插入Hive表数据SQL在Hive中，我们经常需要将数据插入到表中以便进行查询和分析。本文将介绍如何使用SQL语句向Hive表中插入数据，以及一些常见的插入数据操作。1....插入单行数据接下来，我们将演示如何插入单行数据到上面创建的表中。...从另一个表插入数据有时候我们需要从另一个表中选择数据并插入到目标表中。...将数据导入到Hive表接下来，我们将准备的用户信息数据文件导入到Hive表中。...Hive表中，并查看插入后的数据。
表的一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。...explode：将单列中Array存储的转为多行数据。 lateral VIEW：将Array中数据整合为可被查询的列。...; （4）执行查询语句 select count(ename) name from emp; 查看历史日志中，有压缩方式.snappy 4、开启Reduce输出阶段压缩 当Hive将输出写入到表中时可以通过属性...5.3 Orc_列存储 Orc (Optimized Row Columnar)是Hive 0.11版里引入的新的存储格式。...产生数据倾斜的HQL中一定存在着分组的操作，所以从HQL的角度，我们可以将数据倾斜分为单表携带了Group By字段的查询和2表(多表)Join的查询。
第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的，Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce...目前 Hive 将元数据存储在 RDBMS 中，比如存储在 MySQL、Derby 中。元数据信息包括：存在的表、表的列、权限和更多的其他信息。...；在 Mapper 中同时处理两张表的信息，将join on 公共字段相同的数据划分到同一个分区中，进而传递到一个 Reduce中，然后在 Reduce 中实现聚合。...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。...12.Hive 的函数：UDF、UDAF、UDTF 的区别？ UDF：单行进入，单行输出UDAF：多行进入，单行输出 UDTF：单行输入，多行输出 13.说说对 Hive 桶表的理解？
，将join on公共字段相同的数据划分到同一个分区中，进而传递到一个Reduce中，然后在Reduce中实现聚合。...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。...UDF：单行进入，单行输出 UDAF：多行进入，单行输出 UDTF：单行输入，多行输出 8、所有的Hive任务都会有MapReduce的执行吗？...第一个MR Job中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的...第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的
白羊座 B 猪八戒 白羊座 A 凤姐 射手座 A 5、创建hive表并导入数据 create table person_info( name string, constellation...一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。 ...1.5、Hive 分桶 为什么要用Hive 分桶？ 答：分区会产生新的文件和目录，在HDFS系统上NameNOde的压力会增大。...Hive 可以将表或者表的分区进一步组织成桶，以达到： 1、数据取样效率更高 2、数据处理效率更高 桶通过对指定列进行哈希来实现，将一个列名下的数据切分为“一组桶”，每个桶都对应了一个该列名下的一个存储文件...： [atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hiveserver2 [atguigu@hadoop102 hive]$ bin/beeline（在新的窗口中输入） Beeline version
这些profile在/etc/pxf/conf/pxf-profiles.xml文件中定义。 [图片] 表2 二、访问HDFS文件 HDFS是Hadoop应用的主要分布式存储机制。...PXF的Hive插件用于读取存储在Hive表中的数据。PXF提供两种方式查询Hive表： 通过整合PXF与HCatalog直接查询。 通过外部表查询。 ...使用PXF和HCatalog查询Hive HAWQ可以获取存储在HCatalog中的元数据，通过HCatalog直接访问Hive表，而不用关心Hive表对应的底层文件存储格式。...将前面的单行和多行JSON记录分别保存到singleline.json和multiline.json文件中，而且确保JSON文件中没有空行，然后将文件传到HDFS。...多行记录的JSON外部表与单行的类似，只是需要指定identifier，指定标识记录的键。
