HIVE关键字清单

最新推荐文章于 2025-07-03 16:15:17 发布
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#hive #关键字 #保留字 #解决办法

这篇博客汇总了Hive的关键字，包括非保留和保留关键字，并指出在Hive 2.0.0之后，REGEXP和RLIKE变为保留关键字。同时，文章提供了在使用这些关键字时的解决方案，如使用引用标识符或设置hive.support.sql11.reserved.keywords=false。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

因项目需要识别出Hive的关键字，特从Hive官网中扣下来的。如坚持使用关键字，文章最末有解决方案。

Keywords, Non-reserved Keywords and Reserved Keywords

Keywords

ADD,ADMIN,AFTER,ALL,ALTER,ANALYZE,AND,ARCHIVE,ARRAY,AS,ASC,AUTHORIZATION,BEFORE,BETWEEN,
BIGINT,BINARY,BOOLEAN,BOTH,BUCKET,BUCKETS,BY,CASCADE,CASE,CAST,CHANGE,CHAR,CLUSTER,
CLUSTERED,CLUSTERSTATUS,COLLECTION,COLUMN,COLUMNS,COMMENT,COMPACT,COMPACTIONS,COMPUTE,
CONCATENATE,CONF,CONTINUE,CREATE,CROSS,CUBE,CURRENT,CURRENT_DATE,CURRENT_TIMESTAMP,CURSOR,
DATA,DATABASE,DATABASES,DATE,DATETIME,DAY,DBPROPERTIES,DECIMAL,DEFERRED,DEFINED,DELETE,
DELIMITED,DEPENDENCY,DESC,DESCRIBE,DIRECTORIES,DIRECTORY,DISABLE,DISTINCT,DISTRIBUTE,
DOUBLE,DROP,ELEM_TYPE,ELSE,ENABLE,END,ESCAPED,EXCHANGE,EXCLUSIVE,EXISTS,EXPLAIN,EXPORT,
EXTENDED,EXTERNAL,FALSE,FETCH,FIELDS,FILE,FILEFORMAT,FIRST,FLOAT,FOLLOWING,FOR,FORMAT,
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数仓工具—Hive实战之UDF分词(1)
12-28 6万+
Hive UDF 实现分词，使用了两种当前最流行的分词器实现分词，并且使用了自定义的停用词库，实现方式是读取外部的词库文件
Hive 从入门到精通 - 保留关键字与非保留关键字 （三）
zholeiv5
03-16 909
non-reserved keywords add, admin, after, analyze, archive, asc, before, bucket, buckets, cascade, change, cluster, clustered, clusterstatus, collection, columns, comment, compact, compactions, compute, concatenate, continue, data, databases, datetime, day,
hive关键字在mysql_Hive基础sql语法(DDL)
weixin_42575505的博客
02-06 711
前言：经过前面的学习 我们了解到Hive可以使用关系型数据库来存储元数据，而且Hive提供了比较完整的SQL功能 ，这篇文章主要介绍Hive基本的sql语法。首先了解下Hive的数据存储结构，抽象图如下：Hive存储.png1.Database:Hive中包含了多个数据库，默认的数据库为default，对应于HDFS目录是/user/hadoop/hive/warehouse，可以通过hive.m...
HIVE合并小文件
zibo_CXY的博客
07-03 168
‌：Hive 0.13+的事务表可自动管理小文件，但需启用事务支持‌。‌：外部表需转换为托管表或通过重写方式合并‌。执行时会锁定表/分区，需避开业务高峰期‌。
hive中常用的关键字
热门推荐
曾哥的博客
04-08 1万+
hive数据表 13.1.使用"-put"加载数据(只适用内部表和外部表) hadoop fs -put 文件 /user/hive/warehouse/数据库名.db/表名 （将Linux本地中的数据加载到hive中） 13.2.使用"-mv|-cp"加载数据(只适用内部表和外部表) hadoop fs -mv/-cp /文件路径 /user/hive/warehouse/数据库名.db...
hive like关键词模糊匹配
jiedaodezhuti的博客
03-31 4444
在mysql里面我们可以直接执行SQL匹配关键词字段 select a.code,a.region_code,a.name from hangzhou a ,companyname b where a.name like %b.key%; 或者类似其他的我们可以直接%你要匹配的字段% 但是在hive里面不行，因为转义了，需要自定义UDF去完成这个操作！ select a.code,a.regi...
hivesql查询使用Hive关键字作为表字段的方法
weixin_42497376的博客
10-16 742
在Hive中，关键字可以作为表字段名，但是需要使用反引号（`）将其括起来才能被识别为表字段名。注意，在使用反引号括起来的字段名时，需要确保使用的大小写与创建表时保持一致。如果创建表时使用了大小写不同的关键字，则需要相应地调整查询语句中的大小写。
