hive的應用場景
主要是解決了,如果使用多個map和reduce進行資料處理,每次都需要修改程式,有些改動非常少,這樣不利於開發效率
hive的出現主要是解決了因為小的需求變更而,頻繁的需要修改hadoop程式,提供了類似sql的hiveql。hive類似乙個中間轉換器(編譯器的作用),將hadoop產生的資料,儲存在hive(內嵌乙個非常小巧的資料庫derby),hive提供有類似sql的查詢語句。當然這個儲存的資料也可以配置到mysql這樣的資料庫。
換句話說:hive提供了hadoop查詢資料使用類似sql的查詢語言,中間做的工作主要有:將使用者的hadoop處理的資料,建立乙個表儲存好錶的元資料、位置資訊等,它將hadoop處理的資料儲存起來,當呼叫hiveql查詢的時候,會對hiveql進行解析,然後轉換為hadoop能執行的map、reduce的環節進行處理。
1.解壓
tar -zxvf hive-0.12.0.tar.gz
2.
bin> ./hive
3.show database;
create database test_db;
show databases;
use test_db;
create table t_mygirl(id int ,name string, age int, size string)
show tables;
#不支援sql插入和更新
insert into t_mygirl values(1, "baby", 18, "36c");
#分隔符 enter鍵
row format delimited
#列使用\t分隔
fields terminated by "\t";
完整的建表語句,包括指定列的分隔符
create
table t_mygirl(id int ,name string, age int, size string)
row format delimited
fields terminated by
"\t";
#進入**檔案t_mygirl
vim t_mygirl
內容1 baby 18 36c
2 yifei 19 37b
3 yangmi 22 36a
4 zhiling 36 36c
5 fengjie 29 39a
#上傳檔案
hadoop fs -put mygirls.data /xx/***/***/test_db.db/t_mygirl
#hive查詢
>hive
select * from t_mygirl where age < 30;
select count(*) from t_mygirl where age < 30;
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