1.Hive表关联查询,如何解决数据倾斜的问题2.谈一下hive的特点,以及hive和RDBMS有什么异同3.说一下hive中sort by、order by、cluster by、distribute by各代表的意思4.简要描述数据库中的 null,说出null在hive底层如何存储,并解释select a.* from t1 a left outer join t2 b on a.id=b.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在Hive开发过程中遇到这样一个问题:例如表T001的字段col1里面存有’ABC\DEF’这样的数据,在Oracle中,我可以通过下面这样的SQL将其查出:SELECT * FROM T001 WHERE COL1 LIKE ‘ABC\%’;‘\’不会将’%’进行转义,因为没有使用ESCAPE ‘\’ 语法。但是到了Hive里就不行了,SELECT * FROM T001 WHERE COL1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hive中rlike,like,not like,regexp区别与使用详解1.like的使用详解语法规则: 格式是A like B,其中A是字符串,B是表达式,表示能否用B去完全匹配A的内容,换句话说能否用B这个表达式去表示A的全部内容,注意这个和rlike是有区别的。返回的结果是True/False. B只能使用简单匹配符号 和%,””表示任意单个字符,字符”%”表示任意数量的字符 like的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、Hive1、not in 后的表字段不能为空,否则无效。create table test0201_1 as select null as id union all select 1 as id;
create table test0201_2 as select 2 as id union all select 1 as id;
select count(1) from test0201_2            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录一、查询函数1.NVL(如果是空值赋默认值)2.like and rlike   2.1.%匹配符与like的灵活使用  2.2. _ 和like 的灵活使用  2.3. _ 、like 、% 三者联合使用  2.4. not A like B  和   A not like B  2.5. r            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近博主在编写一个每天定时创建Hive 分区的脚本,其中需要创建Hive表,开始的时候我以为创建Hive 表的语句顺序是比较宽松的,经过测试发现不然,Hive 创建表需要比较固定的书写顺序虽然暂时不知道这个顺序,可以查阅什么样的文档找到,如果知道的朋友,可以在底下踊跃留言,有红包派送  下面对Hive 建表的格式规范进行讲解  注:hive其他语法在hive            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大数据从入门到实战 - Hive基本查询操作(一)一、关于此次实践1、实战简介2、全部任务二、实践详解1、第1关:where操作2、第2关:group by操作3、第3关:join操作 叮嘟!这里是小啊呜的学习课程资料整理。好记性不如烂笔头,今天也是努力进步的一天。一起加油进阶吧! 一、关于此次实践1、实战简介本实训主要介绍了hive的一些简单基本操作,比如where、group by、join            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            写在开头本章是Hive教程第二部分归纳,着重于DDL命令HQL操作之 — DDL命令DDL(data definition language): 主要的命令有CREATE、ALTER、DROP等。DDL主要是用在定义、修改数据库对象的结构 或 数据类型。数据库操作Hive有一个默认的数据库default,在操作HQL时,如果不明确的指定要使用哪个库,则使用默认数据库;Hive的数据库            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hive函数学习一、关系运算:=、<>、<、>、<=、>=、IS NULL、IS NOT NULL、LIKE、RLIKE、REGEXP 其中:RLIKE 语法: A RLIKE B 操作类型: strings 描述: 如果字符串A或者字符串B为NULL,则返回NULL;如果字符串A符合JAVA正则表达式B的正则语法,则为TRUE;否则为FALSE。 举例: hi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hive 调优总结...持续更新Fetch抓取(Hive可以避免进行MapReduce)本地模式Join 优化关联优化器Map 端 Join 优化(大表 Join 小表)Bucket-MapJoinSort Merge Bucket Join (SMB Join)空key过滤(大表 Join 大表)空key转换(大表 Join 大表)SQL 优化列裁剪分区裁剪GroupByCount(disti            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            字符串的查找,数据开发过程中使用比较频繁。复杂的字符串查找,可以用正则表达式来解决,这个在之前的文章中,也有积累过,但是不是每一次的字符串查找都需要用正则表达式,因为正则表达式的规则还是比较难理解,对于初学者或者是刚开始做数据开发工作的小伙伴来说,还是比较复杂的。今天,记录的这几个,简单易懂且常用的字符串查找函数,供各位小伙伴在数据开发的过程中可以学习使用。