1、Hive中用于操作表的命令主要包括创建表、查看表、修改表和删除表等。首先，创建表是Hive中基础且重要的操作。通过CREATETABLE命令，用户可以根据自身需求定义表的结构、存储格式以及存储位置等。

2、ApacheHive是一个强大的数据仓库工具，本文详尽解读了其load、insert操作以及事务表的使用，包括示例和配置细节。首先，load命令用于将结构化数据文件高效地加载到Hive表中，新版本还支持自定义输入格式。insert方法则推荐通过清洗数据并使用Load命令，以提高效率，包括insert+values和insert+select的不同用法。

3、首先，加载数据至表是Hive中的一项基本操作，通常使用LOAD命令来完成。加载数据时，需要注意源文件与目标文件的存储格式保持一致，如都是sequencefile，以确保数据能够正确导入。此外，加载本地数据至分布式文件系统也是常见的需求，这要求源文件与目标文件在同一个文件系统中。

4、Hive常用命令包括创建新表、导入数据、正则匹配表名、增加字段、重命名表、从HDFS加载数据、从其他表导入数据、创建表并导入数据、仅复制表结构、通过Hive导出到本地文件系统、Hive查询、创建视图、删除表、创建分区表以及导入分区数据等。

5、在操作Hive表时，包括修改字段的数据类型、修改字段名字、新增字段，主要步骤如下：若表为外部表，需先修改为内部表。

6、操作Hive：在生产环境中，直接执行Hive查询并非高效，因此掌握常见交互命令至关重要。例如，如何在不进入命令行的情况下执行HQL语句，或在凌晨自动运行SQL任务？这可以通过将HQL命令封装在脚本中，借助cron任务来实现。Hive的数据定义语言（DDL）提供了创建和管理数据库、表的灵活手段。

大数据之Hive常用命令(DDL)

1、Hive的数据定义语言（DDL）提供了创建和管理数据库、表的灵活手段。以下是关键命令：创建数据库：使用ALTERDATABASE命令为数据库设置属性。注意数据库名和位置不可更改，其他元数据可配置。创建表：通过CREATETABLE命令定义表结构。选择EXTERNAL关键字创建外部表，这将记录数据路径而不移动数据。

2、数据库定义语言DDL用于构建和管理Hive的数据结构。关键命令包括创建数据库、表以及进行表结构的修改与删除。1数据库操作在Hive中，DDL规则允许创建、查看、使用和删除数据库。创建数据库时，路径通常位于HDFS的/user/hive/warehouse目录下。3建表语法表的创建是DDL中核心的部分。

3、DDL：数据定义语言，用于操作databasetable，如创建、删除数据库，创建、删除、截断表，更改表、分区、列等。创建/删除/使用数据库：可使用DATABASE|SCHEMA关键字，设置LOCATION与MANAGEDLOCATION为外部表与托管表的默认目录。

4、数据操纵语言（DML）包括INSERT、UPDATE、DELETE等，主要用来对数据库的数据进行操作。数据定义语言（DDL）包含CREATE和DROP，用于创建或删除表，以及为表添加索引。数据控制语言（DCL）通过GRANT和REVOKE确定用户或用户组对数据库对象的访问权限。Hive的DDL操作包括数据类型管理和数据编码。

5、在Hive中，可使用多种DDL操作对数据库和表进行管理。如创建数据库、添加注释、指定存储位置、配置属性等。使用DESCRIBE命令可显示表的元数据信息，LOAD命令用于数据加载。表的删除操作需谨慎，RESTRICT默认行为仅在表为空时才可删除。使用CASCADE可删除包含表的数据库。表的修改可通过ALTERDATABASE实现。

6、Hive的DataDefinitionLanguage（DDL）是用于创建、修改和删除数据库对象的关键工具，如表、视图、索引等。它的核心操作由CREATE、ALTER和DROP语句组成，主要关注数据库结构而非数据内容。虽然HiveSQL与标准SQL语法相似，Hive特有的partition操作是学习的重点。

知识点丨Hive常用参数调优的12种方法

1、解决方法包括使用Sequencefile表存储格式、减少reduce数量、避免动态分区或按distributeby分区，以及通过归档命令、重建表或调节相关参数来解决已有小文件的问题。

2、调整任务并行执行数量，启用hive.exec.parallel并设置合适的线程数，以提高集群利用率。合理设置Reducer数量，遵循每个Reducer处理的数据大小限制，以优化数据分布和内存使用。启用JVM重用，减少Hadoop任务启动时的开销，尤其在任务数量众多时。考虑任务执行的局部排序和GROUPBY，避免全局排序，提高查询效率。

3、join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。

4、HIVE小文件优化合并map前小文件，增大map输出数据量，使用CombineHiveInputFormat并设置mapred.max.split.size和mapred.min.split.size.per.node，分别控制split大小上限和每个节点的最小split大小。

5、对Hive表进行压缩是常见的优化手段，一些存储方式自带压缩选择，比如SEQUENCEFILE支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩；ORC支持三种压缩选择：NONE，ZLIB，SNAPPY。我们以TEXT存储方式和ORC存储方式为例，查看表的压缩情况。

6、解决方案包括对热点key单独处理，通过`unionAll`合并，合理设置分区策略，以及在多粒度聚合后再进行口径粒度聚合。HiveJob优化优化HiveJob的关键在于调整Map和Reduce任务的参数，包括增加Map数量以降低每个Map处理的数据量，合并小文件以减少Map数量，以及在Map端进行聚合操作。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助