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HQL基本原理范文HQL（Hive Query Language）是Hive中的查询语言，类似于SQL，用于和Hive数据仓库进行交互。
HQL的基本原理如下：1.语法解析：HQL查询首先需要经过语法解析，将输入的查询语句转换为抽象语法树（AST）。
解析器会检查查询语句的正确性和合法性，并确定查询中使用的表以及查询中涉及到的列和函数。
2. 查询优化：一旦语法解析完成，Hive会对查询进行优化，提高查询性能。
查询优化分为逻辑优化和物理优化两个阶段。
-逻辑优化：通过对AST进行优化，如谓词下推、列裁剪、条件交换等来提高查询性能。
- 物理优化：Hive会将逻辑查询优化的结果转换为Hive查询计划（Query Plan），同时选择合适的执行计划，如MapReduce、Tez、Spark等引擎，并对查询计划进行优化，比如重新排序操作，选择合适的连接方式等。
3. 查询执行：一旦查询优化完成，Hive会根据选择的查询引擎（MapReduce、Tez等）将查询提交到集群进行执行。
查询计划将会被转化为具体的任务，由集群的资源管理器（如YARN）分配资源并调度执行。
同时，Hive会将查询结果存储到临时表或者指定的输出表中。
4. 结果返回：查询执行完成后，Hive会将查询结果返回给用户。
用户可以选择将结果保存到本地文件系统或者别的目标系统中。
HQL的基本语法和SQL类似，允许使用SQL的大部分语法和函数。
HQL中的表和列可以以类似关系数据库中的方式进行查询。
同时，HQL还扩展了SQL的功能，添加了对复杂数据类型（如嵌套数据结构、数组、Map）和自定义函数（UDF、UDAF、UDTF）的支持。
HQL具有以下几个特点：1.易于使用：HQL的语法类似于SQL，或者说是SQL的一个子集，所以熟悉SQL的开发人员可以很容易地上手使用HQL。
2. 高性能：HQL利用了Hive的查询优化功能，可以对查询进行逻辑和物理优化，从而提高查询性能。
HiveQL详解Hive 是基于Hadoop 构建的⼀套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询⽅式来分析存储在Hadoop 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，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进⾏运⾏，通过⾃⼰的SQL 去查询分析需要的内容，这套SQL 简称Hive SQL，使不熟悉mapreduce 的⽤户很⽅便的利⽤SQL 语⾔查询，汇总，分析数据。
⽽mapreduce开发⼈员可以把⼰写的mapper 和reducer 作为插件来⽀持Hive 做更复杂的数据分析。
它与关系型数据库的SQL 略有不同，但⽀持了绝⼤多数的语句如DDL、DML 以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。
HIVE不适合⽤于联机，也不提供实时查询功能。
它最适合应⽤在基于⼤量不可变数据的批处理作业。
如HIVE的特点：可伸缩（在Hadoop的集群上动态的添加设备），可扩展，容错，输⼊格式的松散耦合。
Hive 的官⽅⽂档中对查询语⾔有了很详细的描述，请参考：，本⽂的内容⼤部分翻译⾃该页⾯，期间加⼊了⼀些在使⽤过程中需要注意到的事项。
1. DDL 操作1.1、建表：CREATE[EXTERNAL]TABLE[IF NOT EXISTS] table_name[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)][COMMENT table_comment][PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)][CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...)[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS][ROW FORMAT row_format][STORED AS file_format][LOCATION hdfs_path]CREATE TABLE 创建⼀个指定名字的表。
hive sql原理
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于SQL的查询语言，称为Hive SQL，用于在大规模数据集上进行数据分析和处理。
Hive SQL的原理是将查询转化为一系列的MapReduce作业来执行。
Hive SQL中的查询语句类似于传统的SQL语句，包括SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、ORDER BY等关键字。
在执行查询之前，Hive会将查询语句解析成一个查询计划，然后将查询计划转化为一系列的MapReduce任务。
在执行过程中，Hive会将查询语句中的表和分区映射到Hadoop的文件系统中的文件或者Hive中的容器中。
然后，Hive会将查询计划转化为一系列的MapReduce任务，其中Map任务负责对输入数据进行切分和处理，Reduce任务负责对Map任务的结果进行聚合。
每个任务都在Hadoop集群上并行执行，以实现高性能的数据处理。
Hive SQL还支持数据的压缩、分桶和索引等特性，以提高查询性能。
数据的压缩可以减少数据的存储空间，分桶可以将数据划分为若干个桶，以加速基于某个字段的查询，索引可以加速特定列上的查询操作。
总的来说，Hive SQL的原理是将查询转化为一系列的MapReduce任务来执行，通过并行化和优化技术来提高查询性能。
