PySpark 中通过 SQL 查询 Hive 表，你需要确保你的 Spark 环境已经配置好与 Hive 的集成。...查询 Hive 表：使用 spark.sql 方法执行 SQL 查询。...enableHiveSupport(): 启用对 Hive 的支持，这样你就可以直接查询 Hive 表。spark.sql(query): 执行 SQL 查询并返回一个 DataFrame。...df.show(): 显示查询结果的前 20 行。注意事项配置文件: 确保你的 Spark 配置文件（如 spark-defaults.conf）中包含了必要的 Hive 配置。...Hive 仓库目录: spark.sql.warehouse.dir 配置项指定了 Hive 仓库的目录路径。权限: 确保你有权限访问 Hive 表。
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。... org.apache.spark spark-hive...org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql.SQLContext; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
分库 数据库垂直拆分、数据库水平拆分 统称 分库。是指按照特定的条条件和维度，将同一个数据库中的数据拆分到多个数据库（主机）上面以达到分散单库（主机）负载的效果。...这样我们变相地降低了数据集的大小，以空间换时间来提升性能。 3.1 数据库垂直拆分 数据库垂直拆分 指的是按照业务对数据库中的表进行分组，同组的放到一个新的数据库（逻辑上，并非实例）中。...之所以先垂直拆分才水平拆分，是因为垂直拆分后数据业务清晰而且单一，更加方便指定水平的标准。...分表 分表也分为 数据表垂直拆分 和 数据表水平拆分 。 4.1 数据表垂直拆分 数据表垂直拆分就是纵向地把表中的列分成多个表，把表从“宽”变“窄”。...一般遵循以下几个点进行拆分： 冷热分离，把常用的列放在一个表，不常用的放在一个表。 大字段列独立存放 关联关系的列紧密的放在一起 我们把用户表中常用的和不常用的而且大字段分离成两张表： ?
和数据导入相关 Hive数据导入表情况： 在load data时，如果加载的文件在HDFS上，此文件会被移动到表路径中； 在load data时，如果加载的文件在本地，此文件会被复制到HDFS的表路径中...; // 从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中，注意列数目一定要相同 insert into table invoice_lines select * from invoice_lines_temp2...temp.source_sys_key = t0.source_sys_key AND temp.legal_company = t0.legal_company ) where temp.jobid = '106'; // 在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中...WHERE中的子查询 在hive中的子查询会有各种问题，这里的解决方法是将子查询改成JOIN的方式 先看一段在MySQL中的SQL，下不管这段SQL从哪来的，我也不知道从哪里来的 SELECT...CASE中的子查询 这个与上面是一样的，都是改成JOIN的方式。
重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。...Hive 中的表与传统数据库中的表类似，提供了一种组织和存储相关数据的方法。通过在 Hive 中定义表，用户可以轻松地根据特定条件查询和检索数据。 除了表之外，Hive 还支持分区的概念。...Hive 的另一个有助于提高查询性能的功能是存储桶的使用。存储桶是一种在表中水平分区数据的方法。通过将数据划分为存储桶，Hive 可以执行更有针对性的查询并仅检索必要的数据，从而缩短查询时间。...它结合了水平和垂直数据分区来优化数据加载和查询处理。RCFiles 将数据值存储在列中，这提高了存储效率和查询性能。在本节中，我们将深入探讨 RCFiles 的结构和优点。...它结合了水平和垂直数据分区以及各种优化，使其成为在 Hive 中存储和查询大型数据集的理想选择。 结论 Hive 等面向 OLAP 的数据库对于处理复杂且长时间运行的大数据分析查询至关重要。
文档编写目的 在前面的文章中介绍了用Ranger对Hive中的行进行过滤以及针对列进行脱敏，在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足的时候，那么就需要使用自定义的UDF来进行脱敏，本文档介绍如何在Ranger...中配置使用自定义的UDF进行Hive的列脱敏。...测试环境 1.操作系统Redhat7.6 2.CDP DC7.0.3 3.集群已启用Kerberos 4.使用root用户操作 使用自定义UDF进行脱敏 2.1 授予表的权限给用户 1.在Ranger中创建策略...2.使用测试用户查询t1表 ?...2.3 配置使用自定义的UDF进行列脱敏 1.配置脱敏策略，使用自定义UDF的方式对phone列进行脱敏 ? ? 2.使用ranger_user1查看t1表 ?