HBase是基于HDFS之上的，也可以采用存储本地模式，HBase是分布式数据库，将数据分为多份，同时是面向列的数据库，是bigtable的实现。...HBase 自带MapReduce程序 1.导入Hadoop与Hbase的环境变量 2.使用HBase-server-cdh.jar中方法导入数据 Hive集成Hbase Hive是存储在HDFS中，将...SQL语句转化为MapReduce中的，通过Hive将表添加到HBase,Hive进行复杂的数据分析，同过HBase进行快速实时查询 hive整合Hbase hive映射Hbase的表0.90,0.92...上 Storage Headlers,Hbase所有jar包，拷贝到hive中即可 Hive表中的域都存储在HBase中，但是Hive表不需要包含Hbase中所有的列 方法： 直接拷贝hbase中的所有...jar包到hive中，直接重启hive 创建hive表映射Hbase,指定存储headler和映射关系，hbase中表名称 HBase的集群调优 内存越大越好，不要低于32G,64位机器，swap减少或设置为
4.存储格式： 可以使用列裁剪，分区裁剪，orc，parquet等存储格式。 Hive支持ORCfile，这是一种新的表格存储格式，通过诸如谓词下推，压缩等技术来提高执行速度提升。...（2）MapReduce Job在Map阶段，每个Mapper从Distributed Cache读取HashTableFiles到内存中，顺序扫描大表，在Map阶段直接进行Join，将数据传递给下一个...在Hive 1.1.0之后，这个feature是默认开启的,它可以自动优化HQL中多个JOIN的顺序，并 选择合适的JOIN算法. Hive在提交最终执行前,优化每个查询的执行逻辑和物理执行计划。...第一个MRJob 中， --Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key --有可能被分发到不同的Reduce...中，从而达到负载均衡的目的；第二个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到 --Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupBy Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作
7、使用过Hive解析JSON串吗 Hive处理json数据总体来说有两个方向的路走： a.将json以字符串的方式整个入Hive表，然后通过使用UDF函数解析已经导入到hive中的数据，比如使用LATERAL...，将join on公共字段相同的数据划分到同一个分区中，进而传递到一个Reduce中，然后在Reduce中实现聚合。...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。...UDF：单行进入，单行输出 UDAF：多行进入，单行输出 UDTF：单行输入，多行输出 8、所有的Hive任务都会有MapReduce的执行吗？...第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的
，将join on公共字段相同的数据划分到同一个分区中，进而传递到一个Reduce中，然后在Reduce中实现聚合。...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。...UDF：单行进入，单行输出 UDAF：多行进入，单行输出 UDTF：单行输入，多行输出 8、所有的Hive任务都会有MapReduce的执行吗？...4）Hive：基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据档映射为一张数据库表，并提供简单的sql 查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 ...（2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。
元数据引擎：包括项目、Hive表、数据模型、Cube等元数据的管理； 存储引擎：构建的Cube数据最终以HFile的格式存储到HBase； 查询引擎：基于Calcite的SQL解析和HBase的Coprocessor...通过登录用户构建Hadoop UGI，在UGI.doAs中执行相关操作，实现多租户功能，对应改造的点包括： Hive元数据加载 MR作业提交 HBase数据存储 HBase数据查询 第二类：使用Hadoop...在执行Hive脚本前，设置环境变量HADOOP_PROXY_USER来实现多租户功能，对应改造的点包括所有执行Hive脚本的地方： Hive表/分区行数统计 Hive源表生成宽表 2、维度字典上传优化...基本思路： 使用同一个Cube最近一个Segment的统计数据来预估当前segment的总数据量，统计数据包括最近一个Segment对应Hive表分区的输入记录数（InputRowsCounts），最终存储到...HBase的实际大小(HtableSize)，然后计算出每行输入记录对应的数据大小，将这个大小作为新segment的每行数据大小，并乘以新Segment的Hive表分区输入记录数，将这个数作为新Segment
