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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 的用户很方便的利用SQ

1.数据倾斜原因a.大表（2.8G）与小表关联（580K）b.大表（2.8G）与大表（3.0G）关联首先谈论大表与小表的关联导致数据倾斜问题 实例如下：大表数据格式：小表数据格式：关联语句hive>select  *  from report_tour_spot_detail s join repo

Hive提供了很多的函数，可以在命令行下show functions罗列所有的函数，你会发现这些函数名与mysql的很相近，绝大多数相同的，可通过describe function functionName 查看函数使用方法。hive支持的数据类型很简单就INT(4 byte integer),BIGINT(8 byte integer),FLOAT(single precision)

HIVE是什么 ?来自度娘百科的解释：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，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。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 简单来说，就是用QL这种语言的方式来

1、Hive架构与基本组成    下面是Hive的架构图。图1.1 Hive体系结构    Hive的体系结构可以分为以下几部分：    （1）用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动 Client模式

在Hive中，某些小技巧可以让我们的Job执行得更快，有时一点小小的改动就可以让性能得到大幅提升，这一点其实跟SQL差不多。首先，Hive != SQL，虽然二者的语法很像，但是Hive最终会被转化成MapReduce的代码去执行，所以数据库的优化原则基本上都不适用于 Hive。也正因如此，Hive实际上是用来做计算的，而不像数据库是用作存储的，当然数据库也有很多计算功能，但一般并不建议在

原生类型原生类型包括TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,BOOLEAN,FLOAT,DOUBLE,STRING,BINARY (Hive 0.8.0以上才可用),TIMESTAMP (Hive 0.8.0以上才可用)，这些数据加载很容易，只要设置好列分隔符，按照列分隔符输出到文件就可以了。假设有这么一张用户登陆表CREATE TABLE login

介绍hive的用户自定义聚合函数（UDAF）是一个很好的功能，集成了先进的数据处理。hive有两种UDAF：简单和通用。顾名思义，简单的UDAF，写的相当简单的，但因为使用Java反射导致性能损失，而且有些特性不能使用，如可变长度参数列表。通用UDAF可以使用​​所有功能，但是UDAF就写的比较复杂，不直观。本文只介绍通用UDAF。UDAF是需要在hive的sql语句和gr

HIVE允许用户使用UDF（user defined function）对数据进行处理。用户可以使用‘show functions’ 查看function list，可以使用'describe function function-name'查看函数说明。[plain] view plaincopyhive> show functions;  

2012-12-24 19:30:24Hive的原理—— 深入浅出学Hive 交流分类：Java 目录： 初始Hive Hive安装与配置 Hive 内建操作符与函数开发 Hive JDBC hive参数 Hive 高级编程 Hive QL Hive Shell 基本操作 hive 优化 Hive体系结构 Hive的原理   配套视频课程   第一部分：Hive原理 为什么

Hive进行UDF开发十分简单，此处所说UDF为Temporary的function，所以需要hive版本在0.4.0以上才可以。一、背景：Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括：a）文件格式：Text File，Sequence Fileb）内存中的数据格式： Java Integer/St

1.基本的Select 操作如何实现？2.基于Partition的查询如何实现？3.如何实现join，是否支持左连接，右连接？4.hive数据如何去重？5.ORDER BY 是否全局排序，只有一个Reduce任务？6.SORT BY 是否全局排序？7.hive是否支持exists?8.Hive不支持所有非等值的连接,为什么？1 基本的Select 操作

hive增删改查与传统数据的区别是什么？hive不支持用insert语句一条一条的进行插入操作，也不支持update操作。数据是以load的方式加载到建立好的表中。数据一旦导入就不可以修改。DML包括：INSERT插入、UPDATE更新、DELETE删除•向数据表内加载文件•将查询结果插入到Hive表中•0.8新特性 insert into向数据表内加载

hive同样也面对传统数据库的一些操作，那么hive1.如何增加分区、删除分区？2.如何重命名表?3.如何修改列的名字、类型、位置、注释?4.如何增加/更新列?5.如何增加表的元数据信息?表添加一列 ：hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);复制代码添加一列并增加列字

hive或许我们有一个整体的认识，可以转换为mapreduce，那么具体是如何做的那？1.编写的mapreduce能否成为hive插件那？2.hive如何创建？3.hive是如何查询数据的？1.认识hive： 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

Hive提供了很多的函数，可以在命令行下show functions罗列所有的函数，你会发现这些函数名与mysql的很相近，绝大多数相同的，可通过describe function functionName 查看函数使用方法。hive支持的数据类型很简单就INT(4 byte integer),BIGINT(8 byte integer),FLOAT(single precision)

map/reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完，此称之为数据倾斜。1.万能膏药：hive.groupby.skewindata=tru