2.6 列转行 EXPLODE(col)： 将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。...可以用 MapJoin 把小表全部加载到内存在map 端进行 join，避免 reducer 处理。 3.2 行列过滤 列处理：在SELECT时只拿需要的列，尽量使用分区过滤，少用SELECT *。...行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在 Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。...4.1.2 产生 key的分布不均匀或者说某些key太集中 业务数据自身的特性，例如不同数据类型关联产生数据倾斜 SQL语句导致的数据倾斜 4.1.3 解决 不影响最终业务逻辑前提下开启map端combiner...UDTF：一进多出，如 lateral view explore() 4.8 HQL 如何转变为MapReduce Antlr定义SQL语法规则，完成SQL词法，语法解析，SQL转化为 抽象语法树 AST
Hive RDBMS 查询语言 HQL SQL 数据存储 HDFS 本地文件系统中 数据更新 读多写少（不建议改写） 增删改查 数据操作 覆盖追加 行级别更新删除 索引 0.8 版本后引入 bitmap...例如，如果某个列的数据类型是 STRUCT{first STRING, last STRING}，那么第 1 个元素可以通过字段.first 来引用。...例如，如果某个列的数据类型是 MAP，其中键->值对 是 ’first’->’John’ 和 ’last’->’Doe’，那么可以通过字段名 [‘last’] 获取最后一个元素。...ARRAY 和 MAP 与 Java 中的 Array 和 Map 类似，而 STRUCT 与 C 语言中的 Struct 类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。...3、 只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的「列分隔符和行分隔符」，Hive 就可以解析数据 Hive 的默认列分隔符：控制符 「Ctrl + A，\x01 Hive」 的； Hive 的默认行分隔符
说说你对Hive的理解 从概念上讲，Hive是一款开源的基于hadoop的用于统计海量结构化数据的一个数据仓库，它定义了简单的类似SQL的查询语言，称为HQL，允许熟悉SQL的用户查询数据。...3.Driver(Compiler/Optimizer/Executor) Driver完成HQL查询语句的词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。...hash 散列之后的多个文件； view-视图与表类似，只读，基于基本表创建，不占存储空间，实际是一连串的查询语句； 表数据对应 HDFS 对应目录下的文件。....某些 HQL 语句本身就容易产生数据倾斜，如 join。...这3种语句是： 1.查询分区表时不限定分区列的语句； 2.两表join产生了笛卡尔积的语句； 3.用order by来排序但没有指定limit的语句。
HIVE定义了简单的类似SQL的查询语言HQL，HIVE会将解析后的语句转移成MapReduce Job在Hadoop执行，一张Hive的表其实就是HDFS的文件 HIVE的元数据，用来描述表本身信息...中元数据，而数据仍会保留； 分区表：是管理表和外部表在创建时指定的一种水平分散压力的方式，在创建表时，通过语句PARTITION BY指定，查询可以通过where语句添加分区字段进行过滤（分区过滤器）...DOUBLE STRING TIMESTAMP BINARY(字节数组) 集合数据类型：STRUCT(一旦声明好，位置不可以改变) MAP ARRAY 集合声明：ARRAY,MAP如arr[0]，map元素可以使用数组的键值查询,如arr[key_name],struct则可以使用点的方式访问，如arr.field_name CASE WHERN THEN...null,如果行的数据比预期的多会忽略,比如查询map的某个key，没有会返回NULL HIVE中的排序 distribute by:控制一行数据是如何被reducer处理，必须放在group by
