一、视图 1.1 简介 Hive 中的视图和 RDBMS 中视图的概念一致，都是一组数据的逻辑表示，本质上就是一条 SELECT 语句的结果集。 视图是纯粹的逻辑对象，没有关联的存储 (Hive 3.0.0 引入的物化视图除外)，当查询引用视图时，Hive 可以将视图的定义与查询结合起来，例如将查询中的过滤器推送到视图中。 --额外信息 AS SELECT ...; 在 Hive 中可以使用 CREATE VIEW 创建视图，如果已存在具有相同名称的表或视图，则会抛出异常，建议使用 IF NOT EXISTS 预做判断 三个表字段分别代表：索引列的值、该值对应的 HDFS 文件路径、该值在文件中的偏移量。 同时按照官方文档 的说明，Hive 会从 3.0 开始移除索引功能，主要基于以下两个原因： 具有自动重写的物化视图 (Materialized View) 可以产生与索引相似的效果（Hive 2.3.0
本文中主要是介绍了hive中索引和视图的相关操作。 修改表 修改表主要是对表的结构和属性进行操作，包含： 重命名 alter table oldname rename to new_table; 修改表属性 alter table table_name [sorted by (col_name,...)] into number buckets; 修改表的目录 修改分区 添加分区 alter table tablename add [if not exists
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在数据库中，存放的只是视图的定义，而不存放视图包含的数据项，这些项目仍然存放在原来的基本表结构中。 视图可以被定义为多个表的连接，也可以被定义为只有部分列可见，也可为部分行可见。 ，不支持物理视图，所以在hive shell下创建的视图在hive的数据仓库目录中没有，但是可以在Mysql的元数据库中看到。 没有关联存储的视图是纯粹的逻辑对象。目前Hive中不支持物化视图。当一个查询引用一个视图时，可以评估视图的定义并为下一步查询提供记录集合。 视图和索引的区别（简单地来谈谈） 视图是指计算机数据库中的视图，是一个虚拟表，即不是实实在在的，其内容由查询定义。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。 但是，视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表，并且在引用视图时动态生成。 一般情况，是多表关联查询的时候，才用视图。
换句话说，Hive完全管理表（元数据和数据）的生命周期，类似于RDBMS中的表。当您删除内部表时，它会删除数据以及表的元数据。 外部表： 外部表中的数据不是Hive拥有或管理的，只管理表元数据的生命周期。要创建一个外部表，需要使用EXTERNAL语法关键字。删除外部表只会删除元数据，而不会删除实际数据。 在Hive外部仍然可以访问 实际数据。 内部表、外部表差异: 无论内部表还是外部表，Hive都在Hive Metastore中管理表定义及其分区信息。 删除内部表会从 Metastore中删除表元数据，还会从HDFS中删除其所有数据/文件。删除外部表，只会从Metastore中删 除表的元数据，并保持HDFS位置中的实际数据不变。 分区表： 当Hive表对应的数据量大、文件多时，为了避免查询时全表扫描数据，Hive支持根据用户指定的字段进 行分区，分区的字段可以是日期、地域、种类等具有标识意义的字段,分区字段不能是表中已经存在的字段