通过这种方式，Hive可以方便地对大规模数据集进行数据分析和处理。
Hive生态系统中的关键组件与功能简介Hive是一种建立在Hadoop之上的数据仓库和分析工具，它提供了类SQL查询语言，使用户能够利用Hadoop的分布式存储和处理能力来进行大规模数据分析。
Hive生态系统由多个关键组件和功能组成，以下将对其进行简介。
1. Hive查询语言（HiveQL）：Hive查询语言是Hive的核心组件之一，它类似于SQL语言，使用户能够以SQL的方式查询和操作分布式数据存储中的大量数据。
HiveQL支持多种查询类型，包括选择、插入、更新和删除操作，使得用户可以轻松地进行数据检索和分析。
2. 元数据存储（Metastore）：Hive的元数据存储是一个关键的组件，它用于存储表的架构、表的位置和其他元数据信息。
元数据存储可以使用不同的后端数据库，例如MySQL或Derby，以提供持久性和可扩展性。
通过元数据存储，用户可以轻松地创建、管理和查询表及其结构。
3. 可扩展的存储（Hive Storage）：Hive支持多种不同的存储格式和存储类型，包括文本、序列化文件格式、列存储和压缩等。
这些可扩展的存储选项使用户能够根据自己的需求选择最适合的存储格式，以提高查询性能和节省存储空间。
4. 执行引擎（Execution Engine）：执行引擎是Hive的核心组件之一，它负责解析和执行用户提交的查询。
Hive支持多种执行引擎，包括MapReduce、Tez和Spark等。
通过将查询转换为基础分布式计算框架的作业，执行引擎实现了高效的查询处理和并行计算。
5. 用户界面（Hive CLI和Hive Web UI）：Hive提供了命令行界面（Hive CLI）和Web用户界面（Hive Web UI），使用户能够以交互式和可视化的方式与Hive进行交互。
Hive CLI提供了一个类似于终端的界面，允许用户执行和监控查询。
而Hive Web UI则提供了一个基于Web的图形用户界面，使用户能够通过浏览器轻松地访问和管理Hive。
hive知识点总结Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个类似于SQL的查询语言（HiveQL），用于在大规模数据集上执行分析和处理任务。
Hive的主要目标是提供一个简单易用的接口，使非技术人员也能够使用Hadoop进行数据分析。
以下是关于Hive的一些重要知识点总结：1. 数据模型：Hive使用一种类似于关系型数据库的表结构来组织数据。
表可以包含多个列和行，并且可以分区和分桶。
它支持各种数据类型，如字符串、数值、日期等。
2. HiveQL：Hive的查询语言HiveQL是基于SQL的，它允许用户使用SQL类似的语法来查询和处理数据。
HiveQL支持常见的SQL操作，如SELECT、INSERT、JOIN、GROUP BY等。
它还提供了一些Hive特有的功能，如自定义函数、窗口函数等。
3. 数据存储：Hive使用Hadoop的分布式文件系统（HDFS）来存储数据。
数据以文件的形式存储在HDFS上，并且可以被压缩和分块。
Hive还支持不同的数据存储格式，如文本、序列文件、Avro、Parquet 等。
4. 数据转换与ETL：Hive提供了一些内置函数和操作符，用于对数据进行转换和提取。
用户可以使用这些函数来处理和清洗数据，将数据从一种格式转换为另一种格式，执行数据分析和聚合等操作。
5. 执行计划和优化器：Hive使用查询优化器来优化查询执行计划。
它会尝试选择最有效的执行方式，如使用索引、过滤不必要的数据等。
用户可以使用EXPLAIN命令来查看查询的执行计划，并根据需要进行调整和优化。
6. 扩展功能：Hive提供了一些扩展功能，如UDF（用户自定义函数）、UDAF（用户自定义聚合函数）、UDTF（用户自定义表函数）等。
这些功能允许用户编写自定义逻辑来处理数据，以满足特定的需求。
7. 集成和扩展性：Hive可以与其他Hadoop生态系统中的工具集成，如HBase、Spark、Pig等。
九个最容易出错的Hive sql 详解及使用注意事项阅读建议：本文适合细嚼慢咽，不要一目十行，不然会错过很多有价值的细节。
前言在进行数仓搭建和数据分析时最常用的就是sq l，其语法简洁明了，易于理解，目前大数据领域的几大主流框架全部都支持s q l语法，包括hi v e，s p ar k，f l i n k等，所以s q l在大数据领域有着不可替代的作用，需要我们重点掌握。
在使用s q l时如果不熟悉或不仔细，那么在进行查询分析时极容易出错，接下来我们就来看下几个容易出错的s q l语句及使用注意事项。
正文开始1. decimalh i v e 除了支持i n t, d o u bl e, s t ri n g等常用类型，也支持d e c i m al类型，用于在数据库中存储精确的数值，常用在表示金额的字段上注意事项：如：d ec i ma l(11,2)代表最多有11位数字，其中后2位是小数，整数部分是9位；如果整数部分超过9位，则这个字段就会变成n ul l，如果整数部分不超过9位，则原字段显示；如果小数部分不足2位，则后面用0补齐两位，如果小数部分超过两位，则超出部分四舍五入；也可直接写d ec i ma l，后面不指定位数，默认是d e c i m al(10,0)整数10位，没有小数2. location表创建的时候可以用 location 指定一个文件或者文件夹create table stu(id int ,name string) location '/user/stu2';注意事项：创建表时使用l o c at i o n，当指定文件夹时，h i v e会加载文件夹下的所有文件，当表中无分区时，这个文件夹下不能再有文件夹，否则报错。
