# Hive语句模板及代码示例
## 1. 简介
Apache Hive是建立在Hadoop之上的一个数据仓库基础设施，用于处理大规模数据集。它提供了一个类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于将查询转换为MapReduce任务并在Hadoop集群上执行。Hive的语句模板是一种规范的语法结构，用于编写HiveQL查询。本文将介绍Hive语句模板的基本结构，并提供一些常用的代码示例。
原创
2023-10-02 07:39:53
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目录Hive 简介安装连接到Hive创建数据库创建表加载数据查询数据修改表删除表使用案例结论 Hive 简介Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop HDFS上，并提供SQL查询功能。Hive的设计目标是让那些熟悉SQL语言的用户能够在Hadoop上轻松执行数据查询和分析任务，无需编写MapReduce程序。Hive使用HiveQL（类似于SQL）作为查询
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2023-08-04 13:11:02
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create table nsrxx( hydm string ,nsr_id string ,djzclx_dm string ,kydjrq string ,xgrq string ,label string)row format delimitedfields terminated by ',
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2021-08-03 17:21:25
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公用表表达式（CTE）是从WITH子句中指定的简单查询派生的临时结果集（会把查询的表数据放到内存中，供其他查询随时使用），该子句紧跟在SELECT或INSERT关键字之前。CTE仅在单个语句的执行范围内定义。可以在Hive SELECT，INSERT，CREATE TABLE AS SELECT 或 CREATE VIEW AS SELECT 语句中使用一个或多个CTE 。
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2023-05-27 15:07:25
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hive的insert语句列顺序问题以及新增字段遇到的坑insert语句列顺序对新增字段插入数据再查询发现是NULL 讲问题之前，先简单创建一个表：CREATE TABLE IF NOT EXISTS `my.test_table`(
`col1` int COMMENT "第一列",
`col2` int COMMENT "第二列"
)
COMMENT "测试表"
PARTITION
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2023-12-29 12:33:25
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Hive 0.13.0之前的IN clause中只能包含常量：SELECT a.key,a.value
FROM a
WHERE a.key in (1,2,3)Hive 0.13.0实现了IN子句中的uncorrelated subquery：SELECT a.key, a.value
FROM a
WHERE a.key in (SELECT b.key FROM b)当然，还可以这样写：SE
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2023-06-12 21:11:38
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#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 seconds#创建
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精选
2013-11-18 15:31:06
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# Hive语句中的OR操作符详解
## 引言
Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，主要用于进行大规模数据的存储、查询和分析。Hive 提供了一种类似 SQL 的查询语言（HiveQL），使得用户可以像使用 SQL 一样方便地访问和分析存储在 Hadoop 之上的数据。本文将深入探讨 Hive 中的 `OR` 操作符，并通过示例帮助读者理解如何在 HiveQL
Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库基础设施，它提供了一个用来查询和管理大数据集的简单方式。Hive 支持 SQL 类似的查询语言 HiveQL，而其中的“WITH”语句（公用表表达式，CTE）是一个强大的工具，用于改善查询的可读性和结构。
> “公用表表达式（CTE）是一种在 SQL 查询中定义临时结果集的方式，这种方式在查询的执行过程中可以多次引用。” — [SQL标准](
一、常用操作1.数据库操作
创建数据库：create database if not exists db_name [location];
删除数据库：drop database if exists db_name ;
使用数据库：use db_name;
描述数据库(不包含扩展信息)：desc database db_name;
描述数据库(包含扩展
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2023-09-01 11:40:15
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使用代码版本： apache-hive-2.1.1-src thrift-0.10.0 thrift本身只是一个框架，自带一些库和例子以及一个自动生成代码的compiler hive本身的bin实现推测主要是使用javahive中cpp的自动生成代码在如下目录 apache-hive-2.1.1-src\service-rpc\src\gen\thrift\gen-cpp thrift主要关注 T
执行环境的类型有两种：全局执行环境和局部执行环境（函数执行环境）。
1.全局执行环境的变量对象是window对象，是JS代码开始运行时的默认环境。全局执行环境的变量对象始终都是作用域链中的最后一个对象。但是还是有其他办法来延长作用域链。
2.函数执行环境，当某个函数被调用的时候，会先创建一个执行环境及其相应的作用域链，然后使用arguments对象和其他命名参数的值来初始化执行环境的变量对象。
有
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2023-12-21 02:49:37
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# 使用 JMX 监控 Hive——深度解析与代码示例
在大数据生态中，Apache Hive 是一个提供数据仓库功能的工具，允许用户使用类 SQL 查询语言分析存储在 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）中的大数据。为了有效地监控和管理 Hive 的性能，Java 管理扩展（JMX）提供了一个非常有效的方式。本文将介绍如何使用 JMX 监控 Hive，包括 JMX 的基本概念、Hive 中
### Grafana 模板与 Hive：监控与数据可视化的完美结合
在现代数据驱动的世界中，监控和可视化是非常重要的任务。Grafana 是一个强大的开源工具，可以通过各种数据源展示丰富的图表和统计数据。Hive 则是一种数据仓库工具，主要用于在 Hadoop 上处理结构化数据。当这两者结合时，我们可以利用 Hive 中的数据进行动态可视化，更方便地监控和分析大数据。
#### Grafan
分页语句方法:1.rownum 2.row_number over(order by column) as 行号例子:create table page as select * from dba_objects;...
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2017-05-12 09:01:00
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# MySQL 语句模板：提升你的数据库查询效率
在当今快速发展的信息技术时代，数据库已经成为我们处理和存储数据的重要工具。MySQL 是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它支持 SQL（结构化查询语言）来管理和操作数据。为了提高查询效率和代码的可读性，掌握一些常用的 MySQL 语句模板是十分必要的。本文将通过代码示例和旅行图、类图来介绍 MySQL 语句模板的使用方法。
## 1.
原创
2024-07-17 11:44:01
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目录导航Driver类编译的过程代码入口以及过程利用antlr将HiveQL转换成抽象语法树（AST）。利用对应的SemanticAnalyzer类，将AST树转换成Map-reduce task。 Driver类Driver类是hive最核心的类。Driver类是查询的起点，run()方法会先后调用compile()和execute()两个函数来完成查询，所以一个command的查询分为com
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2023-08-20 14:17:22
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目录导航 Driver类 编译的过程 代码入口以及过程 利用antlr将HiveQL转换成抽象语法树（AST）。 利用对应的SemanticAnalyzer类，将AST树转换成Map-reduce task。 Driver类 Driver类是hive最核心的类。Driver类是查询的起点，run()方法会先后调用compile()和execute()两个函数来完成查询，所以一个command的查询
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2023-10-08 08:15:44
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1.执行Hive语句的三种方式hive脚本的执行方式hive控制台执行； hive -e "SQL"执行； hive -f SQL文件执行。2.三种基本模式实际业务需求使用的Hive SQL 可能千变万化， SQL 逻辑也可能从简单的一行到几百上千行，但是其基本模 式大致可以归为三类。（1）select 语旬：比如select order_id,buyer_id, seller_id from o
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2023-07-14 17:19:57
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查询语法选择语法[WITH CommonTableExpression (, CommonTableExpression)*] (Note: Only available starting with Hive 0.13.0)
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHER
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2020-08-04 17:24:00
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