Hive SQL

Hive SQL 常用函数 Hive SQL 提供了丰富的内置函数，用于处理和分析数据。以下是一些常用的 Hive SQL 函数： 字符串函数： length(string A)：返回字符串 A 的长度。 reverse(string A)：反转字符串 A。 concat(string A, string B, ...)：连接字符串 A、B 等。 substring(string A, int start, int len)：返回字符串 A 从 start 位置开始，长度为 len 的子字符串。 upper(string A)：将字符串 A 转换为大写。 lower(string A)：将字

使用 Hive SQL 拆解字段可以将复杂字段分解为更简单的部分，方便分析和查询。

Hive 面试的 SQL 题，实战味儿挺浓的。题型从数据加载、分组统计，到窗口函数和分区优化，全都涵盖了。像GROUP BY和JOIN的使用方式，配合实际业务场景说得还挺清楚。每道题后面还有解析，读起来一点都不枯燥。你要是正好准备 Hive 的面试，或者平时用 Hive 做数据，这份资源真蛮值得一看。

这份备忘单提供了 SQL 与 HiveQL 之间的语法对比，方便用户快速将 SQL 查询语句转换为 HiveQL 语句。

Hive 的 SQL 风格执行逻辑，讲得挺清楚的，适合平时用 SQL 多、但又想搞大数据的前端或者数据开发看一看。用 SQL 写 Hadoop 任务听起来挺高级，其实用惯了 SQL 之后，Hive 上手没那么难。比如你习惯写SELECT查表，那在 Hive 里也一样能搞，底层还是 MapReduce 或者 Tez 帮你干脏活累活。这份 PPT 里把 Hive 的执行过程讲得比较细，从你写下SELECT语句开始，到它怎么转成执行计划，怎么跑在 Hadoop 上，基本上都有覆盖。嗯，理解了执行过程之后，调优也不慌了。想了解更多，可以顺手翻翻这几篇文章，Hive 和 SQL 的关系、Hive 在大数

hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，专用于大规模数据的提取、转换和加载。它提供了存储、查询和分析存放在Hadoop中的数据的机制。

这是一份关于Hive的数据文档。

Apache Hive是一种数据仓库工具，基于Hadoop构建，用于存储、查询和管理大型数据集。它提供了类似于SQL的接口，使非编程人员能够轻松处理Hadoop中的数据。

Hive 建立在 Hadoop 生态系统之上，将结构化数据映射为数据库表，并支持 SQL 查询。它将 SQL 转换为 MapReduce 任务，简化了大数据分析流程。Hive 的优势在于易于学习，无需编写复杂的 MapReduce 代码，便可进行数据仓库的统计分析。

Hive是Apache Hadoop生态系统中的数据仓库工具，允许用户使用SQL方言（HQL）对存储在HDFS上的大规模数据进行查询和分析。在大数据处理中，Hive性能优化是关键环节，以提高查询速度和系统资源利用率。以下是对Hive调优总结文档-Hive Tuning PPT中可能涉及的多个知识点的详细阐述： 元数据优化： 分区策略：根据业务需求设计分区字段，减少不必要的数据扫描，例如按日期、地区等分区。 桶表：通过哈希函数将数据分布到预定义的桶中，提高JOIN操作的效率，尤其是等值JOIN。 物理存储优化： 列式存储：Hive支持ORC、Parquet等列式存储格式，列式存储能有效