hive sql优化 hive group by 优化

今天给各位分享hive的知识，其中也会对优化进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

hive有工具吗

有。

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表。Hive提供类似SQL的HiveQL的数据处理功能，Hive将HiveQL语句转换成MapReduce程序交给Hadoop集群处理。

MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大，人员学习成本太高，项目周期要求短，引入Hive可以使用HiveQL这种类SQL语法，提供快速开发的能力，避免写MapReduce程序，降低学习成本。

hive sql有什么好用的工具

Hive可视化工具

目前市面上的Hive可视化客户端工具，大都是C/S模式的，安装使用都不是太方便，目前有一款基于WEB的可视化工具TreeSoft,

通过浏览器就可以访问使用了，并且可以同时管理、维护、监控MySQL，MariaDB，Oracle，PostgreSQL,SQLServer,DB2,MongoDB,Hive,SAPHANA,Caché,达梦DM,Redis,Memcache据库.

1、配置数据库的连接参数，可以Hive，MySQL同时配置，方便查看原始数据，以及回写到MySQL的数据。

2、切库换数据库，查看及维护数据，同时可以在线执行SQL，查询数据。可以从Hive同步数据到MySQL等。

sparksql为什么比hive处理速度快

Spark为什么快呢？

消除了冗余的HDFS读写

Hadoop每次shuffle操作后，必须写到磁盘，而Spark在shuffle后不一定落盘，可以cache到内存中，以便迭代时使用。如果操作复杂，很多的shufle操作，那么Hadoop的读写IO时间会大大增加。、

消除了冗余的MapReduce阶段

Hadoop的shuffle操作一定连着完整的MapReduce操作，冗余繁琐。而Spark基于RDD提供了丰富的算子操作，且action操作产生shuffle数据，可以缓存在内存中。

JVM的优化

Hadoop每次MapReduce操作，启动一个Task便会启动一次JVM，基于进程的操作。而Spark每次MapReduce操作是基于线程的，只在启动Executor时启动一次JVM，内存的Task操作是在线程复用的。

每次启动JVM的时间可能就需要几秒甚至十几秒，那么当Task多了，这个时间Hadoop不知道比Spark慢了多少。

总结：Spark比Mapreduce运行更快，主要得益于其对mapreduce操作的优化以及对JVM使用的优化。

sparksql字符串匹配

这里对sql常用的一些正则匹配作一些匹配，都是来源别人博客，此处稍作整理和总结。mark一下

1、sql中有like和rlike，具体区别

like：

%：匹配零个及多个任意字符

_：与任意单字符匹配

[]：匹配一个范围

[^]：排除一个范围

ESCAPE关键字定义转义符WHEREColumnALIKE'%5/%%'ESCAPE'/'

like不是正则，而是通配符

rlike:

rlike是正则，正则的写法与java一样。'\'需要使用'\\',例如'\w'需要使用'\\w'

Arlike'\\d+'匹配一个或多个数字，notArlike'\\d+'匹配非数字

直接在条件里面写正则表达式

2、hivesql中正则匹配函数

regexp功能和rlike类似

selectcount(*)fromolap_b_dw_hotelorder_fwherecreate_date_widregexp'\\d{8}'

selectcount(*)fromolap_b_dw_hotelorder_fwherecreate_date_widrlike'\\d{8}'

regexp_extract(stringsubject,stringpattern,intindex)将字符串subject按照pattern正则表达式的规则拆分，返回index指定的字符

selectregexp_extract('IloveYou','(I)(.*?)(You)',1)fromtest1limit1//1匹配I，2匹配love，3匹配You

regexp_replace(stringA,stringB,stringC)将字符串A中的符合Java正则表达式B的部分替换为C

selectregexp_replace("IloveYou","You","")fromtest1//Ilove

这里几个函数类似oracle的5个正则函数，具体可参考oracle的正则匹配函数

sql server、my sql、oracle与hadoop，哪个才是未来趋势到底有什么区别

谢谢邀请！

SQLserver，Mysql，Oracle都可以说是老牌数据库产品了，就产品本身来说，这三个数据库产品都是成功的。

这三个产品都有清晰的市场定位:Sqlserver专注服务于windows服务平台，提供了大量中小型应用的数据库服务，口碑跟windows产品一样，操作简单，界面交互好，性能也不错，当然使用sqlserver是需要付费的，价格还算公道，中小型企业都能负担得起，是.net平台的标配数据库。基于微软强大的号召力和在软件平台领域的地位，sqlserver一定是其未来版图里面不可缺少的一部分。

Mysql是开源数据库的佼佼者，用户量庞大，单机性能也可圈可点，集群性能彪悍。早年间淘宝就采用了2000台基于mysql的数据库服务器集群为广大商户服务，可以说经历了市场的检验。虽然mysql更新较慢，直到5.0以后的版本才有了较大的改善，但是这也并没有影响它的广泛使用。php+mysql是一个经典的组合，被广泛使用在web开发领域，今天依然如此！

随着java开发的普及和大量应用，mysql也得到了进一步的发展，几乎所有java程序员都部署过java+mysql的解决方案，由于mysql与java目前同属于一家公司(oracle)，自然兼容性是没问题的。基于mysql庞大的用户群和良好的程序员口碑，在未来mysql也一定会占据相当的市场份额，另外一个不能忽略的是mysql是开源软件，几乎零成本的使用费用也让它具备了强大的竞争力！

Oracle可以说是数据库领域的老大了，彪悍且全面的性能，稳定的服务，一直是各路土豪的最佳选择！从oracle的i版本到g版本再到c版本，它一直是商用数据库领域的老大。可以这么说，如果你的预算够用，没有人会拒绝oracle，可以说它是程序员眼里的奢侈品。但是贵的不一定是最好的选择，如果数据量不大完全没有必要使用oracle。加上现在oracle已经把mysql和java招至麾下，完成了高低配，可以预见在未来很长一段时间内oracle依然会是商用数据库领域的主角。

最后我们说一下hadoop，伴随着大数据的迅速普及以hadoop为代表的解决方案也随之得到了大量的应用。行业内以亚马逊为代表的数据服务商已经严重威胁到了Oracle的市场地位。最近一段时间Oracle的老板埃里森频繁攻击亚马逊我想也说明了一些问题，但是是否亚马逊能完全取代Oracle呢？至少短期内是不可能的，就像埃里森说的:就在大家都来好亚马逊的时候，亚马逊却花费巨资购买oracle的服务。

Hadoop以快闻名于世，海量数据的秒级处理，让习惯了等待的程序员兴奋不已，但是它的精确度和数学关系却远远没有传统数据库严谨，可以说它是牺牲了精确度换来了速度。但是不可否认的是以hadoop为代表的一众数据处理方式，包括spark等，一定会在未来得到长足的发展，因为这是一个大数据时代！

关注我获得更多资讯，目前已经在头条开辟了两个系列文章，关于java编程和python编程，未来会开辟数据库系列。

再次感谢邀请！

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。