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hive支持所有sql语句吗？

发布时间：2024-05-29

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来源：未知

一、hive支持所有sql语句吗？

hive不支持所有的SQL语句！比如SQL server。

二、spark sql和hive参数区别？

Spark SQL和Hive在参数设置上有一些区别，以下是其中几点的比较：

1. Hash函数处理：Spark运行时使用的hash函数与Hive的哈希算法不同，如果使用hash()，结果和Hive的hash()会有差异。

2. GROUPING SETS生成：Hive和SparkSQL使用grouping sets生成的GROUPING_ID不一致。

3. REGEXP_EXTRACT处理：在Hive中，如果regexp_extract未匹配到任何值，则返回null；而在Spark中，则返回空字符。

4. row_number() over子句：在SparkSQL中，row_number() over子句中的order by或sort by部分不能省略。

5. grouping_id()函数：这个函数生成的数据在Spark和Hive中是不同的。

6. 对非法数据或null的处理：在Hive中，reflect()函数如果遇到非法数据或null，会返回null；而在Spark中，则会抛出异常。

7. to_date()函数：在某些值的情况下，Spark和Hive的处理结果不一致。例如，Spark中to_date('2017-12-13-15')会返回null，而Hive中会返回2017-12-13。

8. 字符串小数比较：在Spark中，字符串小数比较结果可能与预期有差别。例如，SELECT '0.1' = 0会返回true，因为此时0.1会被转换为int。

9. 对URL的处理：在parse_url()函数中，如果HTTP URL中有不符合格式的脏子串（如空格等），Hive会去掉脏子串且匹配成功，而Spark的匹配方式更严格，要求URL字符串本身是符合正常格式的，否则会匹配不到返回空。

10. 对日期处理：在datediff()函数中，比如0000-00-00执行datediff，Spark和Hive的结果存在差异。

11. 对时间处理：对于24点，Spark认为是非法的并返回NULL，而Hive则正常处理。

12. date_sub()、date_add()函数：当月份或日子为00时，Hive会返回一个日期，而Spark则返回NULL。

此外，Spark SQL和Hive在元数据管理、支持的SQL语言、以及开发方式等方面也有所不同。具体使用哪个取决于具体业务需求和实际情况。

三、hive sql中，怎么用变量？

第一步先准备测试表和测试数据用于后续测试：hive> create database test;OKTime taken: 2.606 seconds然后执行建表和导入数据的sql文件：[czt@

www.crazyant.net

testHivePara]$ hive -f student.sql Hive history file=/tmp/crazyant.net/hive_job_log_czt_201309131615_1720869864.txtOKTime taken: 2.131 secondsOKTime taken: 0.878 secondsCopying data from file:/home/users/czt/testdata_studentCopying file: file:/home/users/czt/testdata_studentLoading data to table test.studentOK

四、hive完全支持sql标准吗？

不完全支持，可以去hive公网查询,看api

五、hive sql拆分字段

在数据处理和分析的过程中，经常会遇到需要对字段进行拆分的情况。对于使用Hive SQL进行数据处理的数据工程师来说，如何有效地拆分字段是一个常见且重要的任务。本文将深入探讨在Hive SQL环境下如何进行字段拆分，以及一些最佳实践和技巧。

什么是Hive SQL拆分字段？

Hive SQL拆分字段是指将一个包含多个值的字段或列拆分成多个独立的字段或列。这样的操作通常用于数据清洗、数据转换或数据分析过程中，以便更好地对数据进行处理和分析。

如何在Hive SQL中拆分字段？

在Hive SQL中，可以使用一系列内置函数和操作符来实现字段拆分。下面是一些常用的方法：

SPLIT函数： SPLIT函数可以将一个字符串按照指定的分隔符拆分成一个数组，然后可以通过数组下标获取拆分后的每个部分。
REGEXP_EXTRACT函数： REGEXP_EXTRACT函数可以使用正则表达式来匹配并提取字段中的特定部分。
SUBSTRING函数： SUBSTRING函数可用于提取字段中的子串。

Hive SQL拆分字段的最佳实践

在进行字段拆分时，有一些最佳实践可以帮助提高效率和准确性：

在拆分字段之前，务必先对数据进行清洗和预处理，确保数据质量。
选择合适的拆分方法和函数，根据数据的特点和需求进行选择。
在拆分字段后，及时进行数据验证和校验，确保拆分结果符合预期。
尽量避免多次拆分同一个字段，以减少性能消耗。

字段拆分的常见应用场景

字段拆分在实际应用中有各种各样的场景，以下是一些常见的应用场景：

日期字段拆分： 将包含日期和时间的字段拆分成年、月、日等部分，方便进行时间序列分析。
地理位置字段拆分： 将包含地理位置信息的字段（如国家、城市）拆分成独立的字段，方便进行地理信息分析。
姓名字段拆分： 将包含姓名的字段拆分成姓和名两个部分，方便进行个体分析。

结语

通过本文的介绍，希望读者能够了解在Hive SQL环境下如何进行字段拆分，并掌握一些相关的最佳实践和技巧。字段拆分虽然是一个看似简单的操作，但在实际数据处理中却起着不可或缺的作用。在数据工程和数据分析领域，掌握好字段拆分的方法对于提高工作效率和数据质量至关重要。

六、hive查询语言和sql的不同？

Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。

Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

Hive 采用类SQL 的查询方式，将SQL 查询转换为MapReduce 的job 在Hadoop集群上执行

七、hive查询语言和sql的区别？

Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。

它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。Hive 采用类SQL 的查询方式，将SQL 查询转换为MapReduce 的job 在Hadoop集群上执行

八、hive动态分区参数配置利用sql怎么设置？

静态分区SP（static partition）动态分区DP（dynamic partition）静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断。详细来说，静态分区的列实在编译时期，通过用户传递来决定的；动态分区只有在SQL执行时才能决定。二）实战演示如何在Hive中使用动态分区 1、创建一张分区表，包含两个分区dt和ht表示日期和小时 [sql] view plain copy CREATE TABLE partition_table001 ( name STRING, ip STRING ) PARTITIONED BY (dt STRING, ht STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t"; 2、启用hive动态分区，只需要在hive会话中设置两个参数：

九、hive查询语言和sql的不同之处在于？

hive查询语言用的是hql，解析引擎为hql引擎，解析为mapreduce任务，而sql是针对关系型数据库的。

十、hive查询语言和sql的不同之处在于groupby操作？

Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。