实际生产中，更多的是采用mysql多为Hive的元数据存储库。 HQL语句执行：解析器、编译器、优化器完成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。...如，create table t2 like t1; 3.Hive的数据类型 Hive内置数据类型主要分为两类：基础数据类型和复杂数据类型。...Hive的复杂数据类型主要分三种：map、array、struct，并且支持复杂类型嵌套，利用好这些数据类型，将有效提高数据查询效率。目前为止对于关系型数据库不支持这些复杂类型。...中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件，会根据不同的文件把数据放到不同的桶中。...9.Hive中的3种虚拟列 当Hive产生非预期的数据或null时，可以通过虚拟列进行诊断，判断哪行数据出现问题，主要分3种： 1.INPUT__FILE__NAME 每个map任务输入文件名 2.BLOCK
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序。...例如，如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用。...例如，如果某个列的数据类型是MAP，其中键->值对是’first’->’John’和’last’->’Doe’，那么可以通过字段名[‘last’]获取最后一个元素 map() ARRAY 数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合...ARRAY和MAP与Java中的Array和Map类似，而STRUCT与C语言中的Struct类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。...mapreduce，并将添加了一些hql函数 3）hive的学习可以理解为当初学SQL一样枯燥乏味 4）行转列、列转行、窗口函数等是重点，总之，查询是重点
下面贴出菌哥的回答： Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能（HQL）。...HDFS） Hive的元数据保存在数据库中，如保存在MySQL，SQLServer，PostgreSQL，Oracle及Derby等数据库中。...行列过滤 列处理：在SELECT中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用SELECT *。...行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。 合理设置Map数 是不是map数越多越好?...，动态分区是基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区 十三、使用过Hive的视图和索引吗，简单介绍一下 可能有的朋友在学习的过程中没机会使用到视图和索引，这里菌哥就简单介绍一下如何在面试的时候回答
Hive 特点 将模式存储在数据库中，并将处理过的数据存储到HDFS中 设计用于OLAP 提供名为HiveQL或HQL的SQL类型语言进行查询 快速、可扩展。...Meta Store：Hive 选择相应的数据库服务器来存储表、数据库、表中列、数据类型和 HDFS 映射的模式或元数据。...查询优化是指以性能为目标的有效查询执行方式。 Hive的SQL风格语言将用户与Map Reduce编程的复杂性分离开来。它重用了关系数据库世界中的熟悉概念，如表、行、列和模式等，以便于学习。...HIVE 中的数据类型 Hive数据类型 列类型 字面量 空值 复杂类型 联合类型 联合是一组异构数据类型。可以使用create union创建实例。...语法： ARRAY数据类型> 映射 Hive中的映射与Java中的映射类似。 语法： MAP数据类型> 结构体 Hive中的结构体类似于使用带有注释的复杂数据。
借助于Hadoop和HDFS的大数据存储能力，数据仍然存储于Hadoop的HDFS中，Hive提供了一种类SQL的查询语言：HiveQL（HQL），对数据进行管理和分析，开发人员可以近乎sql的方式来实现逻辑...； 需要注意的是，分区列是表的伪列，表数据文件中并不存在这个分区列的数据。...Hive优化包含各个方面，如job个数优化、job的map/reducer个数优化、并行执行优化等等，本节将主要从HQL查询优化角度来具体说明。...图：reduce端join的mapreduce过程 相比于map join, reduce 端join无法再map过程中过滤任何记录，只能将join的两张表的所有数据按照join key进行shuffle...) ON (null) [STORED AS DIRECTORIES]; 需要注意的是，skew table只是将倾斜特别严重的列的分开存储为不同的文件，，因此在查询的时候可以通过过滤倾斜值来避免数据倾斜问题
