绿萝蔓蔓绕枝生

目录1、机制和原理2、优缺点2.1、优点2.2、缺点3、索引操作3.1、创建索引2、查看索引3、删除索引4、加载索引数据5、使用索引1、机制和原理Hive的索引其实是一张索引表（Hive的物理表），在表里面存储索引列的值，该值对应的HDFS的文件路径，该值在数据文件中的偏移量。当Hive通过索引列执行查询时，首先通过一个MR Job去查询索引表，根据索引列的过滤条件，查询出该索引列值对应的HDFS文件目录及偏移量，并且把这些数据输出到HDFS的一个文件中，然后再根据这个文件中去筛选原文件，作为查询Jo

1、测试字段<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><people><Name>张三</Name><age>20</age><XinXi><XinBie>"男"</XinBie></XinXi></people><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><people><Na

注意：需要开启hive服务首先建一个maven工程，导入依赖包导pom.xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-jdbc</artifactId> <version>1.1.0</version> </dependency.

目录1、Hive函数分类1.1、从输入输出角度分类1.2、从实现方式分类2、内置函数2.1、字符函数（1）concat()（2）concat_ws()（3）instr(string,substr)（4）length(string)（5）locate(substr,str,pos)（6）lower(string) /upper(string)（7）regexp_replace(x,y,z)（8）split(string,x)（9）substr(string,x,y)/substring(string,x,y)

目录一、概述1、定义2、语法3、演示数据二、窗口函数 - 序列1、row_number()2、rank()3、dense_rank()4、ntile(n)5、percent_rank()三、窗口函数 - 聚合1、count()2、sum()3、avg()、max()、min()四、窗口函数 - 分析1、cume_dist2、lead／lag(col,n)3、firsvt_value、last_value五、窗口函数 - 窗口子句1、含义2、行窗口3、范围窗口一、概述1、定义窗口函数是一组特殊函数扫

一、dbeaver下载安装网盘下载连接：https://pan.baidu.com/s/1IqYXOZ3z8j8z13KFuW4ZPg提取码：6jd9下载完成后解压安装即可二、连接hive1.打开虚拟机，并开启hadoop、hiveserver22.右击数据库导航栏---->新建连接选择 Apache Hive 后下一步3.首次连接需要编辑驱动，添加hive-hbase-handler-1.1.0-cdh5.14.2.jar将虚拟机中的hive/lib/hive-hbase-ha

1、Hive函数的分类1、从输入输出角度分类标准函数：一行数据中的一列或多列为输入，结果为单一值聚合函数：多行的零列到多列为输入，结果为单一值表生成函数：零个或多个输入，结果为多列或多行2、从实现方式分类（1）内置函数Hive提供大量内置函数供开发者使用标准函数包含字符函数、类型转换函数、数学函数、日期函数、集合函数、条件函数等聚合函数表生成函数（2）自定义函数UDF：自定义标准函数UDAF：自定义聚合函数UDTF：自定义表生成函数2、Hive内置函数2.1、字

1、Hive查询 - SELECT基础select 用于映射符合指定查询条件的行；Hive select 是数据库标准SQL的子集；Hive select 查询与 mysql select 类似；基本语法如下：SELECT 1;SELECT [DISTINCT] column_nam_list FROM table_name;SELECT * FROM table_name;SELECT * FROM table_name WHERE name!='Lucy' LIMIT 5;...

Apache Hive基础以及Hive基础命令一、什么是 `Hive`二、Hive数据类型原始数据类型复杂数据类型Hive元数据结构三、Hive基础命令1、连接方式2、库级操作（同`mysql`）3、数据表分类4、hive 建表语句5、插入数据、读取文件6、删除表7、修改表四、Hive分区定义分区静态分区操作动态分区五、Hive 分桶(Buckets)六、视图一、什么是 Hivehive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制；h

一、Hive概述1、定义基于Hadoop的数据仓库解决方案将结构化的数据文件映射为数据库表提供sql的查询语言HQL(Hive Query Language)Hive让更多的人使用Hadoop2、起源Hive是Apache顶级项目Hive始于2007年的Facebook官网：hive.apache.org3、Hive的优势和特点入门简单，HQL类SQL语法统一的元数据管理，可与impala/spark等共享元数据灵活性和扩展性较好：支持UDF，自定义存储格式等支持在不同

hive中order by ，sort by ，distribute by 和 cluster by的区别总说：笼统地看，这四个在hive中都有排序和聚集的作用，然而，它们在执行时所启动的MR却各不相同。细讲：order by：order by会对所给的全部数据进行全局排序，并且只会“叫醒”一个reducer干活。它就像一个糊涂蛋一样，不管来多少数据，都只启动一个reducer来处理。因此，数据量小还可以，但数据量一旦变大order by就会变得异常吃力，甚至“罢工”。sort by：sor