HiveQL是Hive查询语言,作为ANSISQL的一种方言。但是其还是有和关系数据库支持的SQL中有本质的差异。如：Hive不支持事务，且默认情况下不支持行级别插入，更新，删除操作。

2）SparkSQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句3）BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据4）SparkSQL支持Python、Scala、Java和R语言5）SparkSQL不仅仅是

对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。由于在写的过程中发现篇幅过长，因此决定拆成上下两篇发布。

有以下Hive表的定义：createtabletopic_recommend_score(category_idint,topic_idbigint,scoredouble,rankint);这张表是我们业务里话题推荐分值表的简化版本。category_id代表分类ID，topic_id是话题ID，score是评分值。rank代表每个分类下话题分值的排名，用开窗函数计算出来的：row_number

现有商户每日交易汇总数据文件merch_trade_stat.txt，如下：(三列数据以','分隔，分别是商户ID、交易日期、日交易金额)[root@node1~]$moremerch_trade_day_stat.txt1,2017-07-01,1001,2017-07-02,2001,2017-07-03,3001,2017-07-04,4001,2017-07-05,5001,2017-07

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive

本系列是本人对Hive的学习进行一个整理，主要包括以下内容：1.HiveQL学习笔记（一）：Hive安装及Hadoop,Hive原理简介2.HiveQL学习笔记（二）：Hive基础语法与常用函数3.HiveQL

本系列是本人对Hive的学习进行一个整理，主要包括以下内容：1.HiveQL学习笔记（一）：Hive安装及Hadoop,Hive原理简介2.HiveQL学习笔记（二）：Hive基础语法与常用函数3.HiveQL

本系列是本人对Hive的学习进行一个整理，主要包括以下内容：1.HiveQL学习笔记（一）：Hive安装及Hadoop,Hive原理简介2.HiveQL学习笔记（二）：Hive基础语法与常用函数3.HiveQL

本系列是本人对Hive的学习进行一个整理，主要包括以下内容：1.HiveQL学习笔记（一）：Hive安装及Hadoop,Hive原理简介2.HiveQL学习笔记（二）：Hive基础语法与常用函数3.HiveQL

本系列是本人对Hive的学习进行一个整理，主要包括以下内容：1.HiveQL学习笔记（一）：Hive安装及Hadoop,Hive原理简介2.HiveQL学习笔记（二）：Hive基础语法与常用函数3.HiveQL

Hive零基础入门必看--超级全概述数据库与数据仓库的区别Hive的优缺点Hive的特性针对海量数据的高性能查询和分析系统类SQL的查询语言HiveQL灵活的扩展性高扩展性(Scalability)和容错性与

2）SparkSQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句3）BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据4）SparkSQL支持Python、Scala、Java和R语言5）SparkSQL不仅仅是

输入hiveserver2打开hiveserver2在之前的学习和实践Hive中，使用的都是CLI或者hive–e的方式，该方式仅允许使用HiveQL执行查询、更新等操作，并且该方式比较笨拙单一。

昨晚简书服务器可能出了什么bug，文章发布出去都会变成完全空白。没办法，只能断更一天，放在今天发了，大概能达到十万字里程碑了吧。在日常工作中，可能经常会接到业务方类似这样的需求：统计今年每个用户最长连续签到的天数；统计最近一个月连续有回帖超过5天的话题；统计本季度中连续3天以上单日销量超过100的商品。这种“连续天数”问题看似简单，但实际上对思维能力和编写复杂SQL语句的能力要求比较高。下面以我们

3.通过HiveQL分析数据，并将分析结果保存到S3上4.下载已经分析结果数据。

ApacheHive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为数据库表，并可以将SQL语句转换为MapReduce或Tez任务进行运行，从而让用户以类SQL（HiveQL，也称HQL

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive

Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库软件,它可以使已经存储的数据结构化，它提供类似sql的查询语句HiveQL对数据进行分析处理。

叫做HiveQL的查询语言。Presto仅

emplyee.txt文件内容,中间为tab分割,utf8文件1张三test40005002014-05-16812李四coder800010002015-08-12323王五pm400015002014-05-16444赵六cto3000010002015-11-12525田七ceo400002014-05-1646蔡八cfo3500010002015-08-12547孙久pe450050020

一、Hive介绍二、准备工作三、Hive下载四、Hive安装五、Hive启动一、Hive介绍Hive是构架在hadoop之上的数据仓库工具，提供简单的sql查询功能，被称为HiveQL或HQL，然后将sql

假设我们的数据如下所示，表为test表：ABC190[1030,1031,1032,1033,1190]selectid191[1030,1031,1032,1033,1190]selectid可以看到，我们的B字段是ARRAY类型的，我们假如想把B的每一个元素变成一行，我们可以使用explode函数：selectexplode(B)asDfromtest这样可以达到如下的目的D103010311

hiveudf简介在Hive中，用户可以自定义一些函数，用于扩展HiveQL的功能，而这类函数叫做UDF（用户自定义函数）。

HiveQL与标准SQL的区别：陷阱1：SELECT*FROMfirst_tablet1JOINsecond_tablet2ONt1.id=t2.idwheret1.date="2016-06-01"在

HiveDataDefinitionLanguage(DDL)1创建数据库--1CREATEDATABASEmydb;--2CREATEDATABASEIFNOTEXISTSmydbLOCATION'/user/Oythonhill/mydb.db'WITHDBPROPERTIES('creater'='Oythonhill','date'='2017-12-30')COMMENT'thisisa