iOS 系统中的视图动画 动画为用户界面的状态转换提供了流畅的可视化效果， 在 iOS 中大量使用了动画效果， 包括改变视图位置、 大小、 从可视化树中删除视图， 隐藏视图等。 在 iOS 系统中， Core Animation 提供了内置的动画支持， 创建动画不需要任何绘图的代码， 你要做的只是激发指定的动画， 接下来就交给 Core Animation 来渲染， 总之， 复杂的动画只需要几行代码就可以了 为视图的属性变化添加动画 为了给属性的变化添加动画效果， 需要把修改这些属性的代码放到指定的动画代码段 (animation block) 中。 只有在动画代码段中修改支持动画的属性， 才能添加动画效果。 来定义动画代码段， 在 begin 和 commit 之间的代码会在特殊的动画线程中运行， 因此不会阻塞主线程， 比如说要切换两个视图， 代码应该是这样子的： [UIView beginAnimations
一、Hive视图 1.1 简介 Hive 中的视图和 RDBMS 中视图的概念一致，都是一组数据的逻辑表示，本质上就是一条 SELECT 语句的结果集。 视图是纯粹的逻辑对象，没有关联的存储 (Hive 3.0.0 引入的物化视图除外)，当查询引用视图时，Hive 可以将视图的定义与查询结合起来，例如将查询中的过滤器推送到视图中。 1.2 特点 不支持物化视图 只查询，不能做加载数据操作 视图的创建，只是保存一份元数据，查询视图才执行对应的子查询 view定义中若包含了ORDER BY/LIMIT语句，当查询视图时也进行了ORDER 2.8 索引的原理 在指定列上建立索引，会产生一张索引表(Hive的一张物理表)，里面字段包括：索引列的值、该值对应的 HDFS 文件路径、该值在文件中的偏移量。 在执行索引字段查询时候，首先额外生成一个MapReduce job，根据对索引列的过滤条件，从索引表中过滤出索引列的值对应的hdfs文件路径及偏移量，输出到hdfs上的一个文件中，然后根据这些文件中的hdfs
Hive中的函数 针对内置的函数，可以根据函数的应用类型进行归纳分类，比如：数值类型函数、日期类型函数、字符 串类型函数、集合函数、条件函数等； 针对用户自定义函数，可以根据函数的输入输出行数进行分类 “窗口”中获取的，通过OVER子句，窗口函 数与其他SQL函数有所区别。 rank: 在每个分组中，为每行分配一个从1开始的序列号，考虑重复，挤占后续位置； dense_rank: 在每个分组中，为每行分配一个从1开始的序列号，考虑重复，不挤占后续位置； 聚合函数 max( explode函数的使用 在Select的时候，explode的旁边不支持其他字段的同时出现，Hive专门提供了语法lateral View侧视 图，专门用于搭配explode这样的UDTF函数 lateral view侧视图 Lateral View是一种特殊的语法，主要用于搭配UDTF类型功能的函数一起使用，用于解决UDTF函数的 一些查询限制的问题。
随着事务语义的改进，可以使用高级优化，例如物化视图重写和自动查询缓存。通过这些优化，您可以部署新的 Hive 应用程序类型。 Hive 操作是原子的。操作要么完全成功，要么失败；它不会导致部分数据。 Hive 操作也是一致的：应用程序执行操作后，结果在每个后续操作中对应用程序都是可见的。Hive 操作是隔离的。您的操作不会对其他用户造成意外的副作用。最后，Hive 操作是持久的。 压缩是一个执行文件关键内务处理的过程。 Hive 为每个更改表或分区的事务创建一组增量文件，并将它们存储在单独的增量目录中。默认情况下，Hive 会定期自动压缩增量文件和基本文件。压缩是文件的合并。 启动 Hive shell，并在目标表的数据库中，更改 TBLPROPERTIES。 hive.compactor.max.num.delta 默认值=500 压缩器尝试在单个作业中处理的最大增量文件数。
图片 什么是Hive？ Hive是在Hadoop分布式文件系统上运行的开源分布式数据仓库数据库，用于查询和分析大数据。 数据以表格的形式存储(与关系型数据库十分相似)。 为什么选择Hive？ Hive是运行在Hadoop上的SQL接口。此外，它还降低了使用MapReduce框架编程的复杂性。 Hive帮助企业在HDFS上执行大规模数据分析，使其成为一个水平可伸缩的数据库。 通过HiveSQL使具有RDBMS背景的开发人员能够快速构建符合自己业务需求的数据仓库。 Hive直接将数据存储在HDFS系统中，扩容等事宜都交由HDFS系统来维护。 如何将Hive中的分析数据导到业务系统中？ ; 时序数据库（ InfluxDB | ClickHouse | Prometheus）; 文件（ Excel ）； etl-engine支持None和Kerberos认证方式，适合测试环境及企业应用中的认证场景