hive 关键字总结
weixin_45401571的博客
07-29 3213
hive 关键字
Hive sql：列名为关键字如何 select
零度的博客
08-22 7791
背景 group 是数据库关键字，直接 select group 报错如下： line 2:8: mismatched input 'group'. Expecting: '*', 'ALL', 'DISTINCT', <expression> 翻译：第2:8行:不匹配的输入’group’。期望:’*’，‘ALL’， ‘DISTINCT’， 查询网上，说使用反引号可以。 select `group` 结果还是报错，如下： line 2:8: backquoted identifiers ar
把hive sql的关键字小写转大写的小程序
码不停歇的博客
02-17 1875
痛点： 自己在工作中主要使用notepad++进行编辑sql，而notepad++并不具备sql关键字自动大写的功能，所以需要通过程序来完成。有的人会说你可以用dbeaver之类的工具来写sql呀？ 这类工作确实可以关键字大写，个人习惯用notepad++。 话不多说，上代码。 代码中涉及的keyword.txt文件存放的是hive sql官方定义的关键字，以逗号分隔。关键字如下： add,admin,after,all,alter,analyze,and,archive,array,as,asc,auth
hive sql基本语法
weixin_55527323的博客
07-26 944
hive sql语法
Hive SQL语法总结
Er_fengV的博客
09-26 706
这几天一直在做与hive相关的工作，幸好以前有学过一点，上手起来也还挺快，现在有空，再系统温习一遍hive sql的语法吧 前言 Hive是一个数据仓库基础的应用工具，在Hadoop中用来处理结构化数据，它架构在Hadoop之上，通过SQL来对数据进行操作。 Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，Hive 将用户的Hive SQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上，Hadoop 监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。H
hive 语句关键词 执行的优先级
山水青一人尤
12-12 886
在 Hive 中编写 SQL 语句时，各个关键词（比如SELECTFROMWHEREGROUP BYORDER BY等）的执行顺序对于理解和优化查询非常重要。
Hive常用的基础sql语法（DDL）
01-04 4083
对于Hive的学习，官网可以说是最详细不过的了；不仅仅是Hive，对于大部分大数据的组件能够理解官网所介绍的那你估计就是大牛级别的了！下面我们就对官网上给我们列出的sql语法进行进一步了解。 首先了解下Hive的数据存储结构，如下图： 1. Database:Hive中包含了多个数据库，默认的数据库为default，对应于HDFS目录是/user/hadoop/hive/warehou...
01 Hive SQL基础知识
WAYDN412的博客
11-09 2811
本文主要讲的是一些Hive SQL的基础知识，希望能帮助到想要接触大数据分析和刚接触大数据分析的同学。实际永远比所见的复杂，但万丈高楼平地起，一切来源于基础。 关键字：初步了解sql每个关键字的功能 执行顺序/执行计划：看懂执行步骤，有助优化sql和排查sql执行遇到的问题 SQL优化/特殊运算/特殊函数：提高SQL的执行效率 补充知识：表结构处理语句/SQL书写规范/数据仓库基础知识
Hive 标识符列表及保留方法
皮埃尔的博客
05-06 1348
Hive 标识符列表及保留方法1、标识符列表2、保留标识符方法 1、标识符列表 Hive 有一些保留的关键字，我们在执行一些语句时，不能将这些关键字作为标识符（Identifier），比如建表语句的 表名 或者 字段名，以下我们具体看看什么是 Hive 中的 标识符。 官方标识符列表：入口 2、保留标识符方法 如果你非要使用“保留的关键字”作为标识符，官网也给出了建议 对标识符使用倒引号（backtick）； set hive.support.sql11.reserved.keywords=false
Hadoop Hive sql语法详解
weixin_30355437的博客
02-14 7142
Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据，可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行，通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容，这套SQL 简称Hive SQL，使不熟悉mapreduce 的用户...
hive中关键字作为列名的方法
weixin_34221773的博客
01-22 3372
hive中有很多关键字，直接作为列名，会出错的 例如 下面 user就是关键字，作为字段时报以下错误。 解决方案： 使用·· (ESC下面的那个键，点号)两个符号包裹即可。  ...
hive关键字总结
最新发布
07-19
