hive拉链表hql实现

Hive拉链表（又称历史快照表）是一种数据模型，在数据更新时会保留历史版本，以便查询不同时间点的数据。Hive支持使用HQL语句实现拉链表。

下面是一个创建拉链表的HQL示例：

CREATE TABLE employee_history (
  employee_id INT,
  name STRING,
  salary INT,
  start_date DATE,
  end_date DATE,
  version INT
)
CLUSTERED BY (employee_id) INTO 4 BUCKETS
STORED AS ORC;

在这个示例中，我们创建了一个名为employee_history的表，它包含了每个员工的历史记录，包括工资、开始日期和结束日期。每次更新时，我们会将新的记录插入到表中，并将旧的记录的结束日期设为当前日期。这样，我们就可以在任何时间点查询员工的历史工资信息。

下面是一个插入新记录的HQL示例：

INSERT INTO employee_history
SELECT 
  employee_id,
  name,
  salary,
  start_date,
  current_date(),
  version + 1
FROM employee
WHERE employee_id = 123;

这个示例中，我们从employee表中选出特定员工的当前记录，并将其插入到employee_history表中。我们还增加了一个version字段，以便在查询历史记录时进行排序。

相关问题

Hive如何将Hql转化为mapreduce;

在Hive中，将HQL转换为MapReduce作业的过程称为查询编译。查询编译器将HQL查询转换为一系列MapReduce作业，并提交这些作业以执行查询。

以下是Hive将HQL转换为MapReduce作业的基本过程：

1. 解析HQL语句并生成语法树。

2. 将语法树转换为逻辑执行计划，这是一个逻辑表示查询计划的树状结构。

3. 将逻辑执行计划转换为物理执行计划，这是一个基于MapReduce的执行计划。

4. 将物理执行计划转换为一系列MapReduce作业。

5. 提交MapReduce作业以执行查询。

在实际执行中，Hive会对查询进行优化，以提高执行效率。例如，Hive会尝试将多个小作业合并成一个大作业，以减少作业启动和执行的开销。此外，Hive还会尝试将一些计算移动到数据所在的节点上，以减少数据移动的开销。

总之，Hive将HQL转换为MapReduce作业的过程是一个复杂的过程，其中包括语法分析、优化和作业调度等多个步骤。

【多选题】有关hive的说法正确的是： A A. hive中可以通过修改配置文件使用MySQL数据库 B B. hive中是用MySQL数据是为了保存hive处理后的数据 C C. hive中的hql操作本质就是MapReduce操作 D D. 创建外部表和内部表的语句相同，只是数据与表出现的顺序不同

有关Hive的说法正确的是A、C、D。具体解释如下：

A. Hive中可以通过修改配置文件使用MySQL数据库

这个说法是正确的。Hive默认使用Derby作为元数据存储，但是可以通过修改配置文件，将元数据存储到其他的数据库中，如MySQL、Oracle等。

B. Hive中使用MySQL数据库是为了保存Hive处理后的数据

这个说法是不正确的。Hive中使用MySQL数据库是为了存储元数据信息，如表的结构、分区信息等。Hive处理后的数据默认存储在HDFS中。

C. Hive中的HQL操作本质就是MapReduce操作

这个说法是正确的。Hive中的HQL语句会被转换成MapReduce任务来执行，Hive使用MapReduce来实现分布式的查询和计算。

D. 创建外部表和内部表的语句相同，只是数据与表出现的顺序不同

这个说法是正确的。在Hive中，创建外部表和内部表的语句基本相同，只是在创建外部表时需要指定数据的存储位置，而在创建内部表时则不需要。同时，在删除外部表时，不会删除数据，而在删除内部表时，会将数据一同删除。