HIVE -F hive -f "hsql.sql" > /user/a2data/hsql.log HIVE -S 进入hive的静默模式， 只显示查询结果，不显示执行过程。 大家都知道，hive -f 后面指定的是一个文件，然后文件里面直接写sql，就可以运行hive的sql，hive -e 后面是直接用双引号拼接hivesql，然后就可以执行命令。 当我手动执行hive的时候，我是通过hive -f 执行的，得到的结果数据大约有5000W条， 然而我把一样的sql放到kettle中执行 （注：kettle中我不愿意在服务器的某个地方写个文件来存放sql ，这样后面的人也不好维护，还要去服务器上看我的sql文本，所以kettle中我直接hive -e 执行），结果我发现kettle出来的数据只有50W，你说滑稽不滑稽。。。。 ，应该是把这个文本直接传入到hive的类当中，所以没有这样的问题） 因此使用hive -e "要执行的sql" 这种方式跑数据，千万千万看看有没有反斜杠，多关注下反斜杠和双引号是否会冲突，这里我测出来，
基于功能的视图 基于函数的视图是使用python中的函数编写的，该函数以HttpRequest对象作为参数并返回HttpResponse对象。 基于功能的视图通常分为4种基本策略，即CRUD（创建，检索，更新，删除）。CRUD是用于开发的任何框架的基础。 基于功能的视图示例– 让我们创建一个基于函数的视图列表视图以显示模型的实例。 Django CRUD（创建，检索，更新，删除）基于功能的视图：- 创建视图–基于函数的视图Django 细节视图–基于函数的视图Django 更新视图–基于函数的视图Django 删除视图–基于函数的视图 Django 基于类的视图 基于类的视图提供了一种将视图实现为Python对象而非函数的替代方法。 诸如mixin（多重继承）之类的面向对象技术可用于将代码分解为可重用的组件。 与基于函数的视图相比，基于类的视图更易于管理。具有大量代码行的基于函数的视图可以转换为仅包含几行代码的基于类的视图。
HIVE中的表以及语法 一、HIVE的表 HIVE使用的功能性的表格分为四种：内部表、外部表、分区表、分桶表。 1、内部表、外部表 1．特点 创建hive表，经过检查发现TBLS表中，hive表的类型为MANAGED_TABLE，即所谓的内部表。 但是在真实开发中，很可能在hdfs中已经有了数据，希望通过hive直接使用这些数据作为表内容。 此时可以创建hive表关联到该位置，管理其中的数据，这种方式创建出来的表叫做外部表。 6．添加上传数据 如果直接在HDFS中HIVE的某个表中上传数据文件，此时手动创建目录是无法被hive使用的，因为元数据库中没有记录该分区。 Load操作只是单纯的复制/移动操作，将数据文件移动到Hive表对应的位置。 5．Insert 1>内部插入查询结果 向hive表中插入一个查询的结果。
在创建数据表的过程中，Hive表创建完成后，需要将一些数据导入到Hive表中，或是将Hive表中的数据导出。 一、将数据导入Hive表 Hive表的数据导入主要有三种方式： 从本地文件系统中导入数据到Hive表中 从HDFS上导入数据到Hive表中 从别的表中查询出相应的数据导入到Hive表中 在创建Hive 查询数据库中的文件 ? 已经将制定的文件导入到Hive表中。 3、从别的表中查询出相应的数据导入到Hive表中 从别的表中查询出相应的数据导入到Hive表中的格式为： INSERT OVERWRITE TABLE tablename_1 PATITION() SELECT * FROM ...; 3、导出到Hive的另一张表中 与从别的表中查询出相应的结果插入到表中类似，其格式为： INSERT INTO ...
