Hive技巧：一次遍历多表插入与数据操作

"一次遍历多次插入-eda技术与veriloghdl设计 黄勇" 这篇资料主要涉及的是Hive数据处理的技巧和语法，而非EDA技术与Verilog HDL设计。以下是对Hive教程中关键知识点的详细解释： 1. **一次遍历多次插入**： Hive提供了一种优化策略，允许在一次数据遍历过程中插入数据到多个表中。这在处理大量数据时非常有用，可以显著提高效率。例如，通过以下SQL语句，可以从dealer_action_log表中选择特定companyid的数据，一次性写入log1和log2两个表： ```sql insert overwrite table log1 select companyid, originalstring where companyid='100006'; insert overwrite table log2 select companyid, originalstring where companyid='10002'; ``` 这样避免了对数据集的重复扫描，提升了性能。 2. **复制表**： Hive支持复制表的操作，可以创建一个源表的副本，同时可以在此过程中对数据进行筛选和列的删减。如下面的示例所示，创建了一个名为dealer_leads_bak的新表，包含原表dealer_leads的leads_id和dealer_id字段，并添加了一个新的bakdate字段： ```sql create table dealer_leads_bak row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile as select leads_id, dealer_id, '2016-08-22' as bakdate from dealer_leads; ``` 3. **Hive基本操作**： - **创建数据库、查看数据库定义、查看数据库列表、删除数据库、切换当前数据库**：这些是数据库管理的基本操作，用于组织和管理Hive中的数据。 - **创建表**：包括普通表、分区表和桶表，用于定义数据的存储结构。 - **加载数据**：将外部数据导入Hive表，用于数据分析。 - **DML操作**：包括插入数据、导出数据、复制表、克隆表、备份表和还原表，用于数据的增删改查和维护。 - **数据查询**：使用SELECT语句进行数据检索，配合WHERE、GROUP BY、JOIN等子句进行复杂查询。 - **排序**：ORDER BY和SORT BY用于对查询结果进行排序，DISTRIBUTE BY和CLUSTER BY则涉及数据分布和并行处理。 - **内置函数**：Hive提供了丰富的内置函数，如explode、collect_set和collect_list等，用于数据处理和分析。 - **自定义函数**：用户可以通过UDF（用户自定义函数）、UDAF（用户自定义聚合函数）和UDTF（自定义表生成函数）扩展Hive的功能。 4. **Hive执行原理与优化**： - **Hive技术架构**：包括元数据服务、执行引擎、编译器和客户端等组件，以及HDFS上的数据存储。 - **执行过程**：从SQL语句解析、编译成执行计划，到MapReduce或Tez等执行引擎执行任务。 - **元数据存储**：Hive的元数据通常存储在MySQL或Derby等数据库中，记录表结构、分区信息等。 - **优化**：可以通过合理使用分区、桶表、减少数据倾斜、选择合适的JOIN方式等方法来优化Hive查询性能。 这份资料提供了一个全面的Hive教程，覆盖了从基础操作到高级特性的诸多方面，对于理解和使用Hive进行大数据处理非常有帮助。