hive 的CLI使用手册

本文详细介绍Hive命令行操作的使用方法,包括查询、设置参数、非交互执行脚本等核心功能,以及如何通过静默模式输出结果,提供丰富的实践示例。
写的不够全,后面有时间再补吧<个人汉语水平有限,语言组织平平,见谅>
hive CLI语言手册
【hive命令行操作】
可以使用命令 ./hive -H或./hive -help 查看帮助
(为hive0.9.0版使用)
usage: hive
-d,--define <key=value> hive中的变量替换应用
-e <quoted-query-string> 将hive的命令行不显示执行过程
-f <filename> 非交互执行hive脚本,脚本来源于一个可执行文件
-H,--help 打印帮助
-h <hostname> 指定连接hive的服务端IP
--hiveconf <property=value> 指定hive执行过程中的临时配置
--hivevar <key=value> 同上
-i <filename> 初始化sql文件
-p <port> 指定连接hive服务端的端口号
-S,--silent 静默模式执行hive的shll命令
-v,--verbose 冗长模式(将hive的执行详细信息显示在操作台)
--database <dbname> 指定使用的数据库


举例:
1.hive 查询
$HIVE_HOME/bin/hive -e 'select a.col from tab1 a'
2.设置hive的驱动参数 [具体hive参数后续文档做详细说明]
$HIVE_HOME/bin/hive -e 'select a.col from tab1 a' --hiveconf hive.exec.scratchdir=/home/my/hive_scratch --hiveconf mapred.reduce.tasks=32
3.通过静默的方式将输出结果输出到指定的文本
$HIVE_HOME/bin/hive -S -e 'select a.col from tab1 a' > a.txt
4.使用非交互的方式执行本地脚本
$HIVE_HOME/bin/hive -f /home/my/hive-script.sql
5.使用非交互的方式执行hadoop支持的文件系统中的脚本文件
$HIVE_HOME/bin/hive -f hdfs://<namenode>:<port>/hive-script.sql
$HIVE_HOME/bin/hive -f s3://mys3bucket/s3-script.sql
6.在初始化脚本之前进入到交互模式
$HIVE_HOME/bin/hive -i /home/my/hive-init.sql <未验证>


【备注】
hiverc 文件
当没有使用-i指定初始化sql文件时,hive将尝试加载$HIVE_HOME/bin/.hiverc 和 $HOME/.hiverc作为初始化文件
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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