一、like1,语法格式:A like            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录第1关:where操作任务描述相关知识编程要求测试说明代码:第2关:group by操作任务描述相关知识编程要求测试说明代码:第3关:join操作任务描述相关知识编程要求测试说明代码:第1关:where操作任务描述本关任务:使用where和like求出编程要求中所给需求。相关知识where将不满足条件的行过滤,在SQL语句中执行顺序优先于group by。having对where的一个补充,过            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            二、Hive高级知识进阶一、常用的查询函数1、Like 和 RLike用法2、Group By 语句3、Having 语句4、Join 语句5、排序6、分区(Distribute By)7、Cluster By二、常用内置函数1、NVL:空字段赋值2、CASE WHEN THEN ELSE END3、行转列4、列转行5、窗口函数(开窗函数)三、自定义函数1、自定义函数分类2、编程步骤 以下            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 实现Hive Like正则表达式
## 1. 概述
欢迎来到本次教程!在本文中,我将向您展示如何使用Hive Like正则表达式。Hive Like正则表达式是一种模式匹配语法,用于在Hive数据库中进行数据查询和分析。作为一名经验丰富的开发者,我将带领您一步步完成这个任务,让您快速掌握这项技能。
## 2. 流程图
```mermaid
journey
    title 实现Hive            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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   前言 
  文中部分SQL,可能考虑不全面,欢迎大家指正 
 文章结构:1.SQL中的进阶函数-窗口函数2.拼多多面试题case专题-商品订单数据case专题-活动运营数据case专题-用户行为路径分析case专题-用户留存分析case专题-统计特征(中位数,众数,四分位数)case专题-GMV周同比统计case专题-连续区间问题3.猿辅导面试题case专题-学生成绩分析case专题-学生            
                
         
            
            
            
            # Hive多个LIKE的使用
## 简介
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施,可以将结构化数据映射到Hadoop上以进行查询、分析和处理。Hive是基于SQL的查询引擎,允许用户使用类似于SQL的查询语言来操作Hadoop上的数据。
在Hive的查询中,使用LIKE关键字可以实现基于模式匹配的查询。LIKE关键字用于在文本字段中查找与指定模式匹配的行。
本文将详细介绍Hiv            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Hive 批量 LIKE 的使用及实现
在大数据处理的环境中,Hive 是一个非常流行的数据仓库工具,用于处理和分析存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的数据。与传统的 SQL 数据库一样,Hive 也支持丰富的查询功能,包括 `LIKE` 语句。然而,由于 Hive 的设计初衷是处理大规模数据,使用 `LIKE` 进行模糊查询可能会变得非常低效。本文将探讨如何在 Hive            
                
         
            
            
            
            # 如何在Hive中使用SQL的like和or语句
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何在Hive中使用SQL的like和or语句。这对于刚入行的小白可能会有些困惑,但是通过本文的指导,你将能够掌握这个技能。首先,让我们了解一下整个流程。
## 流程
以下是实现“hive sql like or”功能的流程表格:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## hive like 多个实现流程
本文介绍如何实现“hive like 多个”功能,主要包括以下几个步骤:
1. 创建数据库和表
2. 插入数据
3. 查询数据
接下来我们将逐步进行讲解,并给出相应的代码示例。
### 步骤一:创建数据库和表
首先,我们需要创建一个数据库,然后在该数据库中创建需要的表。在Hive中,可以使用`CREATE DATABASE`命令创建数据库,使用`C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Hive-like多个
在大数据处理中,数据仓库是一种常见的解决方案。数据仓库可以用于存储和分析大量结构化和半结构化数据。Hive是一种面向大数据仓库的数据仓库基础设施,它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL,以及将查询翻译成MapReduce作业的能力。然而,Hive在处理大量数据时可能会遇到性能问题,因为它使用的是基于MapReduce的计算模型。
为了解决这个问题,出现了一种名为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-25 04:44:44
                            
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