当表是分区表时，比如p ar ti ti o n ed by (d ay s t ri n g)，则这个文件夹下的每一个文件夹就是一个分区，且文件夹名为d ay=20201123这种格式，然后使用：m s c k r e pa i r t a bl e sc o r e; 修复表结构，成功之后即可看到数据已经全部加载到表当中去了3. load data 和load data local从hdfs上加载文件load data inpath '/hivedatas/techer.csv'into table techer;从本地系统加载文件load data local inpath '/user/test/techer.csv'into table techer;注意事项：1.使用l o a d d at a l o c al表示从本地文件系统加载，文件会拷贝到h d f s上2.使用l o a d d at a 表示从hd f s文件系统加载，文件会直接移动到hi v e相关目录下，注意不是拷贝过去，因为hi v e认为hd f s文件已经有3副本了，没必要再次拷贝了3.如果表是分区表，l o ad时不指定分区会报错4.如果加载相同文件名的文件，会被自动重命名4. drop 和truncate删除表操作drop table score1;清空表操作truncate table score2;注意事项：如果h d f s开启了回收站，d r o p删除的表数据是可以从回收站恢复的，表结构恢复不了，需要自己重新创建；tr u n c at e 清空的表是不进回收站的，所以无法恢复t ru n c at e清空的表。
一、介绍Hive SQLHive是基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个类似SQL的查询语言，称为HiveQL，用于对存储在Hadoop集裙中的数据进行查询和分析。
HiveQL使用类似于SQL的语法和关键字，允许用户通过简单的查询语句访问分布式存储中的数据。
二、Hive SQL的关联条件不等式在Hive SQL中，关联查询是一种常见的操作，它用于从多个表中检索相关的数据。
关联条件是指信息这些表的条件，常见的有等值连接（使用等号）和不等值连接（使用不等号或其他比较运算符）。
在本文中，我们将主要探讨Hive SQL中的关联条件不等式，即使用不等号进行连接条件的操作。
三、关联条件不等式的语法和用法在Hive SQL中，关联条件不等式可以通过使用不等号（<、>、<=、>=）来连接两个表进行查询操作。
例如：```sqlSELECT *FROM table1 t1JOIN table2 t2ON t1.column1 < t2.column2;```这个例子中，我们以t1.column1小于t2.column2为条件进行关联查询。
不等值连接可以用于多种情形，比如查找在一个表中的数值在另一个表中对应的范围内的数据，或者寻找两个表中的数据进行比较。
四、不等值连接的注意事项在使用Hive SQL进行关联条件不等式的操作时，有一些需要注意的事项。
不等值连接可能会导致性能问题，因为Hive在处理不等值连接时需要处理更多的数据。
所以在进行不等值连接时，尽量避免全表扫描，可以考虑使用索引或者其他性能优化的手段。
不等值连接可能会产生一些意外的结果，特别是在数据不规范或不完整的情况下，需要谨慎使用。
五、优化不等值连接的方法为了提高不等值连接的性能，可以考虑使用以下优化方法：1. 使用分区表：如果数据量很大，可以考虑将表进行分区，这样可以减少不等值连接的数据量，提高查询效率。
2. 使用索引：在Hive中，可以通过创建索引来加快表的访问速度，从而优化不等值连接的性能。
hive sql 条件筛选粒度聚合Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它使用SQL类似的语言HiveQL来查询和分析数据。
在Hive中，条件筛选和粒度聚合是非常重要且常用的操作，能够帮助我们快速获取所需的数据和分析结果。
条件筛选是指根据特定的条件来过滤数据，只保留满足条件的记录。
在Hive中，我们可以使用WHERE子句来指定条件，并对数据进行筛选。
例如，我们可以使用以下语句筛选出年龄大于30岁的用户：SELECT * FROM users WHERE age > 30;在这个示例中，我们使用WHERE子句来指定条件（age > 30），并在表users中进行筛选。
只有满足条件的记录才会被返回。
条件筛选的粒度是指筛选条件所涵盖的数据细节程度。
在Hive中，我们可以根据需要选择不同的粒度进行筛选。
例如，我们可以根据年龄、性别、地区等条件进行筛选，从而得到不同粒度的结果。
聚合是指将多个记录合并为一个结果。
在Hive中，我们可以使用聚合函数如SUM、COUNT、AVG等对数据进行聚合操作。
聚合函数通常结合GROUP BY子句一起使用，以指定聚合的维度。
例如，我们可以使用以下语句计算不同地区用户的平均年龄：SELECT region, AVG(age) FROM users GROUP BY region;在这个示例中，我们使用AVG函数计算平均年龄，并使用GROUPBY子句指定地区作为聚合维度。
最终的结果将按照地区进行分组，并计算每个地区的平均年龄。
条件筛选和聚合在Hive中经常同时使用，以获取特定条件下的聚合结果。
例如，我们可以根据年龄筛选出大于30岁的用户，并计算他们的平均收入：SELECT AVG(income) FROM users WHERE age > 30;在这个示例中，我们首先使用WHERE子句筛选出年龄大于30岁的用户，然后使用AVG函数计算这些用户的平均收入。