fruit 表中的一部分数据，通过 MR 迁入到 fruit_mr 表中。...的name和color提取出来，相当于将每一行数据读取出来放入到Put对象中。 ...） 6.4 与 Hive 的集成 6.4.1 HBase 与 Hive 的对比 1．Hive (1) 数据仓库 Hive 的本质其实就相当于将 HDFS 中已经存储的文件在 Mysql 中做了一个双射关系...命令将中间表中的数据导入到 Hive 关联 HBase 的那张表中 hive> insert into table hive_hbase_emp_table select * from emp; (5)... ‘hbase_emp_table’ 2．案例二 目标：在 HBase 中已经存储了某一张表 hbase_emp_table，然后在 Hive 中创建一个外部表来关联 HBase 中的 hbase_emp_table
UDTF（用户自定义表生成函数），对一行数据进行处理，输出多个结果，多对一处理方式。比如将每一行字符串按照空格进行拆分，拆分成多行进行存储。使用了UDTF后，表的行数会增多。...在较新的Hive版本中，org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类已经废弃，推荐使用GenericUDF来完成UDF的实现。...UDF实现方式一：继承UDF类 UDF开发流程 继承UDF类进行UDF的开发流程是： 继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类 实现evaluate()方法，在方法中实现一对一的单行转换...在beeline中，使用SQL将jar包添加到hive中。...hadoop fs -mkdir -p /tmp/hive_data/score hadoop fs -put score.txt /tmp/hive_data/score/ 在Hive中创建测试需要的数据表
Hive将HQL转换为MapReduce的流程 了解了Hive中的SQL基本操作之后，我们来看看Hive是如何将SQL转换为MapReduce任务的，整个转换过程分为六个阶段： Antr定义SQL的语法规则...分区表： Partition对应普通数据库对Partition列的密集索引，将数据按照Partition列存储到不同目录，便于并行分析，减少数据量。分区表创建表的时候需要指定分区字段。...HQL通过where子句来限制条件提取数据，那么与其遍历一张大表，不如将这张大表拆分成多个小表，并通过合适的索引来扫描表中的一小部分，分区和分桶都是采用了这种理念。...分桶可以继续在分区的基础上再划分小表，分桶根据哈希值来确定数据的分布（即MapReducer中的分区），比如分区下的一部分数据可以根据分桶再分为多个桶，这样在查询时先计算对应列的哈希值并计算桶号，只需要扫描对应桶中的数据即可...离线数仓： 离线数据仓库主要基于Hive等技术来构建T+1的离线数据 通过定时任务每天拉取增量数据导入到Hive表中 创建各个业务相关的主题维度数据，对外提供T+1的数据查询接口 离线数仓架构： 数据源通过离线的方式导入到离线数仓中
，只能通过insert overwrite 进行加载 所以把文件加载到桶表中，需要先创建普通表，并通过insert overwrite的方式将普通表的数据通过查询的方式加载到桶表当中去 hive的DQL...7、使用过Hive解析JSON串吗 Hive处理json数据总体来说有两个方向的路走： a.将json以字符串的方式整个入Hive表，然后通过使用UDF函数解析已经导入到hive中的数据，比如使用LATERAL...自动合并小文件 调整参数减少Map数量 减少Reduce的数量 使用hadoop的archive将小文件归档 11、Hive优化有哪些 数据存储及压缩 通过调参优化 有效地减小数据集将大表拆分成子表；...，将join on公共字段相同的数据划分到同一个分区中，进而传递到一个Reduce中，然后在Reduce中实现聚合。...UDF：单行进入，单行输出 UDAF：多行进入，单行输出 UDTF：单行输入，多行输出 8、所有的Hive任务都会有MapReduce的执行吗？
