本篇文章给大家谈谈hive存储过程查询，以及hive查看存储过程sql语句对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、hive查询时间复杂度
- 2、hive能存储数据吗
- 3、Hive常用查询函数
- 4、Hive常用算子实现原理简述--MapReduce版
- 5、Hive--对空值和NULL的处理
- 6、hive查询结果输出到hdfs顺序变为逆序怎么解决?
hive查询时间复杂度
1、这个机制不一样。在oracle中，如果你count某一列，应该是仅仅加载这一列，如果有索引啥的，直接在索引上统计了，当然很快。
2、这个功能在Hive 0.13中引入，显着缩短了查询执行时间，并且可以通过两个参数设置轻松启用：在提交最终执行之前，Hive会优化每个查询的逻辑和物理执行计划。这些优化不是基于查询的成本 - 也就是说，直到运行时。
3、配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。
hive能存储数据吗
1、第hive本身是不存储数据的，不论外表、内表，hive的所有数据是存放在hdfs文件系统的。hive表数据是在hdfs中储存的并没有固定的储存格式，hive只保存管理表元数据。
2、首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。
3、Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。
Hive常用查询函数
1、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。
2、日期比较函数： datediff语法： datediff(string enddate，string startdate) 返回值： int 说明： 返回结束日期减去开始日期的天数。
3、hive select date_add(’2012-12-08′，10) from dual；2012-12-18 日期减少函数： date_sub语法： date_sub (string startdate， int days)返回值： string 说明： 返回开始日期startdate减少days天后的日期。
4、．查询数据 注意：先用export导出后，再将数据导入。
Hive常用算子实现原理简述--MapReduce版
1、（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。
2、两个表做关联，首先where会过滤掉不需要的数据。
3、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。
4、相对于HIve on MapReduce，本质上来说，Hive on Spark是Hive把自己的引擎从MapReduce替换为更高效的SparkRDD。数据源是hive本身，当我们执行HQL时底层已经不再是将HQL转换为MapReduce任务，而是跑SparkRDD任务。
Hive--对空值和NULL的处理
Hive中的Null在底层是以“\N”来存储，而MySQL中的Null在底层就是Null，直接导入Hive会把null识别为字符串，为了保证数据两端的一致性。在导出数据时采用--input-null-string和--input-null-non-string两个参数。
关联值有null值的情况下，可以将null值过滤出来单独处理或者将null值随机赋值。当存在某key有热点问题，也可以同样处理。合理设置数据模型、文件存储格式有利于查询效率优化。
hive中空值有三种情况，null(NULL值)、\0字符(hive自定义的空字符）、（空字符）。
int与string类型，null底层默认存储为\N，查询显示为null。导出文件会以存储格式导出。若导出为null，存储的字符串就是null。hive不区分大小写。
基础语法： nvl(表达式1，表达式2)如果表达式1为空值，nvl返回值为表达式2的值，否则返回表达式1的值。 注：其表达式的值可以是数字型、字符型和日期型。
这个优化适合无效 id (比如 -99 ， ”， null 等) 产生的倾斜问题。把空值的key变成一个字符串加上随机数，就能把倾斜的数据分到不同的reduce上，解决数据倾斜问题。
hive查询结果输出到hdfs顺序变为逆序怎么解决?
把源文件，用editplus等编辑软件打开，将文件转换为urf-8格式，保存。再重新导入到hive表中，问题解决。源文件只要是文本格式，如csv，txt，log等文本格式，均可用此种方法转化。前提是你终端也要设置为utf-8格式。
：使用终端连接Hive 3：打开 beeline 前先输入以下命令 ：star2： 在大数据中，最常用的一种思想就是分治，分区表实际就是对应hdfs文件系统上的的独立的文件夹，该文件夹下是 该分区所有数据文件。
但是如果需要的HDFS上的文件或者HBASE的表进行查询，需要自定义MapReduce方法。那么Hive其实就是在HDFS上面的一个中间层，它可以让业务人员直接使用SQL进行查询。
TextFile Hive数据表的默认格式，存储方式：行存储。可使用Gzip，Bzip2等压缩算法压缩，压缩后的文件不支持split。
在hive的shell上可以使用dfs命令执行HDFS文件的操作。
．将查询的结果导出到本地 2．将查询的结果格式化导出到本地 3．将查询的结果导出到HDFS上(没有local)基本语法：（hive -f/-e 执行语句或者脚本 file）后续...。
关于hive存储过程查询和hive查看存储过程sql语句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。
