『壹』 hive和sparksql的區別
歷史上存在的原理，以前都是使用hive來構建數據倉庫，所以存在大量對hive所管理的數據查詢的需求。而hive、shark、sparlSQL都可以進行hive的數據查詢。shark是使用了hive的sql語法解析器和優化器，修改了執行器，使之物理執行過程是跑在spark上；而sparkSQL是使用了自身的語法解析器、優化器和執行器，同時sparkSQL還擴展了介面，不單單支持hive數據的查詢，可以進行多種數據源的數據查詢。
『貳』 hive 分頁sql語句
分頁實現的方式比較多了 下面舉個例子 比如 獲取前10條數據
註：同時需要記錄這10條中最大的id為preId，作為下一頁的條件。
select * from table order by id asc limit 10;
select * from table where id >preId order by id asc limit 10;
『叄』 hivesql怎麼獲取上一個月月份
hivesql sql — 獲取指定hive表或指定文件所hive表DDL按區則默認執行近7區DDL同table支持符合sql語則表達式表匹配則提示用戶選擇(使用file則自關閉該交互功能)。
hive是基於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資料庫表，並提供完整的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行。其優點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapRece統計，不必開發專門的MapRece應用，十分適合數據倉庫的統計分析。另外一個是Windows注冊表文件。
『肆』 Hive或SQL 建立數組（高級查詢）
延慶南菜園方位在百泉路北面，京新高速南面，康張路東面，京銀路西面
『伍』 用HIVESQL怎麼獲取上一個月的月份
hivesql sql — 獲取指定hive表或指定文件所hive表DDL按區則默認執行近7區DDL同table支持符合sql語則表達式表匹配則提示用戶選擇(使用file則自關閉該交互功能)
『陸』 如何查看hivesql里執行了哪些查詢
思路
當我們在終端下執行命令「hive」後，會看到有如下輸出：
Hive有會話（Session）的概念，而這次會話中的所有日誌消息將會輸出到這個日誌文件中，包含SQL語句的執行日誌，查看這個日誌文件可以看到以下信息：
『柒』 hive sql 中 怎麼用變數
第一步先准備測試表和測試數據用於後續測試：
hive> create database test;
OK
Time taken: 2.606 seconds
然後執行建表和導入數據的sql文件：
[[email protected] testHivePara]$ hive -f student.sql
Hive history file=/tmp/crazyant.net/hive_job_log_czt_201309131615_1720869864.txt
OK
Time taken: 2.131 seconds
OK
Time taken: 0.878 seconds
Copying data from file:/home/users/czt/testdata_student
Copying file: file:/home/users/czt/testdata_student
Loading data to table test.student
OK
『捌』 如何實現將數據hive與sqlserver互導
可以在MicrosoftSQLServer實例和用戶指定格式的數據文件間大容量復制數據。
使用bcp實用工具可以將大量新行導入SQLServer表，或將表數據導出到數據文件。
除非與queryout選項一起使用，否則使用該實用工具不需要了解Transact-SQL知識。
若要將數據導入表中，必須使用為該表創建的格式文件，或者必須了解表的結構以及對於該表中的列有效的數據類型。
『玖』 hive查詢語言和sql的區別
Hive是建立在 Hadoop 上的數據倉庫基礎構架。它提供了一系列的工具，可以用來進行數據提取轉化載入（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在 Hadoop 中的大規模數據的機制。Hive 定義了簡單的類 SQL 查詢語言，稱為 HQL，它允許熟悉 SQL 的用戶查詢數據。同時，這個語言也允許熟悉 MapRece 開發者的開發自定義的 mapper 和 recer 來處理內建的 mapper 和 recer 無法完成的復雜的分析工作。
Hive 採用類SQL 的查詢方式，將SQL 查詢轉換為MapRece 的job 在Hadoop集群上執行
『拾』 hive sql和mysql的關鍵詞用法有什麼不同
當然不是，hive支持jdbc和odbc數據源連接，可以連接很多種資料庫，mysql、oracle等等等等，它自己的metastore用的就是derbyDB。 具體的連接方法在官網上有說明，使用odbc需要重新編譯相關組件。hive通過jdbc連接其他資料庫的教程在google上一搜
應該是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧。 hbase與hive都是架構在hadoop之上的。都是用hadoop作為底層存儲。而hbase是作為分布式資料庫，而hive是作為分布式數據倉庫。當然hive還是借用hadoop的MapRece來完成一些hive中的命令的執行。