hive元数据和对应表说明

前面我们讲解了hive是什么，下面我们接着来看一下hive的架构。在讲解hive的架构前，我们先看一下hadoop的生态系统图，看一下hive到底在hadoop生态系统中占据着什么位置。将物理的计划提交给yarn进行执行。我们来解释下什么是元数据。这些就组

Hive 运行时，元数据存储在关系型数据库里面。用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。Hive中的元数据包

现在虽然有很多SQL ON Hadoop的解决方案，像Spark SQL、Impala、Presto等等，但就目前来看，在基于Hadoop的大数据分析平台、数据仓库中，Hive仍然是不可替代的角色。尽管它的相应延迟大，尽管它启动MapReduce的时间相当

-- 完全分布式文件系统的名称 ：schema ip port -->. -- 分布式文件系统的其他路径的所依赖的一个基础路径，完全分布式不能使用默认值，因为临路径不安全，linux系统在重启时，可能会删除此目录下的内容-->. --

lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行聚合，lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UDTF会把一行拆分成一行或者多行，lateral vie

)row format delimited fields terminated by ‘,‘;第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行，第三个参数为默认值。当ORDER BY和窗口从句都缺失, 窗口规范默认是 ROW BETWEEN UNBOUNDED P

reflect函数可以支持在sql中调用java中的自带函数，秒杀一切udf函数。create table test_udf row format delimited fields terminated by ‘,‘;hive > create ta

‘tom‘ when 2=2 then ‘mary‘ else ‘tim‘ end from tableName;

语法: datediff返回值: int说明: 返回结束日期减去开始日期的天数。

int start, int len)返回值: string说明：返回字符串A从start位置开始，长度为len的字符串。注意，在有些情况下要使用转义字符,类似oracle中的regexp_replace函数。index)返回值: string说明：将字符

select 1 from tableName where 1 <> 2;hive> select 1 from tableName where 1 < = 1;select 1 from tableName where 2 >

大量的hive查询任务，如果用交互式shell来进行输入的话，显然效率及其低下，因此，生产中更多的是使用脚本化运行机制：。hive -e "insert into table t_dest select * from t_src;".

<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>. <description>Driver class name for a JDBC

因为Apache Slider 已经不维护了，下面介绍不使用 Slider 的 LLAP使用方式。

bin binary-package-licenses conf examples hcatalog jdbc lib LICENSE NOTICE RELEASE_NOTES.txt scripts. -- 如果 mysql 和 hi

Zookeeper：用于 Hadoop 的分布式协调服务。Hadoop 的许多组件依赖于 Zookeeper，它运行在计算机集群中，用于管理 Hadoop 集群。像 Pig 一样，Hive 作为一个抽象层工具，吸引了很多熟悉 SQL 而不是 Java 编程

# scp -r /opt/soft/mysql-5.7.18-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar :/usr/ 发安装包。# rpm -qa|grep mariadb 检查：这是离线包安装方式所以要检查并且卸载mariadb. #

可以指定字符集。可以使用单引号或者双引号。和c语言中的struct类似，都可以通过“点”符号访问元素内容。MAP是一组键-值对元组集合，使用数组表示法可以访问数据。数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合。例如CAST将把字符串‘1‘ 转换成整数1；如果强

本课堂主要围绕hive的基础知识点进行讲解。主要包括以下几个方面。Hive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表，并提供类SQL查询功能。对于Hive来说默认就是mapreduce任务。与操作本地文件系统类似，这里需要使用

NTILE： 把有序分区中的行分发到指定数据的组中， 各个组有编号， 编号从 1 开始，对于每一行， NTILE 返回此行所属的组的编号。hive > select name,orderdate,cost, sum over as sample f