前言 Hive是Hadoop生态系统中必不可少的一个工具，它提供了一种SQL（结构化查询语言）方言，可以查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统，如MapRFS...这个文件系统是“可插拔的 Hive提供了一个被称为Hive查询语言（简称HiveQL或HQL）的SQL方言，来查询存储在Hadoop集群中的数据 Hive可以将大多数的查询转换为MapReduce任务（...但是用户可以通过查询生成新表或者将查询结果导入到文件中 因为Hadoop是一个面向批处理的系统，而MapReduce任务（job）的启动过程需要消耗较长的时间，所以Hive查询延时比较严重。...Hadoop会按照键来对键值对进行排序，然后“重新洗牌”，将所有具有相同键的键值对分发到同一个Reducer中。...更重要的是，我们对于R具有很多的经验，我们知道其是如何执行的，并了解它们的特性，而且非常熟悉其技术文档。不过，R的一个主要缺点是，默认情况下其需要将所有的数据集载入到内存中。这是一个主要的限制。
1）数据存储位置 Hive 存储在 HDFS 。数据库将数据保存在块设备或者本地文件系统中。 2）数据更新 Hive中不建议对数据的改写。...内部表将数据存储在Hive的默认文件格式（如ORC、Parquet）中，这些格式通常比其他文件格式（如CSV、JSON）更高效，并且支持更高级的查询和分析操作。 ...对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，只不过，使用Hive的动态分区，需要进行相应的配置...17 桶表 Hive中的桶表是一种数据分区的方式，将相似的数据行分配到相同的桶中，然后将每个桶存储为一个单独的文件。...表被分为4个桶，并按列col1进行分区。 可以使用INSERT INTO语句将数据插入到桶表中。在插入数据时，Hive会根据指定的列对数据进行哈希，然后将其分配到适当的桶中。
内存中为实时信息；文件中为数据镜像，作为持久化存储使用 DataNode 存储块内容，存储在磁盘中，维护了block id到文件的映射 Edit Log NameNode的操作日志 FSImage NameNode...fsimage，新的操作会写入新的edit log中。...倾斜 map side join：将小表 group by倾斜 加combiner，减少数据量 将一个MR job拆分为两个，让第一个MR job尽可能平均的处理数据 InputFormat、OutputFormat...,value>的形式序列化到文件中,存储方式为行式存储，可以对文件进行分割和压缩，一般使用block压缩，使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化 RCFILE 存储方式为数据按行分块...Orc和Parquet Orc是从hive的原生格式RCFILE优化改进而来 Parquet是Cloudera公司研发并开源的格式 两者都属于行列存储模式，但Orc严格上应该算是行列混合存储，首先按照行组分割整个表
在OLAP的发展历史中，常见的解决方案是用多维数据库代替关系数据库设计，将数据根据维度进行最大限度的聚合运算，运算中会考虑到各种维度组合情况，运算结果将生成一个数据立方体，并保存在磁盘上。...相同的数据文件和表的元数据在Hadoop生态圈的不同组件之间共享。例如，Impala可以访问Hive里的表和数据，而Hive也可以访问在Impala中建立的表及其数据。...（5）Impala与Hadoop生态圈 Impala可以利用Hadoop生态圈中许多熟悉的组件，并且可以和这些组件交换数据，即可作为生产者也可作为消费者，因此可以灵活地加入到ETL管道中...Impala与Hive Impala的一个主要目标是让SQL-on-Hadoop操作足够快，以吸引新的Hadoop用户，或开发Hadoop新的使用场景。...Impala将它的表定义存储在一个传统的MySQL或PostgreSQL数据库中，这个数据库被称为metastore，而Hive也将其元数据存储在同一个的数据库中。
导读：快手基于Hive构建数据仓库，并把Hive的元数据信息存储在MySql中，随着业务发展和数据增长，一方面对于计算引擎提出了更高的要求，同时也给Hive元数据库的服务稳定性带来了巨大的挑战。...本文将主要介绍Hive MetaStore服务在快手的挑战与优化，包括： 快手SQL on Hadoop智能引擎架构 Hive MetaStore在快手的挑战 Hive MetaStore在快手的优化...Hive把用户SQL通过解释器转换为一系列MR作业提交到hadoop环境中运行，MR存在作业启动、调度开销大、落盘多磁盘IO重的问题，这导致其性能注定无法太好，针对Hive查询速度慢的问题，业界先后推出了包括...Hive MetaStore作为客户端会周期性去中控层获取当前最新的元数据服务压力状况和流控策略，并针对不同优先级的API调用请求采取对应的流控措施。...解决MySQL单机瓶颈和压力，业界通用方案是分库分表，由于Hive元数据信息存储采用三范式设计，表关联较多，直接在MySQL层面进行拆库拆表会存在改造成本大、风险高且不利于未来扩容的问题，因此我们考虑采取
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