一、hive编程大数据

Hive编程大数据是当前大数据领域中非常重要的技术之一。Hive是建立在Hadoop之上的一种数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能以支持数据分析。作为一种高效的数据处理工具，Hive已经被广泛应用于各个领域，包括金融、电商、物流等多个行业。

在进行Hive编程大数据时，开发人员需要熟悉HiveQL语言，它是Hive的查询语言，类似于SQL语法，但是又有一些不同之处。通过编写HiveQL查询语句，开发人员可以实现对数据的快速检索、聚合、过滤等操作，为业务决策提供支持。

为什么选择Hive编程大数据？

在处理大规模数据时，传统的关系型数据库已经无法满足需求，而Hive作为一种分布式数据存储和处理工具，可以有效地处理PB级别的数据量。通过Hive编程，开发人员可以利用Hadoop集群的强大计算能力来进行数据处理，提升数据处理效率和性能。

Hive还具有良好的可扩展性和容错性，即使发生节点故障，也不会影响整个数据处理过程。这使得Hive成为处理大数据的首选工具之一，尤其适用于需要高性能、高可靠性的企业级应用场景。

Hive编程大数据的应用场景

1. 数据仓库建设：通过Hive编程，可以构建一个完备的数据仓库系统，实现数据的存储、管理、查询和分析，为企业提供决策支持。

2. 日志分析：在大数据环境下，日志数据量巨大，传统方法无法快速地分析这些数据。通过Hive编程，可以对日志数据进行实时分析，挖掘有价值的信息。

3. 推荐系统：在电商行业中，推荐系统是一项重要的应用。通过Hive编程大数据，可以实现用户行为数据的分析，构建个性化的推荐模型。

4. 数据挖掘：Hive编程可以支持复杂的数据挖掘任务，如关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等，帮助企业发现隐藏在海量数据中的有用信息。

Hive编程大数据的优势

1. 易用性：HiveQL语言类似于SQL语法，易于上手。开发人员可以快速编写查询语句，实现复杂的数据处理操作。

2. 低成本：Hive是开源软件，没有额外的许可费用。企业可以利用Hive搭建数据处理平台，降低数据处理成本。

3. 高性能：Hive可以利用Hadoop集群的并行计算能力，实现高效的数据处理。通过优化Hive查询计划和数据存储格式，可以进一步提升性能。

4. 易扩展：Hive支持自定义函数和UDF，开发人员可以根据业务需求扩展Hive的功能。同时，Hive也支持与其他工具的整合，扩展应用场景。

如何学习Hive编程大数据？

想要掌握Hive编程大数据，首先需要具备Hadoop基础知识和SQL语法基础。可以通过阅读官方文档、参加培训课程、实践案例等方式进行学习。

另外，可以通过在实际项目中应用Hive进行数据处理，锻炼自己的实战能力。在实践中不断学习总结，提高编程水平和数据处理能力。

此外，还可以参与相关的社区活动，与其他Hive使用者交流经验、分享问题，扩大自己的技术圈子，不断提升自己。

总结

Hive编程大数据作为一种强大的数据处理工具，在大数据领域有着广泛的应用。通过学习Hive编程，开发人员可以更好地处理海量数据，实现数据分析、挖掘和应用。

无论是从易用性、性能还是成本等方面考虑，Hive都具有明显的优势。未来随着大数据技术的不断发展，Hive编程大数据将扮演着更加重要的角色，助力企业实现数据驱动决策和业务发展。

二、hive导入数据原理？

关于这个问题，Hive导入数据的原理是将数据从外部存储系统（如HDFS、S3、HBase等）移动到Hive表中。具体原理如下：

1. 创建Hive表：首先，用户需要在Hive中创建一个表来存储导入的数据。表的结构（包括列名、数据类型等）应与导入数据的格式相匹配。

2. 指定数据源：用户需要指定数据的来源，可以是本地文件系统中的文件，也可以是HDFS、S3等存储系统中的文件。

3. 数据加载：Hive使用Hadoop MapReduce作业来实现数据加载。在加载数据之前，Hive会根据表的结构定义生成一个MapReduce作业，该作业负责将数据从源文件中读取并转换为Hive表的格式。

4. 数据转换：在数据加载的过程中，Hive会根据表的定义对数据进行转换。例如，如果表中的某一列定义为整型，而源文件中的数据为字符串类型，Hive会将字符串数据转换为整型数据。

5. 数据存储：加载和转换完成后，Hive会将数据存储到Hive表中。数据存储的位置由用户在创建表时指定。

总结起来，Hive导入数据的原理是通过Hadoop MapReduce作业将数据从外部存储系统读取并转换为Hive表的格式，然后将数据存储到Hive表中。这使得用户可以使用Hive的查询语言（HiveQL）来对导入的数据进行分析和查询。

三、hive提供哪几种协议访问hive数据库？

两种协议访问：老版HiveClient和HiveServer2。

　　1.老版HiveClient： 要求比较多，需要Hive和Hadoop的jar包，各配置环境。

   2. HiveServer2：

　 　　使得与YARN和HDFS的连接从Client中独立出来，不需要每个Client都去配置这些连接信息。

　　　 使用Beeline只作为输入口，最终会把语句扔到HiveServer2端来作解析。

四、hive数据仓库包括哪些？

包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。解释器、编译器、优化器、执行器解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。

五、hive是什么数据库？

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

　　Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作

六、hive的数据能修改吗？

普通表可以通过update来修改数据。语法是update 表名 set 字段名=“”where 条件

七、如何快速查询hive数据？

答：

快速查询hive数据的方法：

1

进入hive之前要把hadoop给启动起来，因为hive是基于hadoop的。所有的mr计算都是在hadoop上面进行的。

2

在命令行中输入：hive。这个时候就可以顺利的进入hive了。当然了，如果你想直接执行hql脚本文件可以这样：hive-fxxxxx.hql。

3

进入hive之后一一般默认的数据库都是default。如果你切换数据库的话所建的表都会是在default数据库里面。

4

创建数据库的语法是：createdatabasedatabase_name;非常简单的，其实hive跟mysql的语法还是比较相似的。为什么呢？请继续往下

5

切换数据库的时候可以输入：usedatabase_name；

查看所有数据库的时候可以输入：showdatabases;

查看所有表的时候可以输入：showtables

6

看表结构的时候可以输入：describetab_name;

八、Hive数据存储哪个程序负责？

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。

     其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：Table，External Table，Partition，Bucket。

九、hive decimal是什么数据类型？

Hive decimal类型，最好指定长度吧。

Hive的decimal类型借鉴于Oracle，decimal(m,n)表示数字总长度为m位，小数位为n位，那么整数位就只有m-n位了。这与MySql是不一样的，MySql就直接表示整数位为m位了。

如果你在使用Hive的时候发现字段长度不够，会直接置该字段值为NULL，不会将它截去。

十、hive表可以存多少条数据？

hive表可以存储亿级别的数据。Hive本质上是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，通过将结构化数据映射到Hadoop上的分布式文件系统HDFS中来存储和管理数据。由于Hadoop分布式文件系统HDFS的存储能力非常强大，可以轻松扩展到支持亿级别的数据存储。Hive数据库不仅能够存储海量数据，还具备较高的查询效率和数据处理能力。从硬件角度来说，如果需要扩展hive表存储的容量，可以采取添加更多的硬盘，扩展Hadoop分布式文件系统HDFS的存储空间来达到扩容的目的。除此之外，还可以从数据存储和查询效率等方面优化表的设计，提高系统的性能和稳定性。