hive命令4

本文探讨Hive数据库的分区策略,包括注意事项、如何高效利用日期列进行分区,以及通过具体案例展示如何利用LIKE、BETWEEN等SQL运算符进行精确查询。

hive命令4

1.分区注意事项
(1)挑选一列作为分区键,其唯一值的个数应在较低值到中间值之间
(2)避免分区小于1GB(越大越好)
(3)当分区数量较多时,调整HiveServer2和Hive Metastore的内存
(4)当使用多列作为分区键时,对于每一个分区键列的组合都要创建一个子目录的
嵌套树。应该避免深入嵌套,因为这回导致太多的分区,进而使创建的文件非常小
(5)当使用hive流处理插入数据时,如果多个会话向相同的分区写入数据,那么就会导致锁闭
(6)可以修改某一分区表的模式,但是,一旦结构发生变化,就无法在已有分区中修改数据了
(7)如果要将数据并行插入到多个分区,应该将
hive.optimize.sort.dynamic.partition设置为true

2.对日期列进行高效分区
如:日期中按照"YYYY-MM-DD"格式比按照 年月日各自的值进行多深度分区在某些时候
更加高效。
使用单个字符串的优势:它允许使用更多的SQL运算符,例如:LIKE,IN,BETWEEN,
但是如果采用嵌套分区,就不太容易使用这些运算符了

3.案例
假设有表A,通过DataStamp字符串按照"YYYY-MM-DD"格式进行分区,SQL查询如下

查询选择特定日期:
select * from table A where DataStamp IN (‘2015-01-01’,‘2016-02-02’,‘2017-03-03’);

查询一年中所有的日期
select * from table A where DataStamp LIKE ‘2018-%’;

查询一年中特定月的所有日期
select * from table A where DataStamp LIKE ‘2019-02-%’;

查询所有以5开始/结束的日子
select * from table A where DataStamp LIKE ‘%-%-%5’;

查询2015年1月1日到2015年3月1日的所有日子
select * from table A where DataStamp BETWEEN ‘2015-01-01’ AND ‘2015-03-01’;

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
### 常用Hive命令列表及使用示例 #### 1. **创建表** Hive支持创建内部表(管理表)和外部表。创建表的基本语法如下: ```sql -- 创建内部表 CREATE TABLE student ( id INT, name STRING, age INT ); -- 创建外部表 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS logs ( id STRING, event STRING ) LOCATION '/user/hive/logs'; ``` - 外部表在删除时不会删除数据文件,仅删除元数据[^3]。 #### 2. **删除表** 删除表的操作会移除表的元数据以及表中的数据(如果是管理表)。 ```sql -- 删除内部表 DROP TABLE IF EXISTS student; -- 删除外部表(仅删除元数据) DROP TABLE IF EXISTS logs; ``` #### 3. **加载数据** Hive支持从本地文件系统或HDFS加载数据到表中。 ```sql -- 从本地加载数据到表中 LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/student.csv' INTO TABLE student; -- 从HDFS加载数据到表中 LOAD DATA INPATH '/user/hive/input/student.csv' INTO TABLE student; ``` #### 4. **导出数据** Hive支持将表数据导出到HDFS路径中。 ```sql -- 导出数据到HDFS EXPORT TABLE student TO '/user/hive/warehouse/export/student'; ``` #### 5. **导入数据** Hive支持从HDFS路径导入数据到表中,前提是已经通过`EXPORT`导出数据。 ```sql -- 导入数据到指定Hive表中 IMPORT TABLE student2 FROM '/user/hive/warehouse/export/student'; ``` #### 6. **查询操作** Hive支持类SQL的查询语法,包括过滤、聚合、连接等操作。 ```sql -- 查询所有数据 SELECT * FROM student; -- 条件查询 SELECT * FROM student WHERE age > 20; -- 聚合查询 SELECT age, COUNT(*) AS count FROM student GROUP BY age; -- 连接查询 SELECT a.id, a.name, b.score FROM student a JOIN scores b ON a.id = b.student_id; ``` #### 7. **修改表结构** Hive支持对表结构进行修改,例如添加列或修改列名。 ```sql -- 添加列 ALTER TABLE student ADD COLUMNS (email STRING); -- 修改列名 ALTER TABLE student CHANGE COLUMN name full_name STRING; ``` #### 8. **分区表操作** Hive支持分区表,用于提高查询性能。 ```sql -- 创建分区表 CREATE TABLE sales ( product_id INT, amount DOUBLE ) PARTITIONED BY (country STRING); -- 加载数据到指定分区 INSERT INTO TABLE sales PARTITION (country='US') SELECT product_id, amount FROM sales_data WHERE country = 'US'; ``` #### 9. **Hive Shell命令** Hive Shell支持一些常用命令,如查看表结构、显示数据库等。 ```bash # 查看表结构 DESCRIBE student; # 显示所有表 SHOW TABLES; # 显示数据库 SHOW DATABASES; # 切换数据库 USE mydatabase; ``` #### 10. **HiveServer2连接** HiveServer2允许通过JDBC或Beeline连接Hive服务。 ```bash # 启动HiveServer2 hive --service hiveserver2 # 使用Beeline连接HiveServer2 beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n username ``` --- ###
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