"HDFS查看数据-eda技术与veriloghdl设计 黄勇"
本文主要介绍的是Hive教程,重点在于如何在Hadoop的分布式文件系统HDFS中查看数据以及Hive的基本使用。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,方便对大数据进行处理和分析。
Hive的数据实际上存储在HDFS的特定目录下,以文件的形式存在。当我们在Hive中创建表并加载数据时,Hive会将数据存储到预先设定的HDFS路径下。通过Hive提供的SQL接口,我们可以对这些数据进行查询和分析,而无需关心底层的文件系统操作。
Hive教程分为两大部分:基本使用和执行原理与优化。在基本使用部分,首先介绍了Hive的定义、特点以及如何使用Hive。Hive的特点包括易于使用、高度可扩展、支持SQL语法等。接着详细讲解了Hive中的数据类型、数据定义(DDL)和数据管理(DML)语法,包括创建数据库、表,加载和导出数据,以及数据查询和更新等操作。
在数据查询语法中,Hive支持SELECT、WHERE、GROUP BY、子查询、JOIN等常见的SQL操作。其中,JOIN部分详细介绍了各种类型的JOIN,如INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN以及LEFT SEMI JOIN。此外,还讨论了ORDER BY、SORT BY、DISTRIBUTE BY和CLUSTER BY等排序和分布策略,以及Hive内置函数的使用,如explode、collect_set和collect_list等。
在Hive自定义函数部分,提到了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),这些允许用户根据需求扩展Hive的功能。
第二部分,Hive执行原理与优化,涵盖了Hive的技术架构,包括架构图、核心组件、底层存储、执行过程、元数据存储以及Hive客户端等。这部分内容有助于理解Hive如何在Hadoop集群上运行,以及如何对Hive查询进行优化。
这个教程为初学者提供了全面的Hive知识,不仅包含了基本的使用方法,也涉及了更深入的执行原理,对于理解和掌握Hive在大数据处理中的作用和操作非常有帮助。