本节结构采用宏观着眼，微观入手，从整体到细节的方式剖析 Hive SQL 底层原理。第一节先介绍 Hive 底层的整体执行流程，然后第二节介绍执行流程中的 SQL 编译成 MapReduce 的过程，第三节剖析 SQL 编译成 MapReduce 的具体实现原理。Hive 底层执行架构我们先来看下 Hive 的底层执行架构图， Hive 的主要组件与 Hadoop 交互的过程：Hive底层执行架构
今天思考on，where，having的执行顺序，联想到了整个sql语句的执行顺序。sql语句的执行顺序为(1) from (2) on (3) join (4) where (5) group by, count, sum, avg(6) having (7) select (8) distinct (9) order by (10)limit从这个顺序中我们可以看出所有的查询语句都是从from
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2023-07-12 19:19:43
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Hive 是什么? 1.Hive 是基于 Hadoop处理结构化数据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，并提供类 SQL 查询功能。 2.Hive 利用 HDFS 存储数据，利用MapReduce 查询分析数据。本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序,比直接用 MapReduce 开发效率更高。 Hive通常是存储在关系数据库如
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2021-09-13 10:32:13
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# Hive SQL的执行方案
## 1. 引言
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，提供了类似于SQL的查询语言，称为Hive SQL。Hive SQL可以对大规模的分布式数据进行查询和分析。本文将介绍如何执行Hive SQL，并通过一个具体的问题来演示。
## 2. Hive SQL的执行过程
Hive SQL的执行过程包括以下几个步骤：
### 2.1. 创建表
在执行
Hive并不是简简单单写SQL，因为我们要进行层层调优，如果连Hive的内部运行机制都搞不清，那么hive对我们来说仅仅是一个黑箱，高效率的调优无从谈起，所以我们很有必要了解下Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的呢？
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精选
2019-05-24 11:45:05
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1.hive是什么？2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么?3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析? hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任
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2023-09-05 17:38:50
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# Hive怎么执行SQL文件
在Hive中执行SQL文件是一种常见的需求，特别是当我们需要批量处理大量的数据时。本文将介绍如何使用Hive来执行SQL文件，并提供一个具体的示例来解决一个问题。
## 问题描述
假设我们有一个存储了用户行为数据的Hive表`user_actions`，其中包含了用户ID、行为类型和时间戳等信息。现在我们需要分析这些用户行为数据，并生成相应的报告。
为了方便
一、hive简介hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive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任务运行，通过自己的SQL查询分析需要的内容，这套SQL简称Hive SQL。二、hive sql与sql的区别其实不同的
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2023-07-04 14:57:02
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# Hive的Sort-Merge Join底层执行
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用类SQL的查询语言来访问和管理大量数据。Sort-Merge Join是一种高效的连接操作，特别适用于处理大规模数据集。在这篇文章中，我们将深入探讨Hive中Sort-Merge Join的执行原理，同时提供代码示例，帮助理解其底层机制。
## 什么是Sort-Merge Join
# Hive如何执行本地SQL文件
## 简介
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构，它提供了类似于SQL的查询语言HQL。当我们需要执行一系列的HQL语句时，可以将这些语句保存在一个SQL文件中，然后使用Hive命令来执行该文件，从而实现批量执行工作。
本文将介绍如何使用Hive执行本地SQL文件。主要步骤如下：
1. 准备SQL文件
2. 启动Hive
3. 运行Hive脚本
# 在Hive中如何执行SQL文件
在Hive中执行SQL文件可以提高工作效率，尤其是对于复杂的SQL语句。本文将介绍如何使用Hive来执行SQL文件，并提供代码示例来解决这个问题。
## 问题描述
假设我们有一个名为`example.sql`的SQL文件，其中包含了一系列Hive SQL语句，我们想要在Hive中执行这个SQL文件。
## 解决方案
### 1. 在Hive中执行SQL
hive的库、表等数据实际是hdfs系统中的目录和文件，让开发者可以通过sql语句， 像操作关系数据库一样操作文件内容， 比如执行查询，统计，插入等操作。一直很好奇hive是如何做到这些的。通过参考网上几篇不错的文档， 有点小心得分享出来。主要的参考链接 http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html http://www.
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2023-07-21 16:21:41
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Hive SQL的基本模式可以分为三类：select语句：比如select order _id, buyer_id,cate_name from orders_table where day=' 20170101' and cate_name=’ iphone7';，实际中where条件可能更为复杂并且会有and/or等各种组合。Hive SQL是被翻译成MapReduce任务执行的，所以Hive
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2023-06-19 10:47:56
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1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法。第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值；第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制。下面对两种方法做代码举例2. 利用org.apache.spa
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2023-08-23 18:20:39
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order byorder by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer（多个reducer无法保证全局有序） 只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值)set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Orde
目录使用记录行专列列转行过滤含数字/含汉字HIVE计算时长（过滤不闭合时间段）案例描述时长计算日期格式转换动态分区&静态分区shell中的for循环目录使用记录行专列数据、建表如下： 孙悟空 白羊座 A 大海 射手座 A 宋宋 白羊座 B 猪八戒 白羊座 A 凤姐 射手座 A 小明 白羊座 B需求如下： 把星座和血型一样的人归类到一起射手座,A 大海|凤姐 白羊座,A 孙悟空|猪八戒 白羊
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2023-08-24 22:44:21
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继上篇DDL中load的数据继续进行脚本操作。hive执行脚本hive -e “sql语句” 会将查询的结果打印在控制台上。 hive -e “sql语句” >> xxx 会将查询的结果重定向到xxx文件中，会显示OK和抓取的数据条数 hive -S -e “sql语句” >> xxx 会将查询的结果重定向到xxx文件中，不会显示OK和抓取的数据条数 hive -f
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2023-06-08 16:12:52
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## Hive执行SQL的流程
Hive是建立在Hadoop之上的一种数据仓库基础架构，它提供了一种类似于SQL的查询语言HQL（Hive Query Language），用于对存储在Hadoop中的数据进行查询和分析。下面是实现Hive执行SQL的步骤。
```mermaid
flowchart TD
A[连接到Hive服务器] --> B[编写HQL语句]
B --> C[
hive 2.1 hive执行sql有两种方式：执行hive命令，又细分为hive -e，hive -f，hive交互式；执行beeline命令，beeline会连接远程thrift server；下面分别看这些场景下sql是怎样被执行的：1 hive命令启动命令启动hive客户端命令$HIVE_HOME/bin/hive等价于$HIVE_HOME/bin/hive --service
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2023-05-25 16:19:08
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