具体逻辑可以参看Hive源码中的对应类。...任务的输出合并，Hive会额外启动一个mr作业将输出的小文件合并成大文件。...扩展：不同存储方式的情况 TEXT, SEQUENCE和 AVRO文件是面向行的文件存储格式，不是最佳的文件格式，因为即便只查询一列数据，使用这些存储格式的表也需要读取完整的一行数据。...（4）RCFILE 全称是Record Columnar File，首先将表分为几个行组，对每个行组内的数据进行按列存储，每一列的数据都是分开存储，即先水平划分，再垂直划分。...总结：从上图中可以看出列存储在对指定列进行查询时，速度更快，建议在建表时设置列存储的存储方式。
中元数据，而数据仍会保留； 分区表：是管理表和外部表在创建时指定的一种水平分散压力的方式，在创建表时，通过语句PARTITION BY指定，查询可以通过where语句添加分区字段进行过滤（分区过滤器）...，因此，查询的时候，最好表的大小是从左到右依次增加的 namenode会加载所有分区的元数据 hive支持列存储，适用于字段很多（成百上千），但是查询确只是用于几个较少的字段，RCFile,使用列式存储进行压缩比较高效...，并且部分列式存储不需要物理存储null值的列 HIVE的一些基本查询语法 查看数据库的位置：describe database database_name 查看表的属性：describe extended...table_name 查看某个表的的分区：SHOW PARTITIONS TABLE_NAME 查询数组：可以通过下标的方式查找，如arr[0]，map元素可以使用数组的键值查询,如arr[key_name...all:将两个或多个表进行合并，每一个union子查询都必须具有相同的列 inner join，带on条件，左右两个表都有值的时候，才输出； left outer join,符合where条件的左表有值就输出
基于多个列做压缩时，由于不同的列数据类型和取值范围不同，压缩比不会太高。 垂直的列存储结构： 列存储是将每列单独存储或者将某几个列作为列组存在一起。列存储在执行查询时可以避免读取不必要的列。...三、RCFile RCFile 文件格式是 FaceBook 开源的一种 Hive 的文件存储格式，首先将表分为几个行组，对每个行组内的数据进行按列存储，每一列的数据都是分开存储，正是先水平划分，再垂直划分的理念...懒加载： 数据存储到表中都是压缩的数据，Hive 读取数据的时候会对其进行解压缩，但是会针对特定的查询跳过不需要的列，这样也就省去了无用的列解压缩。...如： select c from table where a>1; 针对行组来说，会对一个行组的 a 列进行解压缩，如果当前列中有 a>1 的值，然后才去解压缩 c。...接着根据文件中的索引信息，找到存储对应的查询条件数据 stripe，再借助 stripe 的索引信息读文件中满足查询条件的所有 stripe 块。
（2）RCFile RCFile是Hive推出的一种专门面向列的数据格式。 它遵循“先按列划分，再垂直划分”的设计理念。当查询过程中，针对它并不关心的列时，它会在IO上跳过这些列。...如果需要输出这些格式，请在客户端做相应的转换操作。 文本格式经常会用于日志收集，数据库导入，Hive默认配置也是使用文本格式，而且常常容易忘了压缩，所以请确保使用了正确的格式。...RCFile是一种“允许按行查询，提供了列存储的压缩效率”的混合列存储格式。...它的核心思想是首先把Hive表水平切分成多个行组（row groups），然后组内按照列垂直切分，这样列与列的数据在磁盘上就是连续的存储块了。...当读取列数据的时候使用惰性解压策略（ lazy decompression），也就是说用户的某个查询如果只是涉及到一个表中的部分列的时候，RCFile会跳过不需要的列的解压缩和反序列化的过程。
前言 Hive是Hadoop生态系统中必不可少的一个工具，它提供了一种SQL（结构化查询语言）方言，可以查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统，如MapRFS...但是用户可以通过查询生成新表或者将查询结果导入到文件中 因为Hadoop是一个面向批处理的系统，而MapReduce任务（job）的启动过程需要消耗较长的时间，所以Hive查询延时比较严重。...也因此，Pig常用于ETL（数据抽取，数据转换和数据装载）过程的一部分，也就是将外部数据装载到Hadoop集群中，然后转换成所期望的数据格式 如果用户需要Hive无法提供的数据库特性（如行级别的更新，快速的查询响应时间...HBase支持的一个重要特性就是列存储，其中的列可以组织成列族。列族在分布式集群中物理上是存储在一起的。...如果表mytable具有一个字符串字段和一个整型字段，我们可以看到如下输出： Hive中可以使用–f文件名方式执行指定文件中的一个或者多个查询语句。
