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hive分析 parq文件

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为什么hive是hadoop数据仓库？SparkSQL不同于HiveOnSpark 。hive提供什么服务hive提供什么服务解释如下hive是基于Hadoop的数据仓库分析 system，它向分析Hadoop分布式存储的数据文件 system提供了丰富的SQL查询方法:结构化数据文件可以映射到一个数据库表中 ， 可以提供完整的SQL查询功能；可以将SQL语句转换成MapReduce任务运行，通过自己的SQL查询分析的所需内容 。
1、程序中的Hive具体是干什么用的呢?Hive是一款基于Hadoop平台的数据仓库工具，具有海量数据存储、横向可扩展、离线批处理等优势，解决了传统关系型数据仓库无法支持海量数据存储、横向可扩展性差的问题 。但是由于Hive的数据存储和数据处理依赖于HDFS和MapReduce，Hive在对数据进行离线批处理时，需要先将查询语言转换成MR任务，由MR批处理返回结果，因此Hive无法满足实时数据查询的需求分析 。
2、数据 分析课程笔记-19-HiveSQL常用优化技巧大家好 。在本课中，学习HiveSQL的常用优化技巧 。Hive主要用于处理非常大的数据，运行过程通常要经过MapReduce，所以没有MySQL那么快产生结果 。不同方法编写的HiveSQL语句的执行效率也不同，所以为了减少等待时间 ， 提高服务器的运行效率，需要对HiveSQL语句进行优化 。
3、 hive提供的是什么服务 hive提供什么服务解释如下hive一个基于Hadoop的数据仓库分析 System，提供丰富的SQL查询方法分析存储在Hadoop发行版 。可以将SQL语句转换成MapReduce任务运行，通过自己的SQL查询分析的所需内容 。
4、 hive中的字符串提取在处理数据时分析，尤其是处理网页时分析 ， 我们经常需要提取部分数据，这就需要通过hive的函数来完成 。首先要说的是split函数，用来分段字符通灵 。基本用法是split(stringstr，stringpat)，返回值是数组array 。所以需要切片才能得到值，即hive是基于Hadoop的数据仓库工具 ， 可以映射结构化数据文件其优点是学习成本低，不需要开发专门的MapReduce应用，通过类似SQL的语句就可以快速实现简单的MapReduce统计，非常适合数据仓库统计 。它提供了一系列可用于数据提取、转换和加载(ETL)的工具，ETL是一种可以在Hadoop中存储、查询和分析存储大规模数据的机制 。
(2).hive是基于hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射到表中 ， 并提供类似SQL的查询功能 。(3).hive是建立在hadoop上的数据仓库:HQL语句作为查询接口，HDFS用于存储，mapreduce用于计算 。(4).hive本质是将HQL转换成MapReduce程序 。(5)良好的灵活性和扩展性:支持UDF，自定义存储格式 。
5、Hiveinsert字段表错位踩坑将数据插入配置单元表后，在查询过程中个别行和字段被放错了位置 。插入语句如下:首先测试源表的数据查询:查询的数据没有发现异常；按字段查找没有问题，然后按字段插入应该是没有错的 。其实hive的插页和传统的插页不太一样 。因为不是整个表的错位，而是单个行的错位，首先根据关键字查询hive错位行数据将文本导出到本地 。
一般不关注表A的字段分隔符，但是看到\001直觉和表A的字段分隔符有关:看表A的表结构，字段分隔符默认为\001 。存储类型:文本文件 。进一步分析:text默认存储结构、行存储、实际存储的数据结构与表逻辑结构一致 。导入数据时，数据文件会直接复制到hdfs，不做处理 。
6、 hivesql的语法帮助在哪Hive是一套基于Hadoop的数据仓库分析 system ， 对分析Hadoop分布式文件 system中存储的数据提供了丰富的SQL查询方法，结构化数据可以是文件 。它还提供了完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换成mapreduce任务来运行，并通过自己的SQL查询分析的内容，简称HiveSQL ， 让不熟悉MapReduce的用户也可以使用SQL语言轻松查询和汇总分析数据 。
与关系数据库的SQL略有不同，但支持DDL、DML等大多数语句，以及常见的聚合函数、join查询和条件查询 。HIVE不适合联机事务处理，也不提供实时查询功能 。它最适合基于大量不可变数据的批处理作业 。HIVE特性:可扩展性(在Hadoop集群上动态添加设备)，可扩展性，容错性，输入格式的松耦合 。
7、SparkSQL(十Hive是大数据领域事实上的SQL标准 。它的底层默认是基于MapReduce的，但是由于MapReduce的速度比较慢，近年来新的SQL查询引擎层出不穷 ， 包括SparkSQL、HiveOnTez、HiveOnSpark等等 。SparkSQL不同于HiveOnSpark 。SparkSQL是一个基于Spark计算引擎的查询引擎，可以针对各种数据源执行查询，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC和RDD 。
8、 hive的HⅣE 文件读取程序【hive分析 parq文件】基于上面的结构解释和分析，我们可以编写一个HⅳE文件的阅读程序 。根据上面分析例的阅读效果，test_root下有1test_subkey和2test子键，前者有五个键值:1_REG_SZ、2_REG_BINARY、3_REG_DWORD、4_REG_MULIT_SZ和5 _ reg _ expand _ sz 。[]是键值的类型，()是值的长度，以字节为单位，对于REG_SZ数据，它是打印出来的unicode代码 。

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