# Source as Hive语句的含义与用法详解
## 引言
在大数据领域中，Hive是一个常用的数据仓库工具，它可以让我们使用类似SQL的语法来查询和分析存储在Hadoop集群上的大规模数据。Hive的数据模型类似于关系型数据库，通过将数据映射为表格的形式，来方便地进行数据查询和处理。
在Hive中，我们可以使用"source"命令将外部的Hive查询脚本导入到当前的Hive会话中执行
原创
2023-10-19 05:38:49
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Hive版本: hive-1.1.0-cdh5.14.21. 首字符转ascii码函数：ascii语法：ascii(string str) 返回值：int 描述：返回字符串str首字符的ascii编码0: jdbc:hive2://node03:10000> select ascii('hello') as col1, ascii('hehe') as col2, ascii('Hi') a
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2023-08-01 14:38:45
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1.Hive环境搭建下载我们先把Hive的安装包下载到Linux系统中。这里我们选择和前面Hadoop一样的cdh5.7.0的版本。然后，我们需要把压缩包解压到“~/app/”目录下（个人习惯），然后在“/etc/profile”中配置Hive的环境变量。保存之后别忘了“source /etc/profile”。export HIVE_HOME=~/app/hive-1.1.0-cdh5.7.0
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2023-09-01 22:18:19
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hive的安装简单一些,使用也比较简单,基础hadoop搭建好之后,只要初始化一些目录和数据库就好了安装需要做几件事:1.设立一个数据源作为元数据存储的地方,默认是derby内嵌数据库,不过不允许远程连接,所以换成mysql2.配置java路径和classpath路径下载地址: http://mirrors.shuosc.org/apache/hive/hive-2.3.2/发现一个问题:该地址会
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2023-11-19 15:54:28
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本文主要介绍Hive的架构和以及HQL的查询阶段，主要内容包括：Hive的架构架构中的相关组件介绍HQL的查询阶段Hive的架构hive的基本架构图如下图所示：相关组件介绍数据存储Hive中的数据可以存储在任意与Hadoop兼容的文件系统，其最常见的存储文件格式主要有ORC和Parquet。除了HDFS之外，也支持一些商用的云对象存储，比如AWS S3等。另外，Hive可以读入并写入数据到其
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2024-02-26 14:34:38
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从文件中加载执行语句 1. 从文件中执行hql语句 hive -f test.hql; 2. 在hive shell中使用source执行脚本 source test.hql; 注：hive执行语句的文件通常使用.hql或.q为后缀名，但不是必须的，如果以其他的格式结尾比如.sh就会报错的。 Hive join 操作：
1. 内连接：inner jo
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2022-01-04 17:44:38
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方法1： hive -f sql文件 t.sql文件内容：select *from userinfo limit 10; 执行命令hive -f t.sql 方法2： 进入hive shell, 执行source命令进入hive 终端$ hive
hive>使用source命令执行hive>source t.sql
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2023-05-23 14:41:36
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Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。hive可以创建带分区的内表，
> create table sustPart (id int,name string) //创建表名为sust1
> parti
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2023-06-21 10:41:51
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Hive数据源实战Spark SQL支持对Hive中存储的数据进行读写。操作Hive中的数据时，必须创建HiveContext，而不是SQLContext。HiveContext继承自SQLContext，但是增加了在Hive元数据库中查找表，以及用HiveQL语法编写SQL的功能。除了sql()方法，HiveContext还提供了hql()方法，从而用Hive语法来编译sql。 使用HiveCo
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2023-07-14 16:03:50
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Linux： 类Unix操作系统。支持多用户、多线程、多、进程实时性较好的功能强大而稳定的操作系统。
Linux操作系统的哲学思想就是一切皆文件。
Linux最大特点在于它是GNU的一员，遵循公共版权许可证（GPL)，秉承“自由的思想，开放的源码”原则。可以说Linux是计算机爱好者自己的操作系统。
Linux系统的优势：跨平台的硬件支持、丰富的软件支撑、多用户多任务、可靠的安全性、良好的稳定性、
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2024-10-23 14:21:30
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# MySQL导入语句source详解
在MySQL数据库管理系统中，`source`命令用于执行SQL脚本文件，从而将文件中的SQL语句导入到数据库中。这个命令在数据库管理和数据迁移中经常被使用到。在本文中，我们将详细介绍`source`命令的使用方法和示例代码。
## 使用方法
使用`source`命令的语法如下：
```markdown
mysql> source file_path
原创
2024-05-04 06:07:30
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# Hive更改表含义的步骤及代码解释
## 导语
在Hive中，当我们需要更改表的含义时，可以使用ALTER TABLE语句来实现。本文将为刚入行的小白开发者详细介绍如何使用Hive来更改表的含义，包括整个流程、每一步需要执行的操作和相应的代码解释。
## 整体流程
下面是更改表含义的整体流程，我们将使用表格展示每一步骤的名称和内容：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | --
原创
2023-08-28 05:27:52
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目录一、窗口函数的知识点1.1 窗户函数的定义1.2 窗户函数的语法1.3 窗口函数分类聚合函数排序函数前后函数 头尾函数1.4 聚合函数二、实际案例2.1 每个用户累积访问次数0 问题描述1 数据准备2 数据分析3 小结2.2 各直播间最大的同时在线人数0 问题描述1 数据准备2 数据分析3 小结2.3 历史至今每个小时内同时在线人数0 问题描述1 数据准
## 实现"Hive totalsize rawDatasize"的含义
### 1. 流程图
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 建立Hive表
op2=>operation: 导入数据
op3=>operation: 获取表的总大小
op4=>operation: 获取原始数据的大小
op5=>operation: 计算totalsize/rawDa
原创
2023-08-14 11:33:22
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NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量。这些数据有很大一部分是由关系数据库管理系统（RDMBSs）来处理。 1970年 E.F.Codd's提出的关系模型的论文 "A relational model of data for large shared data banks"，这使得数据建模和应用程序编程更
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2024-04-23 20:13:07
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一、什么是HiveHive是基于Hadoop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（HQL）。 数据仓库：主要用户存储历史数据，并进行数据分析其本质是将Hive SQL(hql)转换为MapReduce(数据计算引擎)的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更进一步可
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2023-07-14 12:09:58
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Hive是基于Hadoop生态的一个重要组件，是对数据仓库进行管理和分析数据的工具。她提供了SQL查询方式来分析存储在HDFS分布式文件系统中的数据，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。 这种SQL就是Hive SQL，她可以将SQL语句转换为Map Reduce任务运行，通过特殊的SQL去查询分析需要的内容，使不熟悉map reduce的用户很方便的利
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2023-05-29 14:57:34
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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"
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2023-12-29 12:33:25
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Hive相关参数查询: 使用的引擎:set hive.execution.engine
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2023-07-09 22:19:23
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