06 垂直切分 除了水平切分，垂直切分也是一类常见的数据库架构设计，垂直切分一般和业务结合比较紧密。 ?...登录名，密码，性别，年龄等属性放在一个垂直表（库）里。 自我介绍，个人签名等属性放在另一个垂直表（库）里。 1. 如何进行垂直切分？...采用“外置索引”（例如ES搜索系统）或者“大数据处理”（例如HIVE）来满足后台变态的查询需求。...这个专栏系统的展开描述了“水平切分”这一个话题，在数据库架构设计过程中，除了水平切分，至少还会遇到这样一些问题： 可用性：不管是主库实例，还是从库实例，如果数据库实例挂了，如何不影响数据的读和写。...扩展性：如何在不停服务的情况下扩充数据表的属性，实施数据迁移，实施存储引擎的切换，架构设计上都是十分有讲究的。
本文将介绍如何在 Hive 中进行元数据更新的相关操作。什么是 Hive 元数据在 Hive 中，元数据是指描述数据的数据，包括表的结构、分区信息、数据存储路径等。...元数据存储Hive 的元数据存储在一个独立的元数据存储库中，通常来说，Hive 默认使用关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）作为元数据存储后端。...这个元数据存储库中包含了关于数据表、分区、列、属性、表关系等信息。2. 元数据管理元数据在 Hive 中由元数据库（Metastore）进行管理，元数据库负责存储、维护和查询元数据信息。...元数据信息在 Hive 的元数据中，主要包括以下信息：表（Table）：包括表的名称、列名、列的数据类型、分区信息等。...分区（Partition）：如果表是分区表，分区信息描述了数据如何分布在不同的分区中。列（Column）：描述表的每一列的名称、数据类型等信息。
2.通过Hue为fayson用户组授权default.t1表的所有权限以及default.test.name列的查询权限 ? 使用fayson用户登录Hue查看授权成功 ?...SQL操作的时候可以查询除授权表default.t1和default.test.name，这里依然可以查询test表的所有列。...Sentry只为fayson授予default.test.name和t1表的所有权限，而其他表则没有权限，对于只授权列权限的表，通过Spark-sql客户查询也会有权限问题。...执行SQL操作 查询授权的t1表 ? 查询只授权test.name列的表 ? ? 查看授权以外的表p1_text ?...fayson用户，用户可以访问拥有权限的t1表，但是无法访问拥有test.name列权限的test表以及授权外的p1_text表。
索引设计 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描。...尽量少用text，非用不可最好分表。 查询频繁的列，在where，group by，order by，on从句中出现的列。...where条件中，>=，between，in，以及like 字符串+通配符（%）出现的列。 长度小的列，索引字段越小越好，因为数据库的存储单位是页，一页中能存下的数据越多越好。...不做列运算：SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。...分表 分表就是把一张大表，按照如上过程都优化了，还是查询卡死，那就把这个表分成多张表，把一次查询分成多次查询，然后把结果组合返回给用户。 分表分为垂直拆分和水平拆分，通常以某个字段做拆分项。
TEXTFILE TEXTFILE是Hadoop里最常用的输入输出格式，也是Hive的缺省文件格式。...RCFILEs是由二进制键值对组成的平面文件，这点与SEQUENCEFILE非常相似。RCFILE以记录的形式存储表中的列，即列存储方式。它先分割行做水平分区，然后分割列做垂直分区。...ORCFILE格式的输入输出包是： org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc 示例： -- 建立ORCFILE格式的表 create table olympic_orcfile...RDS存储原始数据，作为源数据到数据仓库的过渡，在CDH2上的Hive中建RDS库表。TDS即为转化后的多维数据仓库，在CDH2上的Hive中建TDS库表。...，这是因为Hive 1.1.0中，中文注释会在show create table命令中显示乱码，要解决这个问题需要重新编译Hive的源码，简单起见，这里都是用了英文列注释。
