hive查询命令,hive 快速查询

本篇文章给大家谈谈hive查询命令，以及hive 快速查询对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、Hive命令-分区篇
• 2、在hive查询中使用变量
• 3、如何查看hive版本?
• 4、5种让Hive查询变快的方法

Hive命令-分区篇

1、Hive中的分区分为静态分区和动态分区。静态分区在插入或导入数据时需要指定具体的分区，可以创建一级分区或多级分区。动态分区与静态分区表的创建方式相同，但在插入数据时需要开启动态数据支持，根据查询到的值动态创建分区。

2、语法：假设我们有一个表叫employee ，拥有如 Id， Name， Salary， Designation， Dept， 和 yoj （即加盟年份）字段。假设需要检索所有在2017年加入，查询搜索整个表所需的信息员工的详细信息。

3、hive 分区表：分区字段的物理表现：hive分区表 ，其真实的表现其实就是在 存储hive表的文件夹的下面，创建新的文件夹，文件夹的名字是 分区字段=字段取值 这种格式的。

在hive查询中使用变量

同理，spark的conf也是在/etc/spark/conf。

告诉它可以停掉了。（SparkClientImpl一般是在整个客户端的session关闭时关闭的）RpcServer在整个Hiveserver2进程中只会有一个，因此需要通过clientId来标识对应的RemoteDriver客户端。这个clientId也会在spark-submit时带上。

首先最基本的赋值就是默认值了。然后还可以通过数据表查询给变量赋值，如下图所示的数据表。可以通过select语句直接给变量赋值。赋值以后可以输出一下看看结果。然后可以看到结果和数据表的值是一样的。

select 字段1 into ：变量1 from 表名 where 字段2=：变量2 在pb中使用的是内嵌sql，只要引用pb的变量，一律在前面加冒号，不管这个变量是引用在into后面，还是引用在where后面。

处理方式如下：先将excel表中数据另存转化为data.csv格式，转化为.csv格式的文件默认就是用“，”进行分割的，可以用notepad++打开data.csv格式查看。然后再讲数据导入到hive仓库中即可。

Dim Degrees Fahrenheit。声明多个变量时，使用逗号分隔变量。例如：Dim Top， Bottom， Left， Right。另一种方式是通过直接在Script中使用变量名这一简单方式隐式声明变量。

如何查看hive版本?

1、通过在集群上执行：hadoop version 命令可以查看对应的hadoop的版本。查看hadoop集群的位数：执行：cd $HADOOP_HOME/lib/native file libhadoop.so.0.0 Hadoop属于一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。

2、进入HIVE之前要把HADOOP给启动起来，因为HIVE是基于HADOOP的。所有的MR计算都是在HADOOP上面进行的。2 在命令行中输入：hive。这个时候就可以顺利的进入HIVE了。

3、你可以下载一个已打包好的hive稳定版，也可以下载源码自己build一个版本。安装需要 java 6，java 7或更高版本。

4、hiveserver2是hiveserver的改进版本，相比而言，hiveserver2更加稳定，支持的功能更多。 直接使用hiveserver2就可以了。与 Hive LLAP 的交互查询。

5、Cloudera推荐安装使用HiveServer2。

5种让Hive查询变快的方法

1、transform+python 一种嵌入在hive取数流程中的自定义函数，通过transform语句可以把在hive中不方便实现的功能在python中实现，然后写入hive表中。示例语法如下：如果除python脚本外还有其它依赖资源，可以使用ADD ARVHIVE。

2、join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。

3、停止hiveserver2，MetaStore 服务；发现还有锁；查看hive应用进程 ps -ef|grep hive，全部杀掉，锁释放；然后删除NEXT_LOCK_ID一条记录；重启hiveserver2，MetaStore；查询hive 恢复正常。

4、首先，节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。

5、方法一：打开enforce bucketing开关。方法二：将reducer个数设置为目标表的桶数，并在 SELECT 语句中用 DISTRIBUTE BY bucket_key对查询结果按目标表的分桶键分进reducer中。

关于hive查询命令和hive 快速查询的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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