本篇內容主要講解“hive的工作機制是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“hive的工作機制是什么”吧!

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Hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，并提供類似SQL查詢功能。

hive的工作機制
1、在hive中建一個庫
    ---在hive的元數據庫中記錄
    ---在hdfs的默認路徑下/user/hive/warehouse/ 建一個以 "庫名.db" 為名字的文件夾
2、在hive的庫中建表
  ---在hive的元數據庫中記錄
  ---在hdfs的默認路徑下  /user/hive/warehouse/庫.db/  下建一個 “表名” 為名字的文件夾  
3、hive中內部表和外部表的區(qū)別
----建表時，內部表不用指定數據存放的路徑，默認都放在 /user/hive/warehouse/
----外部表建表時，要指定external關鍵字，同時要指定數據存放的路徑（要分析的數據在哪就指定哪）
----內部表刪除時，會清掉元數據，同時刪掉表文件夾及其中的數據
----外部表刪除時，只清除元數據
4、hive表的數據可以存成多種文件格式，最普通的是textfile，但是性能比較好的是 sequenceFile格式
----sequencefile 是一種二進制文件
----文件內的內容組織形式為key:value
----在hadoop有一個優(yōu)化場景可以使用sequencefile
        小文件合并成大文件：  
             ---讀一個小文件，就把小文件的文件名作為key，內容作為value，追加到一個大sequencefile文件中
----sequencefile文件格式支持較好的壓縮性能，而且hadoop的mapreduce程序可以直接從sequencefile的壓縮文件中直接讀取數據
5、在linux的shell中直接運行HQL語句的方法
//cli shell  
hive -S -e 'select country,count(*) from tab_ext' > /home/hadoop/hivetemp/e.txt
這種運行機制非常重要，在生產中就是用這種機制來將大量的HQL邏輯組織在一個批量執(zhí)行的shell腳本程序中
6、分區(qū)表
分區(qū)表的意義在于可以針對一個分區(qū)來進行統(tǒng)計從而減小統(tǒng)計的數據集
創(chuàng)建分區(qū)表要使用關鍵字  partitioned by (country string)
導入數據到分區(qū)表的時候需要指定這份數據所屬的分區(qū)     load data ..... partition(country='china')
hive就會在hdfs的表目錄建一個分區(qū)子文件夾，名字為 country=china ,這一個分區(qū)的數據就放在該子文件夾下
針對分區(qū)進行的查詢和統(tǒng)計只要指定 where條件，將分區(qū)標識看成一個普通表字段就可以  where country='china'

到此，相信大家對“hive的工作機制是什么”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續(xù)學習！