1. hive 怎么查表有哪些分区
USER_TAB_PARTITIONS:可查看分区表的名字、归属表空间以及表的详细分区情况。
USER_PART_TABLES：可查看用户所有的分区表，以及分区方式。
2. hive查询语言和sql的区别
Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapRece 开发者的开发自定义的 mapper 和 recer 来处理内建的 mapper 和 recer 无法完成的复杂的分析工作。
Hive 采用类SQL 的查询方式，将SQL 查询转换为MapRece 的job 在Hadoop集群上执行
3. 求问 hadoop +hive ，怎么通过hive的sql实现分页查询(分批查询)。
简单的办法是按小时分区，之后一次取一小时
4. 求一个hive的sql语句。
有点不太明白你的意思，我只按照我自己的理解说了
一般hive 表应该建立一个以day（每一天，比如day=20141227，代表2014-12-27的数据）作为分区，每一天都存一个分区，这个如果想统计7天的 你可以再shell中得到今天作为变量，然后往前推7天那一天作为变量，这两个变量就可以写个sql
select * from tablename where day<=today and day>=sevenbeforeday
如果你想从关系型数据库中导出七个表到hive，就每一天作为分区
5. 在Hive中如何实现数据分区
一、Hive only：加载分区数据的快捷方法
如果指定的分区不存在Hive将创建新的分区
但是在hive分区中我们应该注意一些问题,比如：
（1）注意：Beeline设置的Hive变量只在当前会话有效，系统管理员可以设置永久生效
（2）注意：如果分区列有很多唯一值，将会创建很多分区
另外，我们可以给Hive配置参数来限制分区数 ：
（1） hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode
查询在某个节点上可以创建的最大动态分区数，默认100
（2） hive.exec.max.dynamic.partitions
一个HiveQL语句可以创建的最大动态分区数 ，默认1000
（3）hive.exec.max.created.files
一个查询总共可以创建的最大动态分区数，默认1000000
6. 怎样查询按年月分区的hive表前n个月的数据
hivesql sql — 获取指定hive表或指定文件所hive表DDL按区则默认执行近7区DDL同table支持符合sql语则表达式表匹配则提示用户选择(使用file则自关闭该交互功能)
7. 如何查看hivesql里执行了哪些查询
思路
当我们在终端下执行命令“hive”后，会看到有如下输出：
Hive有会话（Session）的概念，而这次会话中的所有日志消息将会输出到这个日志文件中，包含SQL语句的执行日志，查看这个日志文件可以看到以下信息：
8. 如何查看hive的sql解析过程
hivesql
sql
—
获取指定hive表或指定文件中所有hive表的DDL，如果有按天的分区则默认执行最近7天的分区DDL。同时，table支持符合sql语法的正则表达式，如果有多个表匹配，则提示用户选择(使用file则自动关闭该交互功能)。
9. hive获取多个分区表的数据与其他数据库有什么异同
1.
查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。
2. 数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库
则可以将数据保存在本地文件系统中。
3. 数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三
个属性：列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。
4. 数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不
支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO ... VALUES 添加数据，使用 UPDATE ...
SET 修改数据。
5. 索引。之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，
因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapRece 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
6. 执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapRece 来实现的（类似 select * from tbl
的查询不需要 MapRece）。而数据库通常有自己的执行引擎。
7. 执行延迟。之前提到，Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外
一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapRece 框架。由于 MapRece 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapRece 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。
8. 可扩展性。由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是
一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在 4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。
9. 数据规模。由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapRece 进行并行计算，因此可以支持很大规模的
数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。
10. hive动态分区参数配置 利用sql怎么设置
静态分区SP（static partition）
动态分区DP（dynamic partition）
静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断。详细来说，静态分区的列实在编译时期，通过用户传递来决定的；动态分区只有在SQL执行时才能决定。
二）实战演示如何在Hive中使用动态分区
1、创建一张分区表，包含两个分区dt和ht表示日期和小时
[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、启用hive动态分区，只需要在hive会话中设置两个参数：