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能（HQL）。...优点: 指定分区查询,提高查询,分析的效率 要求: 分区字段绝对不能出现在数据表以有的字段中。 10、分桶表的优点是，分桶字段的要求是?...“Where”是一个约束声明，在查询数据库的结果返回之前对数据库中的查询条件进行约束，即在结果返回之前起作用，且where后面不能使用“聚合函数”； “Having”是一个过滤声明，所谓过滤是在查询数据库的结果返回之后进行过滤...27、如何使用分区剪裁、列剪裁 列剪裁: 只拿需要的列 分区剪裁:只拿需要的分区 要什么 拿什么 28.如何理解动态分区调整 以第一个表的分区规则，来对应第二个表的分区规则，将第一个表的所有分区...37.先join后过滤的优化方案 1.将过滤条件写在join…on 的 on中 SELECT a.id FROM ori a LEFT JOIN bigtable b ON (b.id <= 10
MapReduce是一种包含Map和Reduce两种算法的编程技术。 Map任务:Map stage或mapper的工作是处理输入并将其转换为键/值对形式的较小部分。...程序员只需编写HQL (Hive查询语言)，结果就会显示在控制台上。 Hive是Hadoop生态系统的一部分，它为Hadoop的底层HDFS提供了一个类似sql的交互界面。...Hive可以分为以下几个部分: 元数据存储：包含关于分区、列和系统目录的元数据。 驱动程序:为HQL (Hive查询语言)语句生命周期提供管理。 查询编译器:将HQL编译成一个有向无环图。...Apache Pig提供了嵌套的数据类型，如元组、包和映射，这些数据类型是MapReduce中缺少的，同时还提供了内置的操作符，如连接、过滤器和排序等。...其优点在于Phoenix提供了一些特性，比如跳过全表扫描、提高整个系统的性能、服务器/客户机端并行化、过滤器下推和Phoenix查询服务器，从而将处理与应用程序、事务和辅助索引解耦。
1、什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 SQL查询功能（HQL） 2、Hive的意义（最初研发的原因） 避免了去写MapReduce...； 默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore （1）解析器（SQL Parser）：解析HQL语义 （2）编译器（Physical Plan）：将语HQL...）查询分析的效率 分区字段的要求：分区字段不能出现在表中已有的字段内 10、分桶表的优点是，分桶字段的要求是 使取样（sampling）和join 更高效 分桶字段的要求：分桶字段必须是表中已有的字段...Count/max/min 3.UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 一进多出，如lateral view explore) 23、Fetch抓取中...数量的因素 当文件大小很小时，影响map的数量的因素是文件的个数 当文件大小很大时，影响map的数量的因素是数据块的数量 37、什么是MR本地模式 任务提交时，运行在提交HQl 所在的节点，不提交到集群
Hive中的HQL是什么？请解释其语法和常用操作。 Hive Query Language (HQL)是Hive中用于查询和操作数据的SQL-like语言。...使用INSERT INTO语句可以向表中插入数据。可以指定要插入的列和对应的值。 查询数据： SELECT column1, column2, ......FROM table_name WHERE condition 使用SELECT语句可以从表中查询数据。可以指定要查询的列，并可以通过WHERE子句指定查询的条件。...WHERE condition 使用UPDATE语句可以更新表中的数据。可以指定要更新的列和对应的新值，并可以通过WHERE子句指定更新的条件。...可以使用HAVING子句指定分组的条件。 以上是HQL的一些常用语法和操作。通过使用HQL，用户可以方便地查询和操作Hive中的数据，类似于使用SQL查询关系型数据库。
数据类型单一：Hbase 中的数据都是字符串，没有类型。...通过Hive 可以使用HQL 语言查询存放在HDFS 上的数据。HQL 是一种类SQL 语言， 这种语言最终被转化为Map/Reduce....分区允许在数据集上运行过滤查询，这些数据集存储在不同的文件夹内，查询的时候只遍历指定文件夹（分区）中的数据。...； 6） 数据类型单一：Hbase 中的数据都是字符串，没有类型。...（3）scan 可以通过setFilter 方法添加过滤器，这也是分页、多条件查询的基础。
1 Hive的架构及HQL转换为MR流程 HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树-...内部表将数据存储在Hive的默认文件格式（如ORC、Parquet）中，这些格式通常比其他文件格式（如CSV、JSON）更高效，并且支持更高级的查询和分析操作。 ...8.2 行列过滤 列处理：在SELECT中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用SELECT *。 ...行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。...桶表可以提高查询性能，因为它们允许Hive更容易地对数据进行切片和切块，从而提高查询的速度。 桶表在创建时需要指定桶的数量和桶表的列。
