Hive的视图和索引(九)

Hive的视图和索引(九)
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大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Hive的视图和索引(九),希望能够帮助大家进步!!!

Hive的视图和索引

1、Hive Lateral View

1、基本介绍

​ Lateral View用于和UDTF函数(explode、split)结合来使用。
​ 首先通过UDTF函数拆分成多行,再将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表。主要解决在select使用UDTF做查询过程中,查询只能包含单个UDTF,不能包含其他字段、以及多个UDTF的问题。
​ 语法:
​ LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias)

2、案例
select count(distinct(myCol1)), count(distinct(myCol2)) from psn2 LATERAL VIEW explode(likes) myTable1 AS myCol1 LATERAL VIEW explode(address) myTable2 AS myCol2, myCol3;

2、Hive视图

1、Hive视图基本介绍

​ Hive 中的视图和RDBMS中视图的概念一致,都是一组数据的逻辑表示,本质上就是一条SELECT语句的结果集。视图是纯粹的逻辑对象,没有关联的存储(Hive 3.0.0引入的物化视图除外),当查询引用视图时,Hive可以将视图的定义与查询结合起来,例如将查询中的过滤器推送到视图中。

2、Hive视图特点

​ 1、不支持物化视图
​ 2、只能查询,不能做加载数据操作
​ 3、视图的创建,只是保存一份元数据,查询视图时才执行对应的子查询
​ 4、view定义中若包含了ORDER BY/LIMIT语句,当查询视图时也进行ORDER BY/LIMIT语句操作,view当中 定义的优先级更高
​ 5、view支持迭代视图

3、Hive视图语法
--创建视图: CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] [db_name.]view_name [(column_name [COMMENT column_comment], ...) ] [COMMENT view_comment] [TBLPROPERTIES (property_name = property_value, ...)] AS SELECT ... ; --查询视图: select colums from view; --删除视图: DROP VIEW [IF EXISTS] [db_name.]view_name;

3、Hive索引

1、hive索引

​ 为了提高数据的检索效率,可以使用hive的索引

2、hive基本操作
--创建索引: create index t1_index on table psn2(name) as 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler' with deferred rebuild in table t1_index_table; --as:指定索引器; --in table:指定索引表,若不指定默认生成在default__psn2_t1_index__表中 create index t1_index on table psn2(name) as 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler' with deferred rebuild; --查询索引 show index on psn2; --重建索引(建立索引之后必须重建索引才能生效) ALTER INDEX t1_index ON psn2 REBUILD; --删除索引 DROP INDEX IF EXISTS t1_index ON psn2;

转载于:https://www.cnblogs.com/littlepage/p/11439217.html

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