hivesql,hivesql笔试题

hivesql,hivesql笔试题详细介绍

本文目录一览：HiveSQL核心技能之窗口计算

根据官网的介绍，hive推出的窗口函数功能是对hive sql的功能增强，确实目前用于离线数据分析逻辑日趋复杂，很多场景都需要用到。以下就是对hive窗口函数的一个总结附上案例。

本文通过一个排名案例说明并解释了如何在窗口函数中添加where条件达到我们预期的效果，大家可以举一反三。 两种方法都可以，但是我还是热衷于第二种方法，简单高效。

查看Hive中的函数：show functions； 查看具体函数的用法：1）desc function 函数名；2）desc function extended函数名；6）7）用户的首次激活时间，与2019年5月1日的日期间隔。

HiveSQL核心技能之常用函数

查看Hive中的函数：show functions； 查看具体函数的用法：1）desc function 函数名；2）desc function extended函数名；6）7）用户的首次激活时间，与2019年5月1日的日期间隔。

它的功能是如果string1 为 NULL，则 NVL 函数返回 replace_with 的值，否则返回 string1 的值，如果两个参数都为 NULL ，则返回NULL。

hive select month(2011-08-08) fromdual； 8 日期转天函数： day语法： day (string date) 返回值： int 说明： 返回日期中的天。

在HIVE会话中add自定义函数的jar文件，然后创建function，继而使用函数。在进入HIVE会话之前先自动执行创建function，不用用户手工创建。把自定义的函数写到系统函数中，使之成为HIVE的一个默认函数。

根据官网的介绍，hive推出的窗口函数功能是对hive sql的功能增强，确实目前用于离线数据分析逻辑日趋复杂，很多场景都需要用到。以下就是对hive窗口函数的一个总结附上案例。

大家好呀，这节课学习 HiveSQL 的常用优化技巧。由于 Hive 主要用来处理非常大的数据，运行过程由于通常要经过 MapReduce 的过程，因此不像 MySQL 一样很快出结果。

HiveSQL,SQL语句处理,怎么实现?

切分完成后就会按照你SQL指定的逻辑进行合并，最后再输出成hdfs文件，只不过在hive里面看它是以表的形式展现的。

所谓严格模式，就是强制不允许用户执行3种有风险的 HiveSQL 语句，一旦执行会直接报错。要开启严格模式，需要将参数 hive.mapred.mode 设为 strict 。好啦，这节课的内容就是这些。

静态SQL不支持的SQL语句，就比如上面代码中的create 我们可以看到，静态SQL在编译时就已经提前检查了SQL正确性，以及涉及的数据库对象和对应的权限关系，而动态SQL则需要在运行的时候才能判断，所以，静态SQL的效率高于动态SQL。

分页实现的方式比较多了 下面举个例子 比如 获取前10条数据 注：同时需要记录这10条中最大的id为preId，作为下一页的条件。

在日常工作中，经常遇到 计算截止某月或某天的累计数值 ，在Excel可以通过函数来实现， 在HiveSQL里，可以利用窗口函数实现。

HiveSQL核心技能之表连接

1、分区裁剪就是在查询时只读需要的分区。Hive中与分区裁剪优化相关的则是 hive.optimize.pruner ，默认是 true 。

2、t（tid、tname、cid） 老师 （教师号、教师姓名、课程号）select * from student，course，teacher where s.sid = c.sid and c.cid = t.cid ；三表连接就完成了。当然还有其他方式建立三表连接。

3、同理，大表在前的话，小表的m条数据分别与大表的第一条数据比对，是m次，大表一共n条数据，所以共比对m * n次。hive操作是map端的join，小表先放入setup，然后大表切片，可能有多个切片在不同节点运行。

hive是sql还是java语言

Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

一个支持SQL数据查询，方便是显而易见的。但hive只要还是读操作 有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两MapReduce写起来大约要几十上百行。

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，将结构化的数据文件映射为数据库表。提供类sql的查询语言HQL(Hive Query Language)数据不放在hive上，放在HDFS上 由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

zookeeper协调处理服务也是java语言开发的，Hive应用在hadoop之上的数据仓库也是利用java语言实现的。目前流行的大数据Hadoop框架、map-reduce框架，很多部分都是用开源的Java语言编写。