本篇文章给大家谈谈hive编程实例详细教程，以及hive编程技术与应用对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题
1、Hive 排名函数row_number、dense_rank、rank。10 Hive 分析函数：Ntile效果：排序并分桶。ntile（3） over（partition by A order by B）效果，可用于取前50%数据统计。11 Hive 拉链表更新实现方式和优化策略。
2、Hive支持存储格式包括TEXTFILE、SEQUENCEFILE、ORC与PARQUET。列式存储和行式存储各有特点，列式存储在查询少数字段时效率高，行式存储在查询整行数据时效率高。
3、面试题五：Hive的特点及与RDBMS的异同？Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询功能，学习成本低，适用于数据仓库分析，但不支持实时查询。与RDBMS相比，Hive在处理大规模数据、并行处理和分布式计算上具有优势，但在事务处理、复杂性管理和数据一致性方面相对较弱。
4、Hive的join操作有三种方式：第一种是在reduce端进行join，这是最常用的join方式，通过在map阶段为不同表的key/value对打标签，实现数据的分类，然后在reduce阶段，按照连接字段进行分组，最后通过笛卡尔乘积完成join操作。
Hive是什么
vt. 使蜂入箱；储备 读音：英 [h***] ，美 [h***]例句：There were so many bees in the hive that I felt great fear.蜂房里有那么多蜜蜂我感到很害怕。
hive 蜂巢，读音：美/h***/；英/h***/。释义：n.蜂巢，蜂箱；蜂群；（喻）充满繁忙人群的场所。v.使（蜜蜂）进入蜂箱；存贮，积累；群居，生活在蜂房中。
Hive是一种开源的数据仓库系统，最初由Facebook开发。Hive是建立在Hadoop之上的，对于大数据的处理有着非常良好的支持。通过使用Hive，用户可以将结构化的数据映射到Hadoop的分布式文件系统上，并进行处理、查询和分析。这样，就大大简化了数据分析的过程。
Hive是一种数据仓库软件。Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了数据摘要、查询和分析的能力。Hive的核心是一个SQL查询引擎，允许数据开发者将结构化的数据文件映射成数据库中的表，进而进行数据查询操作。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个数据存储环境，用于存储、查询和分析大规模数据。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以理解为是一个数据缓存层，用于提高查询效率，其核心是数据定义语言（DDL）和数据操纵语言（DML）。
Hive是一个开源的数据仓库基础架构，基于Apache Hadoop项目。它提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于查询和分析大规模数据。Hive将这些查询转换为在Hadoop上执行的MapReduce作业，以实现大规模数据处理和分析。
程序中的Hive具体是干什么用的呢?
1、Hive还提供了元数据管理功能，可以将数据的结构和模式存储在内置的关系型数据库中，提供了可插拔的外部表机制，可以与其他数据存储系统进行连接。此外，Hive还支持数据压缩和优化技术，以提高查询性能和节省存储空间。
2、Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据。Hive的背景和基本概念 Hive是Apache的一个开源项目，建立在Hadoop之上。它提供了一种类似SQL的查询语言——Hive QL（HQL），使得非程序员也能轻松进行大数据查询和分析。
3、Hive 是一个基于 Hadoop 的强大数据仓库框架，它专为大规模数据处理和分析而设计。通过集成的工具，Hive 提供了数据提取、转化和加载（ETL）的功能，使得存储在 Hadoop 中的海量数据能够被有效地管理和查询。
4、Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大型分布式数据集，允许用户使用类似于SQL的语言来管理和查询数据。概述 Hive是一个数据仓库工具，可以将数据存储在Hadoop文件系统中，并使用SQL风格的查询语言对这些数据进行操作。它可以轻松地处理结构化、半结构化和非结构化数据。
通过编程语言操作spark读取hive--JAVA篇
环境与本地运行为了进行Spark和Hive的交互，你[_a***_]创建一个M***en项目，并配置好M***en。如果你的IDE已经全局设置了M***en，可以跳过这一步。接着，编写`pom.xml`文件并引入必要的依赖，如Hadoop和Hive配置文件。本地运行时，直接在IDE中右键运行，注意可能会有SLF4J日志冲突的警告，无需特殊处理。
Spark on Hive：Spark 不负责数据存储，可以作为分析引擎处理存储在 Hive 中的数据。用户可以使用 Spark API 或 SQL 来处理分析，Spark 支持多种编程语言。 Spark + Spark Hive Catalog：数据以 ORC、Parquet 或 Delta Lake 格式存储，Spark 通过其 API 或 SQL 进行处理分析。
然而，在测试过程中，我们发现对于某些特定类型的表，比如只支持插入的表，直接使用Spark访问会存在问题。这是因为Spark3要求表不具有ACID特性。由于Hive3默认开启ACID特性，我们需要新建一张非ACID属性的表，通过insert overwrite语句写入数据，然后在本地运行代码。
Spark的另一个优点是其API的丰富性和易用性。Spark提供了Scala、J***a、Python和R等多种语言接口，使得开发人员可以根据自己的偏好和项目需求选择编程语言。而且，Spark的API设计简洁明了，学习曲线相对平缓，能够快速上手。相比之下，Hive更多地被用作数据仓库和数据查询的工具。
Hive常用命令
Hive脚本仅执行一次时，可利用shell命令。在Hive中使用hadoopJDBC实现时间和UTC时间转换。集合数据类型操作在Hive数据库中执行基本操作，如查看、描述、格式化和扩展。外部表在删除时仅删除表结构，不涉及原始数据。使用关键字external和partitioned by进行表定义。load和local关键字用于加载数据。
首先，查看数据库是基本的操作，通过执行 show databases；，可以列出所有当前Hive环境下的数据库。其次，通过命令 use 数据库名称；，可以切换至指定的数据库，便于对特定数据库进行操作。要查看库下所有的表，只需输入 show tables；，系统会列出当前数据库下的所有表名。
Hive中用于操作表的命令主要包括创建表、查看表、修改表和删除表等。首先，创建表是Hive中基础且重要的操作。通过CREATE TABLE命令，用户可以根据自身需求定义表的结构、存储格式以及存储位置等。
Hive 的数据定义语言（DDL）提供了创建和管理数据库、表的灵活手段。以下是关键命令：创建数据库：使用 ALTER DATABASE 命令为数据库设置属性。注意数据库名和位置不可更改，其他元数据可配置。创建表：通过 CREATE TABLE 命令定义表结构。选择 EXTERNAL 关键字创建外部表，这将记录数据路径而不移动数据。
配置优先级依次为：配置文件-hiveconf-set命令。Hive常用参数 1 hive merge小文件 合并小文件以优化Map任务，减少***浪费。2 设置map/reduce参数 调整reduce个数、内存等参数以优化任务执行。
的一个常用命令 MSCK REPAIR TABLE ， 这次讲讲HIVE的 ANALYZE TABLE 命令，接下来还会讲下Impala的 COMPUTE STATS 命令。这几个命令都是用来统计表的信息的，用于加速查询。其实主要就是为了优化查询，加快查询的速度。
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