Hive------Hive Lateral view、视图、索引

最新推荐文章于 2025-06-04 22:02:59 发布
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文章标签： hive hadoop big data
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1.Hive Lateral view
Lateral View用于和UDTF函数（explode、split）结合来使用。
主要解决在select使用UDTF做查询过程中，查询只能包含单个UDTF，不能包含其他字段、以及多个UDTF的问题

语法：
LATERAL VIEW udtf函数 表名 AS 字段名
在这里插入图片描述

hive-3
leezsj的博客
07-13 689
⼆级分区 ⼆级分区指的是在⼀张表中有两个分区,创建和插⼊时都要指定两个分区名,最常⻅的就 是下⾯案例的年和⽉,创建的语法和流程都是和⼀级分区⼀样,只是多⼀个分区⽽已. create table if not exists part2( id int, name string ) partitioned by (year string,month string) row format delimited fields terminated by ','; load data local inpath
Hive的视图和索引
guoliduo的博客
04-08 1481
目录 1、Hive Lateral View 2、Hive视图 3、Hive索引 1、Hive Lateral View 1、基本介绍 Lateral View用于和UDTF函数（explode、split）结合来使用。 ​ 首先通过UDTF函数拆分成多行，再将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表。主要解决在select使用UDTF做查询过程中，查询只能包含单个UDTF，不能包含其...
hive-lateral view+视图+索引
weixin_46373361的博客
04-18 240
hive-lateral view+视图+索引hive Lateral View视图索引 hive Lateral View Lateral View用于和UDTF函数（explode、split）结合来使用。 首先通过UDTF函数拆分成多行，再将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表。 1 小明1 ["lol","book","movie"] {"beijing":"xisanqi","shanghai":"pudong"} 2 小明2 ["lol","book","movie"] {"beijing":"x
Hive 核心原理（hive-3.1.2）
小王是个弟弟
08-29 9960
全面分析与传统数据库在设计理念、基本使用等方面的相同点和不同点。hive有这一篇差不多就够了
Hive函数 -- 总结
Alfie的博客
07-18 1153
最初Hive函数分为 内置函数 和 用户自定义函数两大类, 其中用户自定义函数又被分为3类, 分别是:用户自定义函数:UDF: 全称叫 User Defined Functions, 普通函数, 即: 一进一出.例如: select * from stu;UDAF: 全称叫 User Defined Aggregation Functions, 聚合函数, 即: 多进一出.例如: select count(id) from stu;
Hive Lateral View、视图、索引
墨玉浮白的博客
06-29 578
一、Hive Lateral View 1.Lateral View用于和UDTF函数（explode、split）结合来使用。 2.首先通过UDTF函数拆分成多行，再将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表。 3.主要解决在select使用UDTF做查询过程中，查询只能包含单个UDTF，不能包含其他字段、以及多个UDTF的问题 语法： LATERAL VIEW udtf(expression) ...
hive学习(九)------lateral view，视图，索引
qq_43719634的博客
02-26 272
1.lateral view Lateral View用于和UDTF函数（explode、split）结合来使用。 首先通过UDTF函数拆分成多行，再将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表。 主要解决在select使用UDTF做查询过程中，查询只能包含单个UDTF，不能包含其他字段、以及多个UDTF的问题 语法： LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS...
Hive---分区和分桶
shall潇の菜园
03-30 392
文章目录一、分区1.创建2.插入二、分桶1.创建2.插入3、随机抽样三、分区和分桶的区别 一、分区 1.创建 create table 表名( 字段1 属性,... ) partitioned by (字段名 属性) //注意这个分区中的字段名最好不要和表中的字段名相同 row format ...; 2.插入 insert into 表名 partition(字段名="XXX") select * from 其他表 where 条件; 严格模式：不加where 条件不允许全表查看 严格模式查询：
Hive详解之lateral view、视图和索引
lixinkuan的博客
10-06 2082
