Hadoop Hive：数据仓库实战与高级语法解析

本资源是一份名为"大数据存储与处理技术Hadoop：基于Hive数据仓库原理与实战"的PPT文档，共17页，主要讲解了Hadoop生态系统中的Hive工具，这是一款广泛用于大数据处理的数据仓库工具。Hive是构建在Hadoop之上的SQL-like语言，它允许用户通过SQL查询大规模数据集，提供了一个易于使用的接口来操作Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的数据。 内容重点包括Hive语法的深入理解和实践，特别是在建表方面。Hive的建表语句是基础操作，涉及到的关键元素有： 1. **基本结构**：创建表的命令通常以`CREATE TABLE`开始，可以选择外部表`CREATE EXTERNAL TABLE`，并定义表名、列名、数据类型以及可能的注释。 2. **分区表**：`PARTITIONED BY`用于创建分区，可以根据某个或多个列值对数据进行划分，如根据日期（`dtstring`）进行分区。 3. **分桶（Bucketing）**：`CLUSTERED BY`用于将数据按指定列（如`userid`）进行分桶，并指定分桶数量，这里示例中是3000个桶，有助于提高查询性能。 4. **行格式（Row Format）**：`ROWFORMAT`定义了数据的存储格式，如`DELIMITED`表示字段间用`\t`分隔，是Hive默认的文本格式，还可以选择其他格式如`RCFILE`或`ORC`等。 5. **存储方式**：`STORED AS`用于指定数据的存储引擎，如`textfile`，而`STORED BY`则用于自定义存储处理器类名，从Hive 0.6.0版本开始可用。 6. **位置信息**：`LOCATION`指定表在HDFS中的存储路径，这对于数据管理至关重要。 7. **元数据属性**：`TBLPROPERTIES`用于设置额外的表属性，这些属性可以在Hive配置中进行管理和查看。 8. **查询嵌入**：`AS select_statement`在Hive 0.5.0之后可用，允许用户在创建表时直接定义表结构，但并非所有版本都支持。 通过这份文档，学习者可以掌握如何在Hadoop环境中使用Hive构建和管理数据仓库，进行高效的查询和数据分析。无论是初学者还是进阶者，这份资料都是理解Hive的重要参考资源。