今天给各位分享hive常用操作的知识，其中也会对hive的常用命令进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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Hive常用算子实现原理简述--MapReduce版
（1）set hive.map.aggr=true，即开启map端的combiner，减少传到reducer的数据量，同时需设置参数hive.groupby.mapaggr.checkinterval 规定在 map 端进行聚合操作的条目数目。
两个表做关联，首先where会过滤掉不需要的数据。
join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。
hive之表属性操作
CREATE TABLE 创建一个指定名字的表，如果相同名字的表已存在，则抛出异常提示：表已存在，使用时可以使用IF NOT EXISTS语句来忽略这个异常。如果创建的表名已存在，则不会再创建，也不会抛出异常提示：表已存在。
解决办法是执行：这个是hive的锁机制，可以暂时关掉，默认是true。关掉之后就可以删除表了，删掉之后可以再把它设置为true。
外部表与内部表相反，可以指定location，可以不基于hive来操作外部表文件。当表被删除或者分区被删除时对应的数据还会存在。只是hive删除了其元信息，表的数据文件依然存在于文件系统中。
所以，它的map操作很简单，就是按行读文件，然后会根据hive的默认分隔符\001对每行进行切分。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。
.11版本之后，hive也尝试在测试环境允许进行update和delte操作，但这些操作还不成熟，不敢在生产环境放心使用，其中也有一样不足。
似乎这样操作，HIVE对UPDATE操作就非常好的。其实经过实验，发现HIVE的更新机制速度非常的慢，在一个仅仅为6行的数据测试，其花费时间也要180S，这种效率肯定是无法忍受的。
spark、hive、impala、hdfs的常用命令
上次讲过HIVE 的一个常用命令 MSCK REPAIR TABLE ， 这次讲讲HIVE的 ANALYZE TABLE 命令，接下来还会讲下Impala的 COMPUTE STATS 命令。这几个命令都是用来统计表的信息的，用于加速查询。
和HIVE的ANALYZE TABLE类似，这个命令主要也是为了优化查询，加快查询的速度。本来IMPALA是依靠HIVE的ANALYZE TABLE的，但是这个命令不是很好用同时不稳定，所以IMPALA自己实现了个命令完成相同功能。
输入命令： [hduser@node1 ~]$ cd ~/hadoop [hduser@node1 hadoop]$ bin/hdfs namenode –format (2)关闭node1，node2 ，node3，系统防火墙并重启虚拟机。
Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。
要想使用Hive首先需要启动hadoop，因为hive的使用是依赖于hadoop的hdfs文件系统以及MapReduce计算的，下图是启动hadoop，如下图。
) Impala：Google Dremel的开源实现（Apache Drill类似），因为交互式实时计算需求，Cloudera推出了Impala系统，该系统适用于交互式实时处理场景，要求最后产生的数据量一定要少。
关于hive常用操作和hive的常用命令的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
