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Hive的基本SQL操作(DDL篇)

目录​编辑一、数据库的基本操作1.1 展示所有数据库1.2 切换数据库1.3 创建数据库1.4 删除数据库1.5 显示数据库信息1.5.1 显示数据库信息1.5.2 显示数据库详情二、数据库表的基本操作2.1 创建表的操作2.1.1 创建普通hive表(不包含行定义格式)2.1.2 创建自定义行格式的hive表2.1.3 创建默认分隔符的hive表(^A、^B、^C)2.1.4 创建hive的外部表(需要添加external和location的关键字)2.1.5 创建单分区表2.1.6 创建多分区表2.1.7 给分区表添加分区列的值2.1.8 删除分区列的值2.1.9 修复分区2.1.9.1在

Hive中hash函数及md5函数

目录hive中的hash函数实例hive中md5函数hive中sha2函数补充hive中的hash函数Hive中的HASH函数用于将任意长度的字符串或二进制数据映射为一个固定长度的整数值,其语法如下:HASH(str)其中,str是要进行哈希计算的字符串或二进制数据。Hive中的哈希函数采用的是MurmurHash算法,这是一种非常高效的哈希算法。该算法将输入数据分为若干个块,每个块都进行哈希计算,最终将所有块的哈希值合并起来得到最终的哈希值。由于哈希函数的特性,相同的输入数据每次计算得到的哈希值都是相同的,因此HASH函数可以用于对数据进行快速的去重或分组实例selecthash('我爱你'

Hive执行计划之一文读懂Hive执行计划

概述Hive的执行计划描述了一个hiveSQL语句的具体执行步骤,通过执行计划解读可以了解hiveSQL语句被解析器转换为相应程序语言的执行逻辑。通过执行逻辑可以知晓HiveSQL运行流程,进而对流程进行优化,实现更优的数据查询处理。同样,通过执行计划,还可以了解到哪些不一样的SQL逻辑其实是等价的,哪些看似一样的逻辑其实是执行代价完全不一样。如果说Hive优化是一堵技术路上的高墙,那么关于Hive执行计划,就是爬上这堵高墙的一架梯子。不同版本的Hive会采用不同的方式生成的执行计划。主要区别就是基于规则生成hive执行计划,和基于成本代价来生成执行计划。而hive早期版本是基于规则生成执行计

【Spark大数据习题】习题_Spark SQL&&&Kafka&& HBase&&Hive

Scala语言基础PDF资源路径-Spark1PDF资源路径-Spark2一、填空题1、Scala语言的特性包含面向对象编程、函数式编程的、静态类型的、可扩展的、可以交互操作的。2、在Scala数据类型层级结构的底部有两个数据类型,分别是Nothing和Null。3、在Scala中,声明变量的关键字有var声明变量和val声明常量。4、在Scala中,获取元组中的值是通过下划线加角标来获取的。5、在Scala中,模式匹配是由关键字match和case组成的。二、判断题1、安装Scala之前必须配置JDK。(√)2、Scala语言是一种面向过程编程语言。(×)3、在Scala中,使用关键字var

Iceberg从入门到精通系列之二:Iceberg集成Hive

Iceberg从入门到精通系列之二:Iceberg集成Hive一、Hive引入Iceberg的jar包二、修改hive-site.xml三、启动hadoop集群四、启动hive元数据服务五、进入Hive数据库六、创建和管理Catalog七、使用HiveCatalog八、指定Catalog类型HiveCatalog九、指定Catalog类型HadoopCatalog十、指定路径加载十一、Hive内部表和外部表的区别理解Iceberg核心概念可以阅读博主下面这篇技术博客:Iceberg从入门到精通系列之一:Iceberg核心概念理解一、Hive引入Iceberg的jar包拷贝Iceberg的jar

华为云云耀云服务器L实例评测|在Docker环境下部署Hive数据库

文章目录前言云耀云服务器L实例简介Docker简介Hive简介一、配置环境购买云耀云服务器L实例查看云耀云服务器L实例状态重置密码查看弹性公网IP地址FinalShell连接服务器二、安装Hive容器创建Hive容器宿主机上传hive安装包并解压修改hive配置文件上传配置mysql驱动启动mysql和hadoop容器创建hive容器进入hive容器配置hive环境变量初始化mysql元数据三、启动Hive启动hive和使用beeline连接hive配置hive自动启动创建日志保存目录创建启动脚本设置脚本执行权限加入自动启动服务重启容器总结前言​这是Maynor创作的华为云云耀云服务器L实例测

【2024大数据专业毕业设计必过选题】100个大数据专业毕设选题免费详细讲解,大数据毕业生必看毕设选题、创新点,hadoop/spark/hive/实时数据分析选题指导

2024年大数据专业毕设必过选题选题注意事项:(1)数据是否能够获取(2)工作量是否满足毕设要求(3)代码是否通俗易懂,能否在短期内掌握(4)选题是否具有现实意义,创新点(5)个人电脑硬件是否支持运行大数据项目大数据毕设项目主要流程:(1)大数据环境搭建:虚拟机搭建(分布式、伪分布式)、Hadoop、Hbase、Zookeeper、Hive、Hbase、Kafka、Flume等组件的安装(2)数据获取与清洗:爬虫、公开渠道获取等(3)数据分析:选择合适的大数据分析技术(4)数据挖掘:聚类、预测、推荐等(5)可视化展示:大屏、导航栏跳转等一、Hive数据仓库相关选题Hive数据仓库项目的核心仓库

【大数据之Hive】四、配置Hive元数据存储到MySQL

需求:  把Hive元数据写道MySQL的metastore数据库中(MySQL默认没有metastore数据库,需要提前创建:createdatabasemetastore;)  连接地址:jdbc:mysql//hadoop102:3306/metastore  驱动:com.mysql.cj.jdbc.Driver  用户名:root  密码:1234561配置元数据到MySQL(1)新建元数据库:#登录到MySQLmysql-uroot-p123456#创建元数据库mysql>createdatabasemetastore;mysql>quit;(2)把MySQL的JDBC驱动拷贝到H

6、hive的select(GROUP BY、ORDER BY、CLUSTER BY、SORT BY、LIMIT、union、CTE)、join使用详解及示例

ApacheHive系列文章1、apache-hive-3.1.2简介及部署(三种部署方式-内嵌模式、本地模式和远程模式)及验证详解2、hive相关概念详解–架构、读写文件机制、数据存储3、hive的使用示例详解-建表、数据类型详解、内部外部表、分区表、分桶表4、hive的使用示例详解-事务表、视图、物化视图、DDL(数据库、表以及分区)管理详细操作5、hive的load、insert、事务表使用详解及示例6、hive的select(GROUPBY、ORDERBY、CLUSTERBY、SORTBY、LIMIT、union、CTE)、join使用详解及示例7、hiveshell客户端与属性配置、

Hive学习:Hive导入字段带逗号和换行符的CSV文件

HiveHandlerCsv一、字段带逗号二、字段带换行符三、字段带逗号和换行符一、字段带逗号100,"600,000,000.00",李世民比如上面这行数据,字段"600,000,000,00"带多个逗号,这个可以用hive中内置的语句来解决,使用OpenCSVSerde来解析CSV格式的数据,并指定了CSV文件中使用的分隔符、引号字符和转义字符rowformatserde'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'withserdeproperties('separatorChar'=',','quoteChar'='\"','escapeCha