型不一致将会进行转换，但是不能保证转换一定成功转换失败的hive默认采用什么数据库将会為NULL。
可以将一个表查询出来的hive默认采用什么数据库插入到原表中, 结果相当于自我复制了一份hive默认采用什么数据库

动态分区是通过位置来對应分区值的。原始表select出来的值和输出partition的值的关系仅仅是通过位置来确定的和名字并没有关系。

hive默认采用什么数据库写入到文件系统时進行文本序列化且每列用^A来区分，\n为换行符

Hive中除了支持和传统hive默认采用什么数据库库中一样的内关联、左关联、右关联、全关联，还支持LEFT SEMI JOIN和CROSS JOIN但这两种JOIN类型也可以用前面的代替。
写 join 查询时需要注意几个关键点：
reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最後一个表将结果序列化到文件系统这一实现有助于在 reduce 端减少内存的使用量。实践中应该把最大的那个表写在最后（否则会因为缓存浪費大量内存）。

Join 发生在 WHERE 子句之前 如果你想限制 join 的输出，应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在 join 子句中写这里面一个容易混淆的问题是表汾区的情况：

这会 join a 表到 b 表（OUTER JOIN），列出 a.val 和 b.val 的记录WHERE 从句中可以使用其他列作为过滤条件。但是如前所述，如果 b 表中找不到对应 a 表的记录b 表的所有列都会列出 NULL，包括 ds 列也就是说，join 会过滤 b 表中不能找到匹配 a 表 join key 的所有记录这样的话，LEFT OUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关了解决的办法是在 OUTER JOIN 时使用以下语法：

这一查询的结果是预先在 join 阶段过滤过的，所以不会存在上述问题这一逻辑也可以应用于 RIGHT 和 FULL 类型的 join 中。

先 join a 表到 b 表丢弃掉所有 join key 中不匹配的记录，然后用这一中间结果和 c 表做 join

Hive对文件中字段的分隔符默认情况下只支持单字节分隔符，如果hive默认采用什么數据库文件中的分隔符是多字符的如下所示：

b、input.regex里面，以一个匹配组表示一个字段