在创建数据表的过程中，Hive表创建完成后，需要将一些数据导入到Hive表中，或是将Hive表中的数据导出。 一、将数据导入Hive表 Hive表的数据导入主要有三种方式： 从本地文件系统中导入数据到Hive表中 从HDFS上导入数据到Hive表中 从别的表中查询出相应的数据导入到Hive表中 在创建Hive 查询数据库中的文件 ? 已经将制定的文件导入到Hive表中。 3、从别的表中查询出相应的数据导入到Hive表中 从别的表中查询出相应的数据导入到Hive表中的格式为： INSERT OVERWRITE TABLE tablename_1 PATITION() 二、从Hive表中将数据导出 对于Hive表中的数据，有时需要将其导出，或是导出到本地，或是导出到HDFS，再其次便是将其导入到另一张Hive表中。
触发器根据由 Apache Hadoop、Tez 和 Hive 计数器表示的查询指标启动操作，例如终止池中的查询或集群中运行的所有查询。 下图描绘了一个简单的资源计划。 查询 sys 数据库以获取计划数据 您查询 Hive 元存储中的 sys 数据库以检索有关工作负载管理实体的信息，例如资源计划。 /topics/hive_workload_management.html sys中的工作负载管理实体数据 从 Hive sys 数据库中，您可以获得有关工作负载管理和其他 Hive 实体的信息。 给定工作负载管理视图的声明，有足够的信息来构建信息查询。 工作负载管理视图 Hive 有一个名为 sys 的特殊数据库，类似于系统目录或信息目录。 sys 数据库是 Hive Metastore 的一部分。在 sys 数据库中，您可以查询所有 Hive 实体的视图，包括工作负载管理实体。
八、ThinkPHP框架中的视图 1、视图的组成 View视图类（继承了自定义模板引擎，功能与Smarty类似） HTML模板文件 2、模板的定义 （见手册–模板–模板定位） 为了对模板文件更加有效的管理 ，ThinkPHP对模板文件进行目录划分，默认的模板文件定义规则是：视图目录/控制器名（小写）/操作名（小写）+模板后缀 默认的视图目录是模块的view目录，框架的默认视图文件后缀是.html。 比如home模块 Index控制器index方法要调用的模板定义为view/index/index.html ? 3、模板渲染 （见手册–视图–模板渲染，手册–视图–模板赋值） 在控制器方法中， 第一种：使用assign方法进行模板赋值，使用fetch方法进行模板渲染。 注：模板中输出变量值： {$模板变量名}
您可以设计 Hive 表和物化视图分区以映射到文件系统/对象存储上的物理目录。例如，按日期-时间分区的表可以组织每天加载到 Hive 中的数据。 大型部署可以有数以万计的分区。 /latest/hive-performance-tuning/topics/hive_improving_performance_using_partitions.html Hive 中的分桶表 如果您将数据从较早的 您将了解处理动态功能的最佳实践。 您可以将表或分区划分为桶，桶的存储方式如下： 作为表目录中的文件。 如果表已分区，则作为分区目录。 没有必要在 Hive 3 表中指定桶。 在 CDP 中，Hive 3 隐式存储数据，并且不像早期版本（ACID V1）那样需要用户密钥或用户提供的存储桶编号。 您执行以下与存储桶相关的任务： 设置hive-site.xml以启用存储桶 SET hive.tez.bucket.pruning=true 分区和分桶的批量加载表： 将数据加载到分区和分桶的表中时，请设置以下属性以优化过程
弹性MapReduce （EMR）结合云技术和 Hadoop等社区开源技术，提供安全、低成本、高可靠、可弹性伸缩的云端托管 Hadoop 服务。您可以在数分钟内创建安全可靠的专属 Hadoop 集群，以分析位于集群内数据节点或 COS 上的 PB 级海量数据……
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