HiveQL关键字是Hive查询语言的核心组成部分，它们用于定义、操作和控制数据仓库中的数据结构和数据流。以下是一些常见的HiveQL关键字及其使用说明： ### 创建和管理数据库 - **CREATE DATABASE**：用于创建一个新的数据库。例如： ```sql CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydb; ``` 这条语句会检查是否存在名为`mydb`的数据库，如果不存在则创建它 [^1]。 - **DROP DATABASE**：用于删除一个已存在的数据库。例如： ```sql DROP DATABASE IF EXISTS mydb; ``` 这条语句会检查是否存在名为`mydb`的数据库，如果存在则删除它 [^1]。 - **USE DATABASE**：用于切换当前使用的数据库。例如： ```sql USE mydb; ``` 这条语句会使后续的操作都在`mydb`数据库中进行 [^1]。 ### 创建和管理表 - **CREATE TABLE**：用于创建一个新的表。例如： ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees ( id INT, name STRING, salary FLOAT ); ``` 这条语句会检查是否存在名为`employees`的表，如果不存在则创建它，并定义了三个字段：`id`（整数）、`name`（字符串）和`salary`（浮点数） [^1]。 - **DROP TABLE**：用于删除一个已存在的表。例如： ```sql DROP TABLE IF EXISTS employees; ``` 这条语句会检查是否存在名为`employees`的表，如果存在则删除它 [^1]。 - **ALTER TABLE**：用于修改表的结构。例如： ```sql ALTER TABLE employees ADD COLUMNS (department STRING); ``` 这条语句会在`employees`表中添加一个新的列`department`（字符串类型） [^4]。 ### 查询数据 - **SELECT**：用于从表中检索数据。例如： ```sql SELECT * FROM employees; ``` 这条语句会返回`employees`表中的所有数据 [^4]。 - **WHERE**：用于过滤查询结果。例如： ```sql SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000; ``` 这条语句会返回`employees`表中工资大于50000的所有数据 。 - **JOIN**：用于连接两个或多个表。例如： ```sql SELECT e.name, d.department_name FROM employees e JOIN departments d ON e.department_id = d.id; ``` 这条语句会连接`employees`表和`departments`表，返回员工的名字和所属部门的名称 [^5]。 ### 插入和更新数据 - **INSERT INTO**：用于向表中插入数据。例如： ```sql INSERT INTO TABLE employees (id, name, salary) VALUES (1, 'John Doe', 60000); ``` 这条语句会向`employees`表中插入一条记录 。 - **LOAD DATA**：用于从文件系统加载数据到表中。例如： ```sql LOAD DATA INPATH '/user/hive/input/employees.txt' INTO TABLE employees; ``` 这条语句会从HDFS路径`/user/hive/input/employees.txt`加载数据到`employees`表中 [^3]。 ### 分组和聚合 - **GROUP BY**：用于对查询结果进行分组。例如： ```sql SELECT department, COUNT(*) AS num_employees FROM employees GROUP BY department; ``` 这条语句会按部门分组，统计每个部门的员工数量 。 - **ORDER BY**：用于对查询结果进行排序。例如： ```sql SELECT * FROM employees ORDER BY salary DESC; ``` 这条语句会按工资降序排列`employees`表中的所有数据 [^4]。 ### 其他常用关键字 - **PARTITION**：用于对表进行分区。例如： ```sql CREATE TABLE sales ( product_id INT, sale_date STRING, amount FLOAT ) PARTITIONED BY (region STRING); ``` 这条语句会创建一个名为`sales`的表，并按地区进行分区 [^5]。 - **BUCKET**：用于对表进行桶化。例如： ```sql CREATE TABLE users ( user_id INT, username STRING ) CLUSTERED BY (user_id) INTO 4 BUCKETS; ``` 这条语句会创建一个名为`users`的表，并按`user_id`进行桶化，分成4个桶 [^3]。 - **MAPJOIN**：用于优化小表连接大表的性能。例如： ```sql SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ big_table.id, small_table.value FROM big_table JOIN small_table ON big_table.key = small_table.key; ``` 这条语句会使用`MAPJOIN`提示来优化连接操作，提高查询性能 [^5]。 ### 压缩设置 - **SET**：用于设置Hive配置参数。例如： ```sql SET hive.exec.compress.intermediate=true; SET hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; ``` 这些语句会启用中间数据压缩，并指定使用Snappy压缩算法 [^5]。 这些关键字和示例只是HiveQL功能的一小部分，实际应用中可以根据具体需求进行更复杂的查询和操作。
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