hiveddl语言教学-hivedecode用法
cysgjj时间2024-02-09 09:18:11分类语言教学浏览11
本文目录一览：
- 1、用HIVESQL怎么获取上一个月的月份
- 2、Hive创建表的三种形式
- 3、hive查询语言和sql的不同
- 4、【数仓】Hive数仓的explode()炸裂函数详解
- 5、如何获取hive建表语句
- 6、hive查询时间复杂度
用HIVESQL怎么获取上一个月的月份
取月份：SELECT MONTH（ DATEADD（MONTH，-1，GETDATE（）） ，month 取月份。如上，可通过对日期函数的各种组合，来达到目标。
首先我们需要找到一个带日期字段的数据表。接下来向表中插入日期值。然后我们通过month函数获取月份即可，注意month里添加的是列名。运行SQL语句以后我们发现日期中的月份已经被提取出来了。
你要转换成date类型的，然后用date-1就行了。
下面是上例该用DATENAME（）得到的结果：Site Name Month Postec.Yahoo FebruaryMicrosoft JuneMagicw3 June（3 row（s） affected）你也可以用函数DATENAE（）来抽取一个星期中的某一天。
Hive创建表的三种形式
EXTERNAL 顾名思义是外部的意思，此关键字在建表语句中让使用者可以创建一个外部表，如果不加该关键字，则默认创建内部表。
受控表 所谓受控表，我们也经常叫内部表，和外部表对应起来，就是说表的数据的生命周期收表的控制，当表定义被删除的时候，表中的数据随之一并被删除。
先看一下创建分桶表的创建，分桶表的建表有三种方式：直接建表，CREATE TABLE LIKE 和 CREATE TABLE AS SELECT ，单值分区表不能用 CREATETABLE AS SELECT 建表。
创建分桶表 先看一下创建分桶表的创建，分桶表的建表有三种方式：直接建表，CREATE TABLE LIKE 和 CREATE TABLE AS SELECT ，单值分区表不能用 CREATETABLE AS SELECT 建表。
hive查询语言和sql的不同
1、查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。 数据存储位置。
2、sql在不同数据库中语法有些不同 还是sql比较灵活一些。
3、HQL（Hibernate Query Language），即Hibernate的查询语言跟SQL非常相像。不过HQL与SQL的最根本的区别，就是它是面向对象的。在Hibernate中使用查询时，一般使用Hql查询语句。
【数仓】Hive数仓的explode()炸裂函数详解
1、hive主要有textfile、sequencefile、orc、parquet 这四种存储格式，其中sequencefile很少使用，常见的主要就是orc和parquet这两种，往往也搭配着压缩方式合理使用。
2、我们知道数仓不满足第一范式，也就是说数仓中的字段是可再分的，不满足原子性，即DDL可以定义一个字段类型为数组。因此才有了explode（）函数，用于给这个字段展开降维。explode（）可以把指定的数组字段拆分降维展开为多行。
如何获取hive建表语句
1、以下脚本可以生成hive表字段注释修改语句。注：其他关系型数据库如：oracle 可以通过相同的思路，读取元数据，修改脚本语法实现。
2、由于hive 0.10之前没有 导出建表脚本的接口 ，就写了这样的脚本。欢迎指正，留言，提供更好的方法。
3、进入HIVE之前要把HADOOP给启动起来，因为HIVE是基于HADOOP的。所有的MR计算都是在HADOOP上面进行的。2 在命令行中输入：hive。这个时候就可以顺利的进入HIVE了。
4、本篇就来聊一聊这块知识点吧。hive主要有textfile、sequencefile、orc、parquet 这四种存储格式，其中sequencefile很少使用，常见的主要就是orc和parquet这两种，往往也搭配着压缩方式合理使用。
hive查询时间复杂度
这个机制不一样。在oracle中，如果你count某一列，应该是仅仅加载这一列，如果有索引啥的，直接在索引上统计了，当然很快。
这个功能在Hive 0.13中引入，显着缩短了查询执行时间，并且可以通过两个参数设置轻松启用：在提交最终执行之前，Hive会优化每个查询的逻辑和物理执行***。这些优化不是基于查询的成本 - 也就是说，直到运行时。
数据更新：Hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而SQL支持数据的读写。索引：Hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，这也是造成Hive查询数据速度很慢的原因，而MySQL有索引。
首先，节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。
因此，Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，Hive 在几百MB 的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟。因此，Hive 并不适合那些需要低延迟的应用，例如，联机事务处理（OLTP）。
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