Hive编程指南 PDF 高质量版

为找资料的网友们整理了Hive编程相关的资料，介绍了关于Hive编程、Hive指南方面，格式为PDF，资源大小6.12 MB，目前在Hive编程类资源综合评分为：7.3分。

《 Hive编程指南 》是一本ApacheHive的编程指南，致力于详细介绍怎么使用Hive的SQL方式 HiveQL来归纳、查寻和剖析储存在Hadoop分布式文件系统上的大数据结合。本书根据很多的案例，最先详细介绍如何在客户自然环境下安裝和配备Hive，并对Hadoop和MapReduce开展详细论述，*终演试Hive如何在Hadoop生态体系开展工作中。 《Hive编程指南》合适对大数据很感兴趣的发烧友及其已经应用Hadoop系统软件的数据库管理员阅读文章应用。 目录 dy 章 基础知识 1.1 Hadoop和MapReduce综述 1.2 Hadoop生态系统中的Hive 1.2.1 Pig 1.2.2 HBase 1.2.3 Cascading、Crunch及其他 1.3 Java和Hive：词频统计算法 1.4 后续事情 第2章 基础操作 2.1 安装预先配置好的虚拟机 2.2 安装详细步骤 2.2.1 装Java 2.2.2 安装Hadoop 2.2.3 本地模式、伪分布式模式和分布式模式 2.2.4 测试Hadoop 2.2.5 安装Hive 2.3 Hive内部是什么 2.4 启动Hive 2.5 配置Hadoop环境 2.5.1 本地模式配置 2.5.2 分布式模式和伪分布式模式配置 2.5.3 使用JDBC连接元数据 2.6 Hive命令 2.7 命令行界面 2.7.1 CLI 选项 2.7.2 变量和属性 2.7.3 Hive中一次使用命令 2.7.4 从文件中执行Hive查询 2.7.5 hiverc文件 2.7.6 使用Hive CLI的更多介绍 2.7.7 查看操作命令历史 2.7.8 执行shell命令 2.7.9 在Hive内使用Hadoop的dfs命令 2.7.10 Hive脚本中如何进行注释 2.7.11 显示字段名称 第3章 数据类型和文件格式 3.1 基本数据类型 3.2 集合数据类型 3.3 文本文件数据编码 3.4 读时模式 第4章 HiveQL：数据定义 4.1 Hive中的数据库 4.2 修改数据库 4.3 创建表 4.3.1 管理表 4.3.2 外部表 4.4 分区表、管理表 4.4.1 外部分区表 4.4.2 自定义表的存储格式 4.5 删除表 4.6 修改表 4.6.1 表重命名 4.6.2 增加、修改和删除表分区 4.6.3 修改列信息 4.6.4 增加列 4.6.5 删除或者替换列 4.6.6 修改表属性 4.6.7 修改存储属性 4.6.8 众多的修改表语句 第5章 HiveQL：数据操作 5.1 向管理表中装载数据 5.2 通过查询语句向表中插入数据 5.3 单个查询语句中创建表并加载数据 5.4 导出数据 第6章 HiveQL：查询 6.1 SELECTFROM语句 6.1.1 使用正则表达式来指定列 6.1.2 使用列值进行计算 6.1.3 算术运算符 6.1.4 使用函数 6.1.5 LIMIT语句 6.1.6 列别名 6.1.7 嵌套SELECT语句 6.1.8 CASEWHENTHEN 句式 6.1.9 什么情况下Hive可以避免进行MapReduce 6.2 WHERE语句 6.2.1 谓词操作符 6.2.2 关于浮点数比较 6.2.3 LIKE和RLIKE 6.3 GROUP BY 语句 6.4 JOIN语句 6.4.1 INNER JOIN 6.4.2 JOIN优化 6.4.3 LEFT OUTER JOIN 6.4.4 OUTER JOIN 6.4.5 RIGHT OUTER JOIN 6.4.6 FULL OUTER JOIN 6.4.7 LEFT SEMI-JOIN 6.4.8 笛卡尔积JOIN 6.4.9 map-side JOIN 6.5 ORDER BY和SORT BY 6.6 含有SORT BY 的DISTRIBUTE BY 6.7 CLUSTER BY 6.8 类型转换 6.9 抽样查询 6.9.1 数据块抽样 6.9.2 分桶表的输入裁剪 6.10 UNION ALL 第7章 HiveQL：视图 7.1 使用视图来降低查询复杂度 7.2 使用视图来限制基于条件过滤的数据 7.3 动态分区中的视图和map类型 7.4 视图零零碎碎相关的事情 第8章 HiveQL：索引 8.1 创建索引 8.2 重建索引 8.3 显示索引 8.4 删除索引 8.5 实现一个定制化的索引处理器 第9章 模式设计 9.1 按天划分的表 9.2 关于分区 9.3 wei一键和标准化 9.4 同一份数据多种处理 9.5 对于每个表的分区 9.6 分桶表数据存储 9.7 为表增加列 9.8 使用列存储表 9.8.1 重复数据 9.8.2 多列 9.9 (几乎)总是使用压缩 dy 0章 调优 10.1 使用EXPLAIN 10.2 EXPLAIN EXTENDED 10.3 限制调整 10.4 JOIN优化 10.5 本地模式 10.6 并行执行 10.7 严格模式 10.8 调整mapper和reducer个数 10.9 JVM重用 10.10 索引 10.11 动态分区调整 10.12 推测执行 10.13 单个MapReduce中多个GROUP BY 10.14 虚拟列 dy 1章 其他文件格式和压缩方法 11.1 确定安装编解码器 11.2 选择一种压缩编/解码器 11.3 开启中间压缩 11.4 终输出结果压缩 11.5 sequence file存储格式 11.6 使用压缩实践 11.7 存档分区 11.8 压缩：包扎 dy 2章 开发 12.1 修改Log4J属性 12.2 连接Java调试器到Hive 12.3 从源码编译Hive 12.3.1 执行Hive测试用例 12.3.2 执行hook 12.4 配置Hive和Eclipse 12.5 Maven工程中使用Hive 12.6 Hive中使用hive_test进行单元测试 12.7 新增的插件开发工具箱(PDK) dy 3章 函数 13.1 发现和描述函数 13.2 调用函数 13.3 标准函数 13.4 聚合函数 13.5 表生成函数 13.6 一个通过日期计算其星座的UDF 13.7 UDF与GenericUDF 13.8 不变函数 13.9 用户自定义聚合函数 13.10 用户自定义表生成函数 13.10.1 可以产生多行数据的UDTF 13.10.2 可以产生具有多个字段的单行数据的UDTF 13.10.3 可以模拟复杂数据类型的UDTF 13.11 在 UDF中访问分布式缓存 13.12 以函数的方式使用注解 13.12.1 定数性(deterministic)标注 13.12.2 状态性(