一、Hive Lateral View 语法： LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias) 示例：统计人员表中共有多少种爱好、多少个城市? 查询01： select count(distinct(myCol1)), count(distinct(myCol2)) from ...
Hive SQL 精进系列：一行变多行的 LATERAL VIEW EXPLODE
进一步有进一步的欢喜~
03-15 1241
当处理复杂数据结构时，例如数组和映射类型的数据，普通的 SQL 操作可能无法满足需求。而 `LATERAL VIEW EXPLODE` 这一组合功能就成为了解决这类问题的强大工具。本文将深入探讨 `LATERAL VIEW EXPLODE` 的原理、语法、使用场景，并通过丰富的案例来更好地理解帮掌握这一工具。
Hive Lateral View & 视图 & 索引
chooser007的博客
07-01 405
Hive Lateral View 1、Lateral View用于和UDTF函数（explode、split）结合来使用 2、首先通过UDTF函数拆分成多行，再将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表 3、主要解决在select使用UDTF做查询过程中，查询只能包含单个UDTF，不能包含其他字段、以及多个UDTF的问题 4、语法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias) Hive...
hive命令
fljiaoyuxue的博客
06-25 934
#4、mysql驱动拷贝 在D:\Maven\jar_mgr\apache-maven-3.5.4\repository\mysql\mysql-connector-java\5.1.47找到mysql-connector-java-5.1.47.jar包将其复制到/opt/software/hive312/lib下 #5、初始化 cd /opt/software/hive312 ./schematool -dbType mysql -initSchema #6、启动关闭hive服务 #[后台启动] noh
【Hive入门】
weixin_40433003的博客
06-04 193
之前实习写的笔记，上传留个备份。
【网络安全】漏洞分析：阿帕奇漏洞学习
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06-04 507
Partial PUT原始实现处理不完整PUT请求时替换文件路径分隔符，由于开启了session的持久化缓存机制，因此导致默认情况下PUT上传到的文件目录在同一个临时文件夹中，可通过session完成反序列化。：MacOS 和 Windows 平台因File.exists()检查及大小写忽略问题，可通过条件竞争加载xxx.Jsp文件写入DefaultServlet，此时如果恰好GET xxx.jsp碰到文件的落地，最终xxx.Jsp交给了JspServlet处理器处理。
hive 3集成Iceberg 1.7中的Java版本问题
破晓的成长之路
06-04 206
在此有两种解决方案，可以升级到Java11或者Java17，但涉及到影响范围比较大，谨慎操作。另一种则是降低Iceberg版本，但无法体验到Iceberg的一些最新特性。看提示是说当前版本iceberg采用java 11编译，但本地为java 8，看官网release信息证实如此，
【hive sql】窗口函数
m0_48165967的博客
06-04 322
上述俩函数如果用desc倒序排序，则first_value取的是最后一个值，last_value取的是第一个值。5. 序列分析函数，不支持window子句。
HiveSQL语法全解析与实战指南
不辉放弃的博客
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HiveSQL完整语法体系解析与应用指南 本文系统梳理了HiveSQL的核心语法体系，包含DDL、DML和DQL三大语言模块。重点分析了Hive特有的分区/分桶机制、复杂数据类型支持、动态分区插入等特性，对比了与传统SQL在索引、事务支持和执行模式上的关键差异。同时提供了包括向量化查询、小文件合并等优化配置建议，强调ORC/Parquet格式的性能优势。通过掌握这些特性，可有效提升PB级数据处理效率，充分发挥Hive在大数据仓库中的优势。
Doris查询Hive数据：实现高效跨数据源分析的实践指南
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weixin_47233946的博客
06-04 431
**数据更新延迟**：Hive数据变更后，需执行`REFRESH CATALOG hive_catalog`同步元数据。- **外部表**：在Doris中创建表结构映射，直接读取Hive存储在HDFS或对象存储（如S3）中的数据。- **数据类型映射**：注意Hive的`TIMESTAMP`类型与Doris的`DATETIME`差异。- **AB测试分析**：快速查询Hive中的用户行为日志，结合Doris实时指标计算。- **实时分析Hive冷数据**：无需数据迁移，直接查询Hive中的历史数据。
图片上传问题解决方案与实践
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06-04 273
实际部署时建议配合 Nginx 等反向代理服务器处理静态资源请求，提升系统性能与安全性。
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