hive的参数和使用场景

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它能够将结构化数据映射为一张数据库表，并提供类SQL语言(HiveQL)进行数据查询和分析。下面是常用的Hive参数和使用场景：

1. hive.exec.dynamic.partition：默认为true，开启后支持动态分区，即根据查询语句自动创建分区。

2. hive.exec.dynamic.partition.mode：默认为strict，严格模式下只有在查询语句中指定的分区才会动态创建，nonstrict模式下会自动创建所有分区。

3. hive.exec.compress.output：默认为false，开启后输出结果会被压缩，可以减少磁盘空间的使用。

4. hive.optimize.sort.dynamic.partition：默认为false，开启后在动态分区插入数据时会自动按照指定的排序字段进行排序。

5. hive.vectorized.execution.enabled：默认为false，开启后可以启用向量化执行模式，提高查询性能。

Hive的使用场景包括：

1. 数据仓库：Hive可以将Hadoop中的数据映射为一张数据库表，方便进行数据仓库的建设和查询。

2. 数据分析：Hive提供类SQL语言进行数据查询和分析，可以方便地进行数据挖掘和分析。

3. 数据清洗：Hive支持ETL(Extract-Transform-Load)操作，可以方便地进行数据清洗和处理。

4. 数据可视化：Hive可以将查询结果导出为各种格式的文件，方便进行数据可视化分析。

相关问题

hive -e 资源参数

### 回答1：
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以利用Hive语言进行数据查询和分析。而"-e"选项是Hive命令行工具中的一个参数，用于指定需要执行的Hive查询语句。

通过使用"hive -e"命令，我们可以在命令行中直接执行Hive查询语句，而不需要进入Hive Shell环境。这个参数通常与其他参数一起使用，以提供执行查询所需的资源信息。

可以通过在"hive -e"后面跟着一条Hive查询语句来执行特定的查询。例如，我们可以使用以下命令执行查询：

hive -e "SELECT * FROM my_table;"

在这个例子中，我们使用了-hive -e参数，并将查询语句"SELECT * FROM my_table;"作为参数传递给它。这样，Hive命令行工具将执行这个查询，并将结果显示在命令行中。

此外，"-e"参数还可以与其他参数一起使用，以提供执行查询所需的其他资源信息。例如，可以使用以下命令指定执行查询所需的资源队列：

hive -e "SELECT * FROM my_table;" -hiveconf mapred.job.queue.name=my_queue

在这个例子中，我们使用"-hiveconf"参数指定了一个名为"mapred.job.queue.name"的Hive配置参数，并将其值设置为"my_queue"。这将告诉Hive在执行查询时使用指定的资源队列。

总结来说，"-e"选项是Hive命令行工具中的一个参数，用于在命令行中执行Hive查询语句。它可以与其他参数一起使用，以指定执行查询所需的资源信息。

### 回答2：
在Hive中，-e资源参数用于指定一个包含Hive查询的文件，并在Hive的命令行模式下执行这个查询。这个参数通常与-hiveconf参数一起使用。

使用-hiveconf参数可以设置Hive配置参数，例如设置Hive的数据仓库位置、Hive的日志级别、Hive执行引擎等。而使用-e参数可以直接传递一条Hive查询语句，这条查询语句可以是一个在文件中定义的查询语句。当在命令行输入"hive -e [查询语句文件路径]"时，Hive会读取该文件中的查询语句，并将其作为Hive的输入，执行相应的查询。

使用-e参数的好处是可以批量执行多个查询语句，而不需要每次都手动输入查询语句，提高了工作效率。另外，使用-e参数还可以将Hive查询与其他Shell命令结合起来，实现一些复杂的任务。

然而，使用-e参数也存在一些限制。首先，输入的查询语句必须放在一个文件中，并且该文件的路径必须正确指定。其次，查询语句文件中的查询语句必须是经过验证的，不会出现语法错误，否则整个执行过程可能会被中断。最后，由于-e参数是执行一次性的查询，因此它适合于一些简单、独立的查询任务，而对于复杂的查询任务，建议使用Hive的交互模式进行逐条输入和调试。

### 回答3：
在Hive中，可以使用“-e”选项来指定Hive查询语句的执行方式和资源参数。该选项后面可以跟随一个包含Hive查询语句的字符串，并且可以在字符串中设置一些资源参数。

资源参数在Hive中用于控制查询任务的资源分配，如CPU核数、内存大小等。通过设置资源参数，可以优化查询的执行性能，提高查询的效率。

常用的资源参数包括以下几个：

1. hive.server2.tez.default.queues：用于指定查询任务所使用的队列。可以根据不同的业务需求将查询任务分配到不同的队列中，以实现资源隔离和优先级控制。

2. tez.queue.name：指定任务运行时使用的队列名称。可以根据不同的场景和需求将任务分配到不同的队列中，以实现资源分配的灵活控制。

3. mapreduce.job.queuename：用于指定MapReduce作业运行时使用的队列。类似于前面的队列参数设置，可以将作业分配到不同的队列中以实现资源隔离。

4. hive.map.aggr：用于指定Map阶段是否使用聚合操作。当设置为true时，会在Map阶段进行聚合操作，可以减少数据量，提高执行效率。

5. hive.optimize.skewjoin：用于指定是否启用倾斜连接优化。当设置为true时，Hive会自动检测倾斜连接点，并对其进行优化，减少倾斜连接对整体性能的影响。

通过在Hive命令行中使用“-e”选项，可以方便地指定资源参数并执行Hive查询语句，以便更好地控制查询任务的执行方式和资源分配，提高查询性能和效率。

电商数仓 hive的优化 以及优化参数

针对电商数仓的Hive优化，可以从以下几个方面入手：

1. 数据分区：对于大规模数据的查询，使用分区表可以大幅度提高查询效率。可以按照日期、地域等维度进行分区。

2. 压缩存储：在Hive中，使用压缩存储可以减小数据的存储空间，同时也能提高查询效率。可以使用Gzip、Bzip2、Snappy等压缩方式。

3. 数据倾斜处理：在实际场景中，可能会出现某些字段的值非常集中，导致查询时某些节点负载过重，出现数据倾斜。可以采用一些技术手段，如随机数、哈希函数等进行数据均衡。

4. 动态分区：动态分区可以在查询的同时动态创建分区，避免手动创建分区的麻烦。

5. 合理设置参数：Hive的性能与参数设置密切相关，如MapReduce任务并行度、内存大小、IO缓存等。合理设置这些参数可以提高查询效率。

具体的优化参数包括：

- hive.exec.dynamic.partition.mode：设置动态分区模式，可以设置为nonstrict或strict。
- hive.exec.dynamic.partition：是否允许动态分区，默认为true。
- hive.exec.max.dynamic.partitions：设置动态分区最大值。
- hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode：每个节点的最大动态分区数。
- hive.auto.convert.join：是否开启自动转换Join，可以提高Join的效率。
- hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge：是否开启Bucket Map Join Sorted Merge。
- hive.exec.parallel：设置MapReduce任务并行度。
- hive.vectorized.execution.enabled：是否开启矢量化查询。