hivecli命令,hive操作命令

今天给各位分享hivecli命令的知识，其中也会对hive操作命令进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、Hive命令-分区篇
• 2、用户连接hiveserver2时怎么在cli中指定队列
• 3、对于hadoop伪分布式上的hive其他人怎么连接hive
• 4、Hive最终都会转化成什么程序来执行?

Hive命令-分区篇

Hive中的分区分为静态分区和动态分区。静态分区在插入或导入数据时需要指定具体的分区，可以创建一级分区或多级分区。动态分区与静态分区表的创建方式相同，但在插入数据时需要开启动态数据支持，根据查询到的值动态创建分区。

语法：假设我们有一个表叫employee ，拥有如 Id， Name， Salary， Designation， Dept， 和 yoj （即加盟年份）字段。假设需要检索所有在2017年加入，查询搜索整个表所需的信息员工的详细信息。

hive 分区表：分区字段的物理表现：hive分区表 ，其真实的表现其实就是在 存储hive表的文件夹的下面，创建新的文件夹，文件夹的名字是 分区字段=字段取值 这种格式的。

用户连接hiveserver2时怎么在cli中指定队列

默认情况下，HiveServer2和HiveServer1都绑定到端口10000，所以至少其中一个必须配置为使用不同的端口。您可以通过hive -site.xml中的hive.serverthrift.port 设置HiveServer2的端口属性。

通过阅读源码，hiveserver2 连接步骤大致如下： 1）获取连接 url，如果是 serviceDiscoveryMode=zooKeeper ，动态的方式获取真正的连接信息与配置 2）通过 ZK 获取 hiveserver2 所有节点，对应的路径为/hiveserver2/。

其中， hadoopuser 为上面提到的运行Hadoop namenode进程的用户名。

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。在启动 Client 模式的时候，需要指出 Hive Server 所在节点，并且在该节点启动 Hive Server。

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。

对于hadoop伪分布式上的hive其他人怎么连接hive

其中， hadoopuser 为上面提到的运行Hadoop namenode进程的用户名。

对于小规模的数据处理和学习目的，本地模式是一个很好的选择。 伪分布式模式（Pseudo-Distributed Mode）：伪分布式模式是在单个机器上模拟分布式环境的运行方式。

启动hive web服务： $ hive –service hwi & .监听端口默认是9999，也可以自己到hive-default.xml定制。

这个要根据自己处理数据的方式来选择。Hive是支持SQL语句的，执行会调用mapreduce，所以延迟比较高；HBase是面向列的分布式数据库，使用集群环境的内存做处理，效率会比hive要高，但是不支持sql语句。

从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。

hive是Hadoop的一个组件，作为数据厂库，hive的数据是存储在Hadoop的文件系统中的，hive为Hadoop提供SQL语句，是Hadoop可以通过SQL语句操作文件系统中的数据。hive是依赖Hadoop而存在的。

Hive最终都会转化成什么程序来执行?

1、Hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。在普遍的大数据应用当中，Hive是作为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。Hive的本质是将HQL转化成MapReduce程序。

2、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成一张表，并提供类SQL查询功能；其本质是将HQL转化成MapReduce程序。

3、是的。这句话不对。映射就是结构对应－如文件每一行的第一个字段－映射到Hive表的第一个字段 类似Hibernate的语法解析。Hive本身实现了一套语法结构也就是操作符。

4、Hive提供类似SQL的查询语言HQL，HQL在底层被转换为相应的MapReduce操作 Hive在HDFS上构建数据仓库来存储结构化的数据，这些数据一般来源与HDFS上的原始数据，使用Hive可以对这些数据执行查询、分析等操作。

5、hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。

6、最终Hive会帮你转换成底层Hadoop能够理解的MR Job。对于最基本的HQL查询我们不再累述，这里主要说明Hive中进行统计分析时使用到的JOIN操作。

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