1. hive 怎麼查表有哪些分區
USER_TAB_PARTITIONS:可查看分區表的名字、歸屬表空間以及表的詳細分區情況。
USER_PART_TABLES：可查看用戶所有的分區表，以及分區方式。
2. 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
3. 求問 hadoop +hive ，怎麼通過hive的sql實現分頁查詢(分批查詢)。
簡單的辦法是按小時分區，之後一次取一小時
4. 求一個hive的sql語句。
有點不太明白你的意思，我只按照我自己的理解說了
一般hive 表應該建立一個以day（每一天，比如day=20141227，代表2014-12-27的數據）作為分區，每一天都存一個分區，這個如果想統計7天的 你可以再shell中得到今天作為變數，然後往前推7天那一天作為變數，這兩個變數就可以寫個sql
select * from tablename where day<=today and day>=sevenbeforeday
如果你想從關系型資料庫中導出七個表到hive，就每一天作為分區
5. 在Hive中如何實現數據分區
一、Hive only：載入分區數據的快捷方法
如果指定的分區不存在Hive將創建新的分區
但是在hive分區中我們應該注意一些問題,比如：
（1）注意：Beeline設置的Hive變數只在當前會話有效，系統管理員可以設置永久生效
（2）注意：如果分區列有很多唯一值，將會創建很多分區
另外，我們可以給Hive配置參數來限制分區數 ：
（1） hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode
查詢在某個節點上可以創建的最大動態分區數，默認100
（2） hive.exec.max.dynamic.partitions
一個HiveQL語句可以創建的最大動態分區數 ，默認1000
（3）hive.exec.max.created.files
一個查詢總共可以創建的最大動態分區數，默認1000000
6. 怎樣查詢按年月分區的hive表前n個月的數據
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)
7. 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：
8. 如何查看hive的sql解析過程
hivesql
sql
—
獲取指定hive表或指定文件中所有hive表的DDL，如果有按天的分區則默認執行最近7天的分區DDL。同時，table支持符合sql語法的正則表達式，如果有多個表匹配，則提示用戶選擇(使用file則自動關閉該交互功能)。
9. hive獲取多個分區表的數據與其他資料庫有什麼異同
1.
查詢語言。由於 SQL 被廣泛的應用在數據倉庫中，因此，專門針對 Hive 的特性設計了類 SQL 的查詢語言 HQL。熟悉 SQL 開發的開發者可以很方便的使用 Hive 進行開發。
2. 數據存儲位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的數據都是存儲在 HDFS 中的。而資料庫
則可以將數據保存在本地文件系統中。
3. 數據格式。Hive 中沒有定義專門的數據格式，數據格式可以由用戶指定，用戶定義數據格式需要指定三
個屬性：列分隔符（通常為空格、」\t」、」\x001″）、行分隔符（」\n」）以及讀取文件數據的方法（Hive 中默認有三個文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由於在載入數據的過程中，不需要從用戶數據格式到 Hive 定義的數據格式的轉換，因此，Hive 在載入的過程中不會對數據本身進行任何修改，而只是將數據內容復制或者移動到相應的 HDFS 目錄中。而在資料庫中，不同的資料庫有不同的存儲引擎，定義了自己的數據格式。所有數據都會按照一定的組織存儲，因此，資料庫載入數據的過程會比較耗時。
4. 數據更新。由於 Hive 是針對數據倉庫應用設計的，而數據倉庫的內容是讀多寫少的。因此，Hive 中不
支持對數據的改寫和添加，所有的數據都是在載入的時候中確定好的。而資料庫中的數據通常是需要經常進行修改的，因此可以使用 INSERT INTO ... VALUES 添加數據，使用 UPDATE ...
SET 修改數據。
5. 索引。之前已經說過，Hive 在載入數據的過程中不會對數據進行任何處理，甚至不會對數據進行掃描，
因此也沒有對數據中的某些 Key 建立索引。Hive 要訪問數據中滿足條件的特定值時，需要暴力掃描整個數據，因此訪問延遲較高。由於 MapRece 的引入， Hive 可以並行訪問數據，因此即使沒有索引，對於大數據量的訪問，Hive 仍然可以體現出優勢。資料庫中，通常會針對一個或者幾個列建立索引，因此對於少量的特定條件的數據的訪問，資料庫可以有很高的效率，較低的延遲。由於數據的訪問延遲較高，決定了 Hive 不適合在線數據查詢。
6. 執行。Hive 中大多數查詢的執行是通過 Hadoop 提供的 MapRece 來實現的（類似 select * from tbl
的查詢不需要 MapRece）。而資料庫通常有自己的執行引擎。
7. 執行延遲。之前提到，Hive 在查詢數據的時候，由於沒有索引，需要掃描整個表，因此延遲較高。另外
一個導致 Hive 執行延遲高的因素是 MapRece 框架。由於 MapRece 本身具有較高的延遲，因此在利用 MapRece 執行 Hive 查詢時，也會有較高的延遲。相對的，資料庫的執行延遲較低。當然，這個低是有條件的，即數據規模較小，當數據規模大到超過資料庫的處理能力的時候，Hive 的並行計算顯然能體現出優勢。
8. 可擴展性。由於 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可擴展性是和 Hadoop 的可擴展性是
一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的規模在 4000 台節點左右）。而資料庫由於 ACID 語義的嚴格限制，擴展行非常有限。目前最先進的並行資料庫 Oracle 在理論上的擴展能力也只有 100 台左右。
9. 數據規模。由於 Hive 建立在集群上並可以利用 MapRece 進行並行計算，因此可以支持很大規模的
數據；對應的，資料庫可以支持的數據規模較小。
10. hive動態分區參數配置 利用sql怎麼設置
靜態分區SP（static partition）
動態分區DP（dynamic partition）
靜態分區與動態分區的主要區別在於靜態分區是手動指定，而動態分區是通過數據來進行判斷。詳細來說，靜態分區的列實在編譯時期，通過用戶傳遞來決定的；動態分區只有在SQL執行時才能決定。
二）實戰演示如何在Hive中使用動態分區
1、創建一張分區表，包含兩個分區dt和ht表示日期和小時
[sql] view plain
CREATE TABLE partition_table001
(
name STRING,
ip STRING
)
PARTITIONED BY (dt STRING, ht STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";
2、啟用hive動態分區，只需要在hive會話中設置兩個參數：