HiveQL详解HiveQL是一种类似SQL的语言, 它与大部分的SQL语法兼容, 但是并不完全支持SQL标准, 如HiveQL不支持更新操作, 也不支持索引和事务, 它的子查询和join操作也很局限, 这是因其底层依赖于Hadoop云平台这一特性决定的, 但其有些特点是SQL所无法企及的。
例如多表查询、支持create table as select和集成MapReduce脚本等, 本节主要介绍Hive的数据类型和常用的HiveQL操作。
1.hive client命令a.hive命令参数-e: 命令行sql语句-f: SQL文件-h, --help: 帮助--hiveconf: 指定配置文件-i: 初始化文件-S, --silent: 静态模式（不将错误输出）-v,--verbose: 详细模式b.交互模式hive> show tables; #查看所有表名hive> show tables 'ad*' #查看以'ad'开头的表名hive>set命令 #设置变量与查看变量；hive>set-v #查看所有的变量hive>set hive.stats.atomic #查看hive.stats.atomic变量hive>set hive.stats.atomic=false #设置hive.stats.atomic变量hive> dfs -ls #查看hadoop所有文件路径hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/ #查看hive所有文件hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/ptest #查看ptest文件hive> source file<filepath> #在client里执行一个hive脚本文件hive> quit #退出交互式shellhive>exit #退出交互式shellhive> reset #重置配置为默认值hive> !ls #从Hive shell执行一个shell命令2.操作及函数查看函数：hive> show functions;正则查看函数名：show functions 'xpath.*';查看具体函数内容：describe function xpath; |desc function xpath;3.字段类型Hive支持基本数据类型和复杂类型, 基本数据类型主要有数值类型(INT、FLOAT、DOUBLE)、布尔型和字符串, 复杂类型有三种:ARRAY、MAP 和STRUCT。
a.基本数据类型TINYINT: 1个字节SMALLINT: 2个字节INT: 4个字节BIGINT: 8个字节BOOLEAN: TRUE/FALSEFLOAT: 4个字节，单精度浮点型DOUBLE: 8个字节，双精度浮点型STRING 字符串b.复杂数据类型ARRAY: 有序字段MAP: 无序字段STRUCT: 一组命名的字段4.表类型hive表大致分为普通表、外部表、分区表三种。
a.普通表创建表hive>create table tb_person(id int, name string);创建表并创建分区字段dshive>create table tb_stu(id int, name string) partitioned by(ds string);查看分区hive> show partitions tb_stu;显示所有表hive> show tables;按正则表达式显示表，hive> show tables 'tb_*';表添加一列hive>alter table tb_person add columns (new_col int);添加一列并增加列字段注释hive>alter table tb_stu add columns (new_col2 int comment 'a comment');更改表名hive>alter table tb_stu rename to tb_stu;删除表(hive只能删分区，不能删记录或列 )hive>drop table tb_stu;对于托管表, drop操作会把元数据和数据文件删除掉, 对于外部表, 只是删除元数据。
如果只要删除表中的数据, 保留表名可以在 HDFS 上删除数据文件: hive> dfs –rmr /user/hive/warehouse/mutill1/*将本地/home/hadoop/ziliao/stu.txt文件中的数据加载到表中, stu.txt文件数据如下：1 zhangsan2 lisi3 wangwu将文件中的数据加载到表中hive>load data local inpath '/home/hadoop/ziliao/stu.txt' overwrite into table tb_person;加载本地数据，同时给定分区信息hive>load data local inpath '/home/hadoop/ziliao/stu.txt' overwrite into table tb_stu partition (ds='2008-08-15');备注：如果导入的数据在HDFS 上,则不需要local 关键字。
托管表导入的数据文件可在数据仓库目录“user/hive/warehouse/<tablename>”中看到。
查看数据hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/tb_stuhive> dfs -ls /user/hive/warehouse/tb_personb.外部表external关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径(location)，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。
