本篇文章给大家谈谈hivesql规范，以及hive sql desc对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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hive和mysql的区别
1、查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语句；数据存储位置不同：hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。
2、全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。Hive的元数据存储在RDBMS中，一般常用MySQL和Derby。
3、一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。实际生产环境中不适用，为了支持多用户回话，需要一个独立的元数据库，所以使用 MySQL。
4、最后，掌握SQL技能是数据库管理的核心，MySQL、PostgreSQL、Oracle和SQL Server各有千秋。MongoDB则在分布式存储上独树一帜，Hive则在Hadoop生态中发挥着关键查询作用。编程工具方面，Python和R各领风骚，而数据分析套件则融合了计算、图形展示和S语言编程的精髓。
hive是什么意思
hive的中文意思为蜂房；蜂箱；一箱蜜蜂；蜂群；忙碌的场所；繁忙的地方；把蜜蜂收入蜂箱。hive可作动词和名词使用。英式读法[hav]，美式读法[hav]。作名词时的中文意思为蜂房；蜂箱；一箱蜜蜂；蜂群；忙碌的场所；繁忙的地方。
hive蜂巢，读音：美/ha_v/；英/ha_v/。释义：n.蜂巢，蜂箱；蜂群；（喻）充满繁忙人群的场所。v.使（蜜蜂）进入蜂箱；存贮，积累；群居，生活在蜂房中。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大型分布式数据集，允许用户使用类似于SQL的语言来管理和查询数据。概述 Hive是一个数据仓库工具，可以将数据存储在Hadoop文件系统中，并使用SQL风格的查询语言对这些数据进行操作。它可以轻松地处理结构化、半结构化和非结构化数据。
HiveSQL核心技能之窗口计算
在日常工作中，经常遇到 计算截止某月或某天的累计数值 ，在Excel可以通过函数来实现， 在HiveSQL里，可以利用窗口函数实现。
我们如果要对一组数据根据某个列去排名，一般会使用row_number()，但是如果我们要对某个列符合条件的才去row_number()进行排名，举个例子，现有一组数据：我们想对 score列大于300的数据进行排名（从1开始），小于等于300数据则填充默认值null。
而date_format则能格式化日期至你所需样式。此外，datediff计算日期差，date_add和date_sub则实现日期的加减，让你对时间有着精准的把控。而对于条件判断，Hive提供了if和CASE，灵活处理数据逻辑。
hive支持以下哪些sql特性
它与关系型数据库的SQL 略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML 以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。HIVE不适合用于联机online)事务处理，也不提供实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。
在Hive SQL的世界里，内置的函数犹如瑞士军刀，功能强大且多样化。它们涵盖了数 算、日期处理、集合操作、类型转换，以及字符串和文本操作，为数据分析和数据转换提供了强大的工具。以下是Hive中一些关键函数的概览，带你深入了解它们的强大功能。
Hive 的设计特点如下。● 支持索引，加快数据查询。● 不同的存储类型，例如，纯文本文件、HBase 中的文件。● 将元数据保存在关系数据库中，大大减少了在查询过程中执行语义检查的时间。● 可以直接使用存储在Hadoop 文件系统中的数据。
数据更新：Hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而SQL支持数据的读写。索引：Hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，这也是造成Hive查询数据速度很慢的原因，而MySQL有索引。数据规模：Hive存储的数据量超级大，而MySQL只是存储一些少量的业务数据。
HiveSQL核心技能之表连接
对于大量的数据，在编写 SQL 时尽量用 where 条件过滤掉不符合条件的数据是有益的。但是对于左外连接和右外连接， where 条件是在 on 条件执行之后才会执行，on 条件会产生一个临时表，where 条件是对这个临时表进行过滤 。
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)。
两个表join时，主要检查是否连接条件。要按找标准SQL规范编写，防止遗漏连接条件，产生笛卡尔积。
left outer join是以左表驱动，右表不存在的key均赋值为null；right outer join是以右表驱动，左表不存在的key均赋值为null；full outer join全表关联，将两表完整的进行笛卡尔积操作，左右表均可赋值为null。semi join最主要的使用场景就是解决exist in。
表连接优化 用insert into替换union all 如果union all的部分个数大于2，或者每个union部分数据量大，应该拆成多个insert into 语句，实际测试过程中，执行时间能提升50%。
所以，它的map操作很简单，就是按行读文件，然后会根据hive的默认分隔符\001对每行进行切分。切分完成后就会按照你SQL指定的逻辑进行合并，最后再输出成hdfs文件，只不过在hive里面看它是以表的形式展现的。
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