1、Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以理解为是一个数据缓存层，用于提高查询效率，其核心是数据定义语言（DDL）和数据操纵语言（DML）。Hive的主要目标是提供一种方式来方便地存储和处理结构化和半结构化的数据，用户可以通过SQL语句对数据进行查询和处理。
2、这套SQL简称Hive SQL，使不熟悉mapreduce的用户可以很方便地利用SQL语言查询、汇总和分析数据。而mapreduce开发人员可以把自己写的mapper和reducer作为插件来支持hive做更复杂的数据分析。它与关系型数据库的SQL略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。
3、hive基于hadoop，hadoop是批处理系统，不能保存低延迟，因此，hive的查询也不能保证低延迟。hive的工作模式是：提交一个任务，等到任务结束时被通知，而不是实时查询。相对应的是，类似于Oracle这样的系统当运行于小数据集的时候，响应非常快，可当处理的数据集非常大的时候，可能需要数小时。
1、将json以字符串的方式整个入Hive表，然后使用LATERAL VIEW json_tuple的方法，获取所需要的列名。将json拆成各个字段，入Hive表。这将需要使用第三方的SerDe，例如：https：//code.google.com/p/hive-json-serde/ 本文将主要使用第二种方法。
2、通过HiveQL加载数据：Hive可以通过HiveQL语句来加载数据，无论是结构化数据（如CSV、JSON）还是非结构化数据（如文本文件）。使用HiveQL加载数据相对简单，适用于较小规模的数据集。例如，使用`LOAD DATA INPATH`命令可以将数据从HDFS中导入到Hive表中。
3、如果是规整的json字符串，可以先使用Hive函数get_json_object取出dySub 后面的数字，再做sum。另外也可以使用Hive函数regexp_extract，使用正则表达式抽取出dySub 后面的数字。具体可以搜索一下lxw的大数据田地 hive函数大全，里面有每种函数的详细用法。
4、Hive支持多种格式的数据，包括文本、CSV、JSON等。因此，Hive在大数据圈中已经成为非常重要的数据分析工具之一。总之，Hive是一种用于大数据分析的强大工具，其能够帮助用户轻松地处理和查询大规模数据，并从中获取有价值的信息。对于那些需要处理海量数据的用户来说，学会使用Hive可以为他们带来巨大的收益。
Hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。在普遍的大数据应用当中，Hive是作为Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的本质是将HQL转化成MapReduce程序。
Hive是Apache的一个开源项目，建立在Hadoop之上。它提供了一种类似SQL的查询语言——Hive QL（HQL），使得非程序员也能轻松进行大数据查询和分析。在Hive中，数据被存储在Hadoop的HDFS（分布式文件系统）中，而Hive则提供了对数据进行查询、摘要和分析的接口。
Hive的基本定义：Hive是Apache软件基金会的一个开源项目，它允许开发者使用SQL语句来查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大规模数据集。Hive将SQL查询转换为MapReduce、Tez或Spark作业来执行，并返回一个结果表，使数据分析变得简单和直观。
hxl是指Hive扩展语言（Hive Extension Language）的缩写。Hive扩展语言（HXL）是一种用于处理和分析大规模数据集的查询语言，它扩展了HiveQL的功能，提供了更多的数据操作和分析能力。HXL的设计目标是简化复杂的数据处理任务，并提供更高效的数据分析性能。
HXL可能指的是“鸿信长运”、“户外LED高清显示屏的生产厂商名称”或者是一个特定的缩写词汇。解释： 鸿信长运：在某些语境下，HXL可能代表“鸿信长运”。这是一个较为常见的词汇或名称，可能用于某个品牌、公司或项目的命名。
HXL的意思有多种可能的解释。解释如下：基础解释 在计算机领域，HXL可能代表Excel的一种文件格式，即“Hyperlinks and External Links”的缩写。在这种格式的文件中，可以包含多种链接，如超链接和外部链接，使得数据处理和分享更为便捷。
hxl并不是英语单词 有可能是缩写或者拼音的首字母。如果是拼音首字母有可能是以下词语：活下来。好些了。好犀利。和谐了。害羞啦。只能随意猜测。
hxl并不是英语单词 有可能是缩写或者拼音的首字母。如果是拼音首字母有可能是以下词语：活下来，好些了，好犀利，和谐了，害羞啦，只能随意猜测。
1、在Table 的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成）中，实际数据会被移动到数据仓库目录中。之后对数据的访问将会直接在数据仓库的目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。External Table 只有一个过程，因为加载数据和创建表是同时完成的。
2、不在，不会影响。hive在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而hive外部表只删除元数据，不删除数据，所以查找不会影响。
3、Hive中内部表与外部表的区别：\x0d\x0a\x0d\x0aHive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。
4、查看 000000_0文件；正好是 person表中的数据。注意：这里的 overwrite 并不是可选项（可加不可加），这里必须加上overwrite ，否则会报错。查看 000000_0文件；使用了制表符，对数据进行格式化。
5、所谓受控表，我们也经常叫内部表，和外部表对应起来，就是说表的数据的生命周期收表的控制，当表定义被删除的时候，表中的数据随之一并被删除。
6、图中标 ① 处是表扫描操作，注意先扫描的 b 表，也就是 left join 后面的表，然后进行过滤操作（图中标 ② 处），我们 sql 语句中是对 a 表进行的过滤，但是 Hive 也会自动对 b 表进行相同的过滤操作，这样可以减少关联的数据量。
1、hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。一个擅长大数据并行计算，一个支持SQL数据查询，方便是显而易见的。
2、hive是Hadoop的一个组件，作为数据厂库，hive的数据是存储在Hadoop的文件系统中的，hive为Hadoop提供SQL语句，是Hadoop可以通过SQL语句操作文件系统中的数据。hive是依赖Hadoop而存在的。
3、Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
4、hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，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数据仓库工具能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，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
5、hadoop包含以下组件：hdfs，mapreduce，yarn。hive是数据仓库：用于管理结构化数据，数据存于hdfs上。spark是一个分布式计算框架：区别于hadoop的另一种mapreduce的计算框架。基于RDD的分布式内存计算引擎。
6、hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
