数据处理技术-hive基本操作

实验6 熟悉Hive的基本操作 一、实验目的 (1)理解Hive作为数据仓库在Hadoop体系结构中的角色。 (2)熟练使用常用的HiveQL。 二、实验平台 操作系统:Ubuntu18.04(或Ubuntu16.04)。 Hadoop版本:3.1.3。 Hive版本:3.1.2。 JDK版本:1.8。 三、数据集 由《Hive编程指南》(O’Reilly系列,人民邮电出版社)提供,下载地址: https://raw.githubusercontent.com/oreillymedia/programming_hive/master/ 阅读详情

Hive基本操作

Hive的基本操作可以分为三个部分:DDL, DML, Hive Shell.

DDL Data Definition Language

主要用于数据库的创建、删除、修改和显示等操作,并不涉及表内部的操作。

CREATE DATABASE <NAME> //创建数据库
ALTER DATABASE <NAME> //修改数据库
DROP DATABASE <NAME> //删除数据库
CREATE TABLE <NAME> //创建表
ALTER TABLE <NAME> {add, modify, drop column} //修改表
DROP TABLE <NAME> //删除表
CREATE INDEX <NAME> //创建索引
DROP INDEX<NAME> //删除索引

CREATE TABLE <NAME1> LIKE <NAME2> //创建表,结构与NAME2表结构相同
 
SHOW DATABASES //查看所有数据库
SHOW TABLE <NAME> //查看表
SHOW TABLES //查看所有表
SHOW TABLES '*<KEYWORDS>*' //模糊查询含KEYWORDS关键字的表
SHOW PARTITIONS TABLES //查看表的分区 
DESCRIBE TABLE <NAME> //查看表信息

DML Data Manipulation Language

DML主要用于数据的加载LOAD,添加INSERT,查询SELECT操作。

LOAD DATA LOCAL INPATH  //加载数据
INSERT INTO //插入数据
INSERT OVERWRITE //覆写数据
UPDATE TABLE //更新表
DELETE FROM TABLE WHERE //删除表 
MERGE //合并 
SELECT <COLUMN_NAME> FROM <TABLE_NAME> WHERE <CONDITION> // 选择查询
大数据领域Hive在实时数据处理中的应用案例 随着信息技术的飞速发展,数据量呈现爆炸式增长,实时数据处理成为了企业获取竞争优势的关键。Hive作为大数据领域中一款重要的数据仓库工具,在批处理方面有着广泛的应用。然而,如何将Hive应用于实时数据处理,是当前大数据领域的一个重要研究方向。本文旨在探讨Hive在实时数据处理中的应用案例,通过实际案例展示Hive在实时数据处理中的可行性和优势,为相关从业者提供参考。本文将按照以下结构进行组织:首先介绍Hive的核心概念和与实时数据处理的联系;然后阐述Hive在实时数据处理中的核心算法原理和具体操作步骤; 阅读详情

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Ayu阿予
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