hive查找库中的表

时间: 2024-07-18 13:00:27 浏览: 126

Hive-数据仓库实战

实验背景： Hive 是重要的数据仓库工具，在数据挖掘、数据汇总、统计分析等领域有重要作用。特别的在电信业务中，Hive 扮演相当重要的角色，可以利用 Hive 统计用户的流量、话费、资费等信息，也可挖掘出用户的消费模型以帮助运营商更好的规划套餐内容。实验目的：掌握 Hive 的常用操作。学会使用在 Hue 上运行 HQL。在大数据处理领域，Hive 是一个非常关键的数据仓库工具，尤其在数据挖掘、数据分析和统计中扮演着核心角色。在电信行业中，Hive 被广泛用于处理和分析用户的各种信息，如流量、话费、套餐消费等，帮助运营商洞察用户行为，优化服务套餐。实验的目的在于让学习者掌握 Hive 的基本操作，包括创建表、导入数据以及执行查询。通过在 Hue 上运行 Hive 查询语言（HQL），可以熟悉 Hive 的交互式操作。我们来看看如何在 Hive 中创建表。创建表有两种类型：内部表和外部表。内部表由 Hive 管理，当删除表时，数据也会被一同删除。创建内部表的命令如下： ```sql create table cx_stu01(name string, gender string, age int) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile; ``` 而外部表则保留数据在 HDFS 中的原位置，仅删除元数据。创建外部表的命令类似，但加上 `external` 关键字： ```sql create external table cx_stu02(name string, gender string, age int) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile; ``` 接下来，我们需要将数据从本地文件系统加载到 HDFS，然后导入到表中。例如，使用 `hdfs dfs -put` 命令将数据文件上传到 HDFS，并通过 `load data inpath` 命令加载到外部表。一旦数据导入完成，就可以进行基本的查询操作。例如，使用 `show tables like 'cx_stu*'` 可以查找所有以 "cx_stu" 开头的表。简单的查询包括 `select * from cx_stu02 limit 2`，它会返回表中的前两条记录。`where` 子句可以用于过滤数据，如 `select * from cx_stu02 where gender = 'male' limit 2`。`order by` 可以对结果进行排序，如 `select * from cx_stu02 where gender = 'female' order by age limit 2`。对于更复杂的查询，可以结合使用聚合函数。比如，`sum` 函数可以用来计算每个学生的总成绩，`group by` 用于按学生分组： ```sql select name, sum(score) total_score from cx_table_stu03 group by name; ``` 进一步，可以添加 `having` 条件来过滤满足特定条件的组，例如找出总分大于 230 的学生： ```sql select name, sum(score) total_score from cx_table_stu03 group by name having total_score > 230; ``` 这些基本操作涵盖了 Hive 数据仓库中的基础功能，包括数据存储、加载和分析。通过熟练掌握这些技能，用户能够有效地处理大规模的数据集，进行有效的数据分析和决策支持。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个SQL-like查询界面，用于存储、管理和分析大规模数据集。在Hive中，要查找库（Database）中的表，你可以使用类似以下的SQL语句： ```sql -- 1. 显示所有库（如果你不确定当前所在的库） SHOW DATABASES; -- 2. 切换到特定库 USE [database_name]; -- 3. 在指定库中查找表 SHOW TABLES; ``` 在第一条命令中，`SHOW DATABASES`会列出所有可用的数据库。第二条命令`USE database_name`用来切换到你想要查询的库，如果省略了数据库名，通常默认为`default`。最后一条命令`SHOW TABLES`在当前库中显示所有的表。如果你想查看特定库中的表，可以在`SHOW TABLES`后面添加库名，如`SHOW TABLES IN database_name;`

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