Hive 查看表数据条数方法一：在hue界面的hive下找到相应的表,即可看到表的行数和大小等信息。方法二：利用分区来查找，通过计算每个分区的数据量来汇总得到最终的数据量select cout(id) from ods_access where month='12'
union all
select cout(id) from ods_access where month='11'数据量小
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2023-08-31 01:57:44
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hive入门到应用实战前言1. 语法补充hive查看表信息hive查看某个参数的设置hive grouping_IDhive qubehive rolluphive left semi join （左半连接）hive row_number() over()hive cast函数切换字段的格式hive lateral view explodehive concat拼接字符串concatconcat
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2024-05-28 17:10:11
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## Hive Map类型查询实现指南
### 引言
在Hive中，我们可以使用Map类型进行查询。Map是一种键值对的集合，其中每个键和值都是Hive中的数据类型。本文将详细介绍如何在Hive中实现Map类型查询。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(创建表)
C(导入数据)
D(查询数据)
E(结束)
原创
2023-12-25 07:13:48
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# Hive查询数组类型
## 引言
在Hive中，数组类型是一种常用的数据类型，它可以用来存储一组相同类型的元素。本文将介绍Hive中如何查询和操作数组类型的数据。
## 数组类型的定义和创建
在Hive中，数组类型是通过使用`ARRAY`来定义的。其中，`type`是数组中元素的类型，可以是任意Hive支持的数据类型。例如，下面的代码定义了一个包含整数的数组：
```sql
CREATE
原创
2023-08-24 14:25:56
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作者：Thinkgamer_gyt另外一篇关于Hive的表，外部表，分区，桶的理解的博客：点击阅读本文所需要的HIveQL源码和所需的测试用例github地址为：点击查看一：Hive中的数据类型Hive支持两种数据类型，一类叫原子数据类型，一类叫复杂数据类型。 原子数据类型包括数值型、布尔型和字符串类型，具体如下表所示：基本数据类型类型描述示例TINYINT1个字节（8位）有符号整数
#创建表人信息表 person(String name,int age)
hive> create table person(name STRING,age INT)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ESCAPED BY '\\' STORED AS TEXTFILE;
OK
Time taken: 0.541 second
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2023-09-05 15:27:56
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一、控制Hive中Map和reduce的数量
Hive中的sql查询会生成执行计划，执行计划以MapReduce的方式执行，那么结合数据和集群的大小，map和reduce的数量就会影响到sql执行的效率。
除了要控制数据量和Hive生成的Job的数量外，也要根据实际情况调节map和reduce的数量。
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2023-07-17 22:55:43
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# Hive SQL 字段类型查询
在Hive SQL中，字段类型是定义表结构的重要组成部分。正确理解和使用字段类型是进行数据分析和查询的基础。本文将介绍Hive SQL中常见的字段类型，以及如何使用它们进行查询。
## 字段类型概述
在Hive SQL中，字段类型用于指定数据的格式和存储方式。常见的字段类型包括整数、浮点数、字符串、日期等。不同的字段类型适用于不同的数据类型和查询需求。
原创
2024-02-11 07:14:56
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# Hive SQL 查询字段类型的完整指南
在处理数据时，了解数据表中各个字段的类型是一项基本而重要的技能。Hive SQL 作为一种用于数据仓库的 SQL 方言，提供了对 HDFS 上的大规模数据集进行访问的能力。本文将逐步教你如何查询 Hive 表的字段类型，并介绍每一个步骤的具体实现。
## 流程概述
下面是我们实现 Hive SQL 查询字段类型的一个基本流程：
| 步骤 |
原创
2024-09-01 03:38:19
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# Hive查询array类型字段
在Hive中，array是一种复杂数据类型，用于存储一组相同类型的元素。在数据处理和分析过程中，我们经常会遇到需要对array类型字段进行查询和分析的情况。本文将介绍如何使用Hive查询array类型字段，并提供一些常见的查询示例。
## 1. 创建表格
首先，我们需要创建一个包含array类型字段的表格。假设我们有一个学生表格，其中的每个学生都有一个名字
原创
2023-11-12 07:26:37
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# Hive查询表字段类型