例如：用户可以使用HiveCatalog将Kafka和ElasticSearch表存储在HiveMetastore中，然后在SQL查询中重复使用。 其次，Flink可以作为读写Hive的替代引擎。...• 1.2及更高版本支持Hive内置函数 • 3.1及更高版本支持列约束（即PRIMARY KEY和NOT NULL） • 1.2.0及更高版本支持更改表统计信息 • 1.2.0及更高版本支持DATE列统计信息...并查看表 use catalog myhive; show tables; 此处看到的表与Hive中的表一致，也是相应的hive表。...5.在命令行执行SQL语句查询表数据 select * from test; 与Hive中查询的数据一致 6.执行一个SQL Count的操作 select count(*) from test; 4...7.通过Flink SQL向表中插入数据后，生成的Flink作业无法自动结束，一直处于运行状态，实际数据已写入表中。
; set hive.intermediate.compression.type=BLOCK; 1.3 启用结果压缩 当Hive输出接入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。...读取表中的数据并基于键发送给Reducer。...如id=1行进入Reducer R1,id = 2的行进入Reducer R2的行等。这些Reducer产生A B的交集并输出。Reducer R4只从A获取行，不产生查询结果。...操作树中所标识的统计信息，需要列统计。列统计信息从元数据存储中获取。如果存在很多列，要为每个列收 集统计信息可能会消耗大量的资源。这个标志可被用于禁止从元数据存储中获取列统计。...可以使用HQL的analyze table语句收集一个表中所有列相关的统计信息，例如下面的语句收集sales_order_face表的统计信息。
程序运行的结果提交到HDFS） Hive的元数据保存在数据库中，如保存在MySQL，SQLServer，PostgreSQL，Oracle及Derby等数据库中。...内部表 如果Hive中没有特别指定，则默认创建的表都是管理表，也称内部表。由Hive负责管理表中的数据，管理表不共享数据。删除管理表时，会删除管理表中的数据和元数据信息。...行列过滤 列处理：在SELECT中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用SELECT *。...，动态分区是基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区 十三、使用过Hive的视图和索引吗，简单介绍一下 可能有的朋友在学习的过程中没机会使用到视图和索引，这里菌哥就简单介绍一下如何在面试的时候回答...注意：视图是只读的，不能向视图中插入或是加载数据 Hive索引 和关系型数据库中的索引一样，Hive也支持在表中建立索引。适当的索引可以优化Hive查询数据的性能。
生成代理键在关系数据库中一般都是用自增列（如MySQL）或序列对象（如Oracle），但Hive中没有这样的机制，必须用其它方法实现。...RCFILEs是由二进制键/值对组成的平面文件，这点与SEQUENCEFILE非常相似。RCFILE以记录的形式存储表中的列，即列存储方式。它先分割行做水平分区，然后分割列做垂直分区。...当然，如果用户需要做一个查询，查询中不带分区过滤器，甚至查询的是表中的全部数据，那么Hive不得不读取表目录下的每个子目录，这种宽范围的磁盘扫描是应该尽量避免的。...该步骤为前一步骤的每行生成一个序号列，输出如下的1826行4列，第4列的列名是“DaySequence”。...这里不要使用“表输出”步骤向Hive表插入数据。虽然我们配置了Hive支持行级插入，但逐行向Hive表insert数据的速度慢到令人无法忍受。
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