pg与hive字段对应，hive replace字段

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hive之表属性操作

1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表，如果相同名字的表已存在，则抛出异常提示：表已存在，使用时可以使用IF NOT EXISTS语句来忽略这个异常。如果创建的表名已存在，则不会再创建，也不会抛出异常提示：表已存在。

2、在hive默认创建到表是内部表，外部表创建需要加 EXTERNAL 命令，如： CREATE EXTERNAL table_name 。

3、Hive是一个数据仓库，不支持行级插入、更新以及删除操作。Hive共有四种表，分别是内部表、外部表、分区表和桶表。内部表内部表有时也被称为管理表。

Q1: hive里查看字段类型的函数

1、文本框设置InputMask属性=9999999（位数你按需要定）。属性值cMask指定如何输入和显示数据。下面的表格显示了cMask的可能值。cMask说明将小写字母转换为大写字母，允许数字，空格，和符号，如减号(_)数据。

2、函数说明： NVL ：给值为 NULL 的数据赋值，它的格式是 NVL( string1， replace_with)。

3、查看Hive中的函数：show functions；查看具体函数的用法：1）desc function 函数名；2）desc function extended函数名；6）7）用户的首次激活时间，与2019年5月1日的日期间隔。

4、SELECT *FROM mytableWHERE mycolumn RLIKE [0-9]{5，}；在这个查询中，我们使用RLIKE操作符来匹配包含至少5个连续数字的字段。你可以根据需要修改查询以满足你的需求。请注意，这只适用于Hive 0.13及更高版本。

Q2: kafka记录hive中字段变化

本文将围绕Kafka，先介绍其整体架构和关键概念，再深入分析其架构之中存在的安全问题，最后分享下Transwarp在Kafka安全性上所做的工作及其使用方法。

由于写hive表必须基于hive catalog，所以需要注册hive catalog 。同时可以在一个job内切换catalog，如果我们不想把kafka的source table注册到hive metastore里面，那么就可以使用memory catalog。

Producer可以按照一定的策略将消息划分给指定的分区，如简单的轮询各个分区或者按照特定字段的Hash值指定分区。

需要更改Hive的输入文件格式，即参数hive.input.format，默认值是org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat，我们改成org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat。

实际应用中，常常存在修改数据表结构的需求，比如：增加一个新字段。如果使用如下语句新增列，可以成功添加列col1。

数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。

Q3: hive怎么将俩张表对应字段相加

使用函数concatselect concat(a，-，b) from就可以实现了。hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

因此，hive 并不适合那些需要高实时性的应用，例如，联机事务处理（OLTP）。hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，hive 将用户的hiveSQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上。

桶表也是内部表，桶表是对某一列的数据进行哈希取值以将数据打散，然后放到不用文件中存储。在Hive分区表中，分区中的数据量过于庞大时，建议使用桶。

join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。

Q4: 索引,分区和分桶的区别

在Hive中的数据仓库中，也有分区分桶的概念，在逻辑上，分区表与未分区表没有区别，在物理上分区表会将数据按照分区间的列值存储在表目录的子目录中，目录名=“分区键=键值”。

分桶与分区有所不同，它指定分桶表的某一列，让该列数据按照哈希取模的方式随机、均匀地分发到各个桶文件中。因为分桶操作需要根据某一列具体数据来进行哈希取模操作，故指定的分桶列必须基于表中的某一列(字段)。

缺点：主要体现在数据的高可用性方面当DROP分区后、全局分区索引则全部INVALID、除非REBULID 但数据量越大、重建索引的时间越长一般来讲，如果需要将数据按照某个值逻辑聚集，多采用范围分区。

分区表当一个表的规模很大或者并行操作非常频繁时，可以把这个表划分成若干个分区，每个分区为一个存储数据的段，因其对应的物理磁盘的逻辑结构及位置不同，所以可以提高并行操作的能力。

桶表桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储。分桶是将数据及分解成更容易管理的若干部分的另一种技术。如果进行表连接操作，那么就需要对两张表的数据进行全扫描。非常耗费时间。可以针对连接字段进行优化。

分区索引就是在所有每个分区上单独创建索引，它能自动维护，在drop或truncate某个分区时不影响该索引的其他分区索引的使用，也就是索引不会失效，维护起来比较方便，但是在查询性能稍微有点影响。

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