eg. 创建外部表：create external table tb_record(col1 string, col2 string) row format delimited fields terminated by'\t' location '/user/hadoop/input';这样表tb_record的数据就是hdfs://user/hadoop/input/* 的数据了。
c.分区表分区是表的部分列的集合, 可以为频繁使用的数据建立分区, 这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表, 这对于提高查找效率很有帮助。
创建分区：create table log(ts bigint,line string) partitioned by(name string);插入分区：insert overwrite table log partition(name='xiapi') select id from userinfo where name='xiapi';查看分区：show partitions log;删除分区: alter table ptest drop partition (name='xiapi')备注:通常情况下需要先预先创建好分区,然后才能使用该分区。
还有分区列的值要转化为文件夹的存储路径,所以如果分区列的值中包含特殊值,如'%', ':', '/', '#',它将会被使用%加上 2 字节的ASCII 码进行转义。
5. sql操作及桶1). 创建表首先建立三张测试表:userinfo表中有两列,以tab键分割,分别存储用户的id和名字name;classinfo表中有两列,以tab键分割,分别存储课程老师teacher和课程名classname; choice表中有两列,以tab键分割,分别存储用户的userid和选课名称classname(类似中间表)。
创建测试表:hive>create table userinfo(id int,name string) row format delimited fields terminated by'\t';hive>create table classinfo(teacher string,classname string) row format delimited fields terminated by'\t';hive>create table choice(userid int,classname string) row format delimited fields terminated by'\t';注意：'\t'相当于一个tab键盘。
显示刚才创建的数据表:hive> show tables;2). 导入数据建表后,可以从本地文件系统或HDFS 中导入数据文件,导入数据样例如下:userinfo.txt内容如下(数据之间用tab键隔开)：1 xiapi2 xiaoxue3 qingqingclassinfo.txt内容如下(数据之间用tab键隔开)：jack mathsam chinalucy englishchoice.txt内容如下(数据之间用tab键隔开)：1 math1 china1 english2 china2 english3 english首先在本地“/home/hadoop/ziliao”下按照上面建立三个文件, 并添加如上的内容信息。
3. 按照下面导入数据。
hive>load data local inpath '/home/hadoop/ziliao/userinfo.txt' overwrite into table userinfo;hive>load data local inpath '/home/hadoop/ziliao/classinfo.txt' overwrite into table classinfo;hive>load data local inpath '/home/hadoop/ziliao/choice.txt'overwrite into table choice;查询表数据hive>select*from userinfo;hive>select*from classinfo;hive>select*from choice;4. 分区a.创建分区hive>create table ptest(userid int) partitioned by (name string) row format delimited fields terminated by'\t';b.准备导入数据xiapi.txt内容如下(数据之间用tab键隔开)：1c.导入数据hive>load data local inpath '/home/hadoop/ziliao/xiapi.txt' overwrite into table ptest partition (name='xiapi');d.查看分区hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/ptest/name=xiapi;e.查询分区hive>select*from ptest where name='xiapi';f.显示分区hive> show partitions ptest;g.对分区插入数据(每次都会覆盖掉原来的数据):hive>insert overwrite table ptest partition(name='xiapi') select id from userinfo where name='xiapi';h.删除分区hive>alter table ptest drop partition (name='xiapi')5.桶可以把表或分区组织成桶, 桶是按行分开组织特定字段, 每个桶对应一个reduce 操作。