仓库组的HiveQL一般情况下是写好后，定时调度SparkSQL来执行的。这些HiveQL格式都差不多的样子insertoverwritetablenamepartition(partitio

Hive概述1.Hive提供了一个被称为Hive查询语言（简称HiveQL或HQL)的SQL方言，来查询存储在Hadoop集群中的数据。

HiveQL是类SQL查询语句，和数据库的查询语句类似，下面介绍一些基本的表操作：1.创建表创建表的HQL语句如下，逐条输入即可，以；结束。

www.cloudera.com/documentation/cdh/5-1-x/Impala/Installing-and-Using-Impala/ciiu_langref_unsupported.html#langref_hiveql_deltaNotethat

Hive支持通常的SQLJOIN，但是支持等值连接1、INNERJOIN内连接中，只有进行连接的两个表中都存在于连接标准相匹配的数据才会被保留下来。比如下面的例子：SELECTa.ymd,a.price_close,b.price_closeFROMstocksaJOINstocksbONa.ymd=b.ymdWHEREa.symbol='APPL'ANDb.symbol='IBM';也可以进行多

HiveContext继承自SQLContext，但是增加了在Hive元数据库中查找表，以及用HiveQL语法编写SQL的功能。

一使用HiveCLI(old)命令行工具操作HiveQL进入hivecli[root@master/]#hive创建统计表hive>createtablewctest(line，contentstring

8.2Hive简介Hive利用了HDFS的分布式文件系统存储数据，利用MapReduce分布式并行计算模型处理数据.提供HiveQL运行具体的MapReduce任务两个特性:(1).采用批处理的方式处理海量数据

分区•建立分区表•增加分区•重命名分区•删除分区hive组织表到分区。它是将一个表到基于分区列，如日期，城市和部门的值相关方式。使用分区，很容易对数据进行部分查询。表或分区可以细分成桶，以提供额外的结构，可以使用更高效的查询的数据。桶的工作是基于表的一些列的散列函数值。例如，一个名为Tab1表包含雇员数据，如id,name,dept和yoj(即加盟年份)。假设需要检索所有在2012年加入，查询搜索

常用HiveQL总结-Treant-博客园http://www.cnblogs.com/en-heng/p/5513176.html最近在用Hive做多维数据分析，总结一些常用HiveQL命令。

使用HiveQL

1.OrderByQuery–ObjectiveInlastApacheHiveTutorial,westudyHiveGroupByQueryindetail,inthistutorialwestudytoretrievethedetailsbasedononecolumnandsorttheresultsetbyascendingordescendingorderweusetheHiveQLS

在工作中使用hive比较多，也写了很多HiveQL。这里从三个方面对Hive常用的一些性能优化进行了总结。

从Shark说起Shark即HiveonSpark，为了实现与Hive兼容，Shark重用了Hive中的HiveQL解析，以近似认为仅从MapRed

HiveContext继承自SQLContext，但是增加了在Hive元数据库中查找表，以及用HiveQL语法编写SQL的功能。

排版：简单二、Hive介绍Hive是构架在hadoop之上的数据仓库工具，提供简单的sql查询功能，被称为HiveQL或HQL，然后将sql语

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive

Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，通过编写HiveQL语句，运行具体的MapReduce任务。2、特征：1）采用批处理方式处理海量数据。2）提供了ETL工具。3、Hive架构：Hive

hive中的正则表达式还是很强大的。数据工作者平时也离不开正则表达式。对此，特意做了个hive正则表达式的小结。所有代码都经过亲测，正常运行。1.regexp语法:AREGEXPB操作类型:strings描述:功能与RLIKE相同selectcount(*)fromolap_b_dw_hotelorder_fwherecreate_date_widnotregexp'\\d{8}'与下面查询的效果

列转行数据文件内容player.txt詹姆斯|小皇帝|2003|骑士,热火,湖人|3保罗|三炮|2005|黄蜂,快船,火箭|0韦德|闪电侠|2003|热火,骑士,公牛|3安东尼|甜瓜|2003|掘金,尼克斯,雷霆,火箭|0需求内容将选秀年份相同且冠军数量相同的球员姓名用+拼接展示2003,0|安东尼2003,3|詹姆斯+韦德2005,0|保罗涉及函数解析CONCAT_WSCONCAT(string

pan.baidu.com/s/1NU7Ec14iNMIuRQZ_h82gzA提取码：q4u6内容简介《Hive编程指南》是一本ApacheHive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法——HiveQL

第5章HiveQL数据操作在上一章中介绍了HiveQL的数据定义部分，所谓数据定义就是对数据库中表结构的增删改查；而数据操作则是关注对数据库中表的数据的操作，即如何装载数据到表中，如何从这些表中查询想要的数据

1、在命令行提示符前显示操作的数据库：hive>sethive.cli.print.current.db=true;2、查询结果显示字段名称：hive>sethive.cli.print.header=true;3、执行shell命令：hive>!ls;4、执行dfs命令：hive>dfs-ls;5、hive脚本中，--表示注释，在命令行中不能使用6、数据类型转换：hive>cast(sasint

1.union语法select_statementUNION[ALL|DISTINCT]select_statementUNION[ALL|DISTINCT]select_statement...UNION将多个SELECT语句的结果集合并为一个独立的结果集。当前只能支持UNIONALL(bagunion)。不消除重复行。每个select语句返回的列的数量和名字必须一样，否则，一个语法错误会被抛出