最近看了一遍hive的文档，本文是为了记录文档中将来会可用东西，并非最全的《文档》，望谅解
一：Hive常用操作
1.表信息
analyze table trandw.dwd_log_app_open_detail_di partition(dt='20220220') compute statistics; 显示计算信息标记别
analyze table trandw.dwd_log_app_open_detail_di partition(dt='20220220') compute statistics for columns; 显示计算信息 列级别
2.DESC/DESCRIBE
desc schema ods; 显示库信息
desc database ods; 显示库信息
desc extended tablename partition(dt='20220220'); 显示表大小，文件数量
desc formatted tablename partition(dt='20220220'); （信息更全面）显示出入输出格式，locaton，文件数量、行数、文件大小
3.ALTER TABLE
alter table table_name rename to new_table_name; 更改表名称,据说会移动文件，但是未测试环境不支持更改表明
alter table table_name concatenate; 压缩文件
alter table srcpart archive partition(ds='2008-04-08', hr='12') 归档文件，hdfs小文件处理
alter table t2 exchange partition (d1 = 1, d2 = 2) with table t1; --move partition from t1 to t2
alter table table_name set serdeproperties ('field.delim' = ','); 更改表名称
alter table table_name unset serdeproperties ('field.delim'); 取消更改
4.SHOW
show tblproperties tblname; 显示表所有属性
show tblproperties tblname("foo"); 显示表特定属性
show formatted (index|indexes) on table_with_index [(from|in) db_name]; 显示索引
show compactions; 显示所有正在压缩的任务
show functions like '%%'; 显示所有方法
show columns from foo from db like 'col*'; 展示db.foo 里面所有列
show partitions tablename ; 显示所有分区
5.INSERT
insert overwrite directory '/user/facebook/tmp/pv_age_sum' stored as parquet; 插入目录
insert overwrite table tablename partition (dt='20220101') select * from table; 插入语句
insert into table tablename partition (dt='20220101') select * from tablet;
6.LOAD、EXPORT、IMPORT
load data [local] inpath 'filepath' [overwrite] into table tablename [dt='20220101']
export table department partition (emp_country="in", emp_state="ka") to 'filepath';
import table employee partition (emp_country="us", emp_state="tn") from 'filepath';
7.FUNCTION
create [temporary] function geohash as 'bigdata.aaa' using jar 'hdfs:///var/jars/*.jar'; 创建函数
reload function geohash; 重新加载函数
drop function if exits geohash; 删除函数
二：Hive常用函数
1.XML解析
select xpath ('<a><b id="1"><c/></b><b id="2"><c/></b></a>','a/b/@id') ;取xml里面的元素id
select xpath('<a><b>b1</b><b>b2</b></a>','a/*/text()') from src limit 1 ; 取xml里面的元素内容
select xpath ('<a><b class="bb">b1</b><b>b2</b><b>b3</b><c class="bb">c1</c><c>c2</c></a>', 'a/*[@class="bb"]/text()') ;取里面class等于bb的结果
2.JSON解析
select get_json_object(src_json.json, '.owner′)fromsrcjson;selectgetjsonobject(srcjson.json,′.store.fruit\[0]') from src_json;
select get_json_object(src_json.json, '$.non_exist_key') from src_json;
3.tablesample 取样
select * from source tablesample(bucket 3 out of 32 on rand()) s; 桶表随机取3个桶
select * from source tablesample(10 rows); 随机取10行
select * from source tablesample(bucket 3 out of 32 on rand()) s; 第 3 和第 19 个集群，因为每个桶将由 (32/16)=2 个集群组成 'source' 是用 'clustered by id into 32 buckets' 创建的
select * from customers order by create_date limit 2,5 ;
官方文档常用函数：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-DateFunctions