第11章 Hive：SQL on Hadoop 11.5 HQL：DDL数据定义 HQL中数据定义部分，也就是DDL，主要包括数据库定义和数据表的定义。...，但是有时候我们关心的数据只是集中在某一部分数据上，比如我们执行一个员工表查询，往往是只是查询某一部门的数据（类似的，查询学生表，往往关心查询某一班级或专业的学生），这样的情况下，可以使用分区表来优化，...这个分区字段形式上存在于数据表中，在查询时会显示到客户端上，但并不真正在存储在数据表文件中，是所谓伪列。所以，千万不要以为是对属性表中真正存在的列按照属性值的异同进行分区。...如取模结果为0的数据记录存放到一个文件，取模为1的数据存放到一个文件，取模为2的数据存放到一个文件。 （1）为什么需要桶？ 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。
Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并使用类似于SQL的查询语言HQL（Hive Query Language）进行数据操作。...，column1, column2, ...是表的列名，data_type 是列的数据类型。...过滤数据 要对数据进行过滤，可以使用以下命令： SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition; 其中，table_name是要查询的表的名称...，column1, column2是要选择的列，condition是过滤条件。...当加载数据时，Hive会将数据文件加载到HDFS中，并将元数据存储在Hive Metastore中。元数据包括表的名称、列名、数据类型、存储格式等信息。
7.2.4 分区表 分区表的实质是：在表目录中为数据文件创建分区子目录，以便于在查询时，MR程序可以针对分区子目录中的数据进行处理，缩减读取数据的范围。...因为，where是用于在真正执行查询逻辑之前过滤数据用的 having是对group by分组聚合之后的结果进行再过滤； 语句的执行逻辑： 1、where过滤不满足条件的数据 2、用聚合函数和group...by进行数据运算聚合，得到聚合结果 3、用having条件过滤掉聚合结果中不满足条件的数据 9.5 子查询 -- 题3:求8月4号以后,每天每个页面的总访问次数,以及访问者中ip地址最大的,且总访问次数大于...having count > 2; -- 方式2 : 使用子查询(子查询出来的结果实际上就是一张"中间表",再通过条件过滤中间表的数据) select day,url,count,max_ip from...2条数据 思考：使用分组聚合函数group by只能产生一个结果，如最大、最小等 那么实现思路可以为 ： 先分组 --> 排序 --> 标记序号 --> 书写过滤条件 where rn < 3 (组内序号小于
视图是纯粹的逻辑对象，没有关联的存储 (Hive 3.0.0 引入的物化视图除外)，当查询引用视图时，Hive 可以将视图的定义与查询结合起来，例如将查询中的过滤器推送到视图中。...如果没有索引，带有谓词的查询（如'WHERE table1.column = 10'）会加载整个表或分区并处理所有行。但是如果 column 存在索引，则只需要加载和处理文件的一部分。...三个表字段分别代表：索引列的值、该值对应的 HDFS 文件路径、该值在文件中的偏移量。...开启配置后，涉及到索引列的查询就会使用索引功能去优化查询。...在执行索引字段查询时候，首先额外生成一个MapReduce job，根据对索引列的过滤条件，从索引表中过滤出索引列的值对应的hdfs文件路径及偏移量，输出到hdfs上的一个文件中，然后根据这些文件中的hdfs
这是一种面向对象的查询语言，和 sql 语句非常相似，对于查询关键字不区分大小写，其他的都区分大小写。...Book b:list){ System.out.println(b.getName()+"----"+b.getAuthor()); } } //查询指定列的数据...(temp[0]+"---"+temp[1]); } } //将查询指定列的数据封装为对象 @Test public void testColumnObject...按书籍分类查询每个组的书的数量 //查询列 必须是分组列或聚合列 @Test public void testGroup(){ String hql="select...a）.定义过滤器---在hibernate-mapping中定义 <!
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