hive常用命令,hive使用教程

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本文目录一览：

• 1、程序中的Hive具体是干什么用的呢?
• 2、hive支持频繁数据更新
• 3、hive的几种连接方式

程序中的Hive具体是干什么用的呢?

以前大数据分析会用到多种工具，比如数仓工具、数据建模工具、BI工具等等。现在的大数据分析平台，都是全能型数据分析平台，一个平台搞定所有。

本质上只是用来存储hive中有哪些数据库，哪些表，表的模式，目录，分区，索引以及命名空间。为数据库创建的目录一般在hive数据仓库目录下。

数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL（HiveSQL）查询功能。

hive支持频繁数据更新

如何每日增量加载数据到Hive分区表讲MR输出数据到hive表的location分区目录，然后通过Sql添加分区即可。ALTERTABLEtable_nameADDPARTITION（partCol=value1）locationlocation_path换成自己的表，分区字段和path。

以支持ACID的要求.如以简单的表进行实验：（id int ，name string），随意导入几条数据，进行测试.写入更新操作命令：update set name =aaawhere id =1；得到结果如下：似乎这样操作，HIVE对UPDATE操作就非常好的。

数据更新：Hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而SQL支持数据的读写。索引：Hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，这也是造成Hive查询数据速度很慢的原因，而MySQL有索引。

不是。Hive 的执行延迟比较高，因此 Hive 常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。

由于hive数仓的特性，不容许数据进行修改，造成hive中的数据更新活着删除很困难的问题，自hive 0.11版本之后，hive也尝试在测试环境允许进行update和delte操作，但这些操作还不成熟，不敢在生产环境放心使用，其中也有一样不足。

hive的几种连接方式

1、JDBC连接的方式，当然还有其他的连接方式，比如ODBC等， 这种方式很常用，可以在网上随便找到，就不再累赘了。不稳定，经常会被大数据量冲挂，不建议使用。

2、Hive 支持常用的 SQL Join 语句，例如内连接、左外连接、右外连接以及 Hive 独有的 map 端连接。其中 map 端连接是用于优化 Hive 连接查询的一个重要技巧。先准备三张表。

3、由于版本的不同，Python 连接 Hive 的方式也就不一样。在网上搜索关键字 python hive 的时候可以找到一些解决方案。

4、因此，就产生的JDBC连接的方式，当然还有其他的连接方式，比如ODBC等。

5、打开hiveos应用管理。找到无线网络管理。选择需要连接的无线网络，输入密码配对连接即可。以上就是hiveos连接无线的方法。

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