在Hive中，数据存储在表中，每个表都有一些列，每个列都有一个特定的数据类型。了解Hive表中的字段类型对于数据分析和查询非常重要。本文将介绍Hive中常用的字段类型，并提供相应的代码示例。
## 常见字段类型
Hive支持多种数据类型，包括基本数据类型和复杂数据类型。下面是一些常见的字段类型及其描述：
1. **INT（整型）**：用于表示整数值。它的取值范围
原创
2024-01-22 05:38:16
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Array数组类型，存储数据类型一致的列表数据。我们可以使用 array 方法来创建一个数组，如下所示：select array(1,2,3,4,5);如果其中的数据类型不一致，那么它会转换成统一的数据类型（前提是能够进行转换）：-- 同时存在整型和字符型 会统一转换为整型
select array(1,"1",2,3,4,5);Array 数据类型的使用创建测试表：create table if
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2024-07-23 16:44:16
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文章目录Hive的常用HiveQL操作1、HiveQL概述2、HiveQL操作命令2.1 数据定义2.1.1 创建、修改和删除数据库2.1.2 创建、修改和删除表2.1.3 视图/索引创建、修改和删除2.1.4 用户自定义函数2.2 数据操作2.2.1 向表中装载数据2.2.2 从表中导出数据2.2.3 查询操作2.2.4 连接 Hive的常用HiveQL操作1、HiveQL概述首先，我们简单叙
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2023-08-18 19:42:24
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hive 从array类型的字段中，筛选出表包含某元素的记录： 注意有特殊符号时的转义； SELECT * FROM table_m WHERE dt = sysdate( - 2) AND ARRAY_CONTAINS(array_name, "aaa\\;5") limit 100;
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2020-12-22 15:03:00
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# Hudi Timestamp 类型在 Hive 查询中的报错处理
在使用 Apache Hudi 和 Hive 进行大数据处理时，可能会遇到与时间戳相关的查询错误。例如，使用 Hudi 存储数据时，如果在 Hive 中执行对时间戳字段的查询操作，可能会返回错误信息。本文将带大家了解这一问题的成因，并提供解决方案。
## Hudi 和 Hive 的基本概念
Apache Hudi 是一种支
原创
2024-10-05 03:44:28
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## Hive SQL 查询返回字段类型
在Hive中，我们可以使用SQL语句来查询数据，并且Hive会返回查询结果的字段类型。了解字段类型对于数据处理和分析非常重要，因为不同的字段类型可能需要不同的处理方式。
### Hive数据类型
在Hive中，有多种数据类型可以用来定义字段，如整数类型（int），浮点数类型（float），字符串类型（string），日期类型（date）等。当我们执行
原创
2024-03-25 04:19:48
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1.声明
当前的内容主要用于本人学习和复习，当前内容主要为Hive中的数据类型
当前内容来源：wikis官方文档
2.查看基本类型
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2023-07-17 22:47:11
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# 项目方案：Hive Array 类型字段查询
## 1. 介绍
在大数据领域中，Hive 是一个常用的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于 SQL 的查询语言，用于在分布式存储系统上进行数据分析。Hive 支持复杂的数据类型，其中包括 Array 类型。Array 类型字段可以存储一组相同类型的数据，例如一个用户的兴趣爱好列表。
本文将介绍如何在 Hive 中查询 Array 类型的字段
原创
2023-09-11 08:40:38
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我们都知道，Hive 内部提供了大量的内置函数用于处理各种类型的需求，参见官方文档：Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs)。我们从这些内置的 UDF 可以看到两个用于解析 Json 的函数：get_json_object 和 json_tuple。用过这两个函数的同学肯定知道，其职能解析最普通的 Json 字符
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2023-06-08 18:38:30
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# 实现“hive表存储类型与查询速度”教程
## 1. 整件事情的流程
首先，让我们看一下整个实现“hive表存储类型与查询速度”的流程。我们可以通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建Hive表 |
| 2 | 选择合适的存储格式 |
| 3 | 加载数据到表中 |
| 4 | 分区表与非分区表的比较 |
| 5 | 优化查询
原创
2024-06-03 06:00:18
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