hive --define --hivevar --hiveconf
set
用户自定义变量
hive -d name=zhangsan
hive --define name=zhangsan
hive -d a=1 -d b=2
效果跟hivevar是一样的
hive --hivevar a=1 --hivevar b=2
引用hivevar命名空间的变量时,变量名前面可以加hivevar:也可以不加
set name;
set name=zhangsan;
set hivevar:name;
set hivevar:name=zhangsan;
在代码中使用${}引用,变量名前面可以加hivevar:也可以不加
create table ${a} ($(b) int);
2、hiveconf命名空间
hive的配置参数,覆盖hive-site.xml(hive-default.xml)中的参数值
hive --hiveconf hive.cli.print.current.db=true --hiveconf hive.cli.print.header=true
hive --hiveconf hive.root.logger=INFO,console
启动时指定用户目录,不同的用户不同的目录
hive --hiveconf hive.metastore.warehouse.dir=/hive/$USER
引用hiveconf命名空间的变量时,变量名前面可以加hiveconf:也可以不加
set hive.cli.print.header;
set hive.cli.print.header=false;
3、sytem命名空间
JVM的参数,不能通过hive设置,只能读取
引用时,前面必须加system:
set sytem:user.name;
create table ${system:user.name} (a int);
4、env命名空间
shell环境变量,引用时必须加env:
set env:USER;
set env:HADOOP_HOME;
create table ${env:USER} (${env:USER} string);
附录:常用的设置
- 在会话里输出日志信息
hive --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console
也可以修改$HIVE_HOME/conf/hive-log4j.properties的hive.root.logger属性,但是用set命令是不行的。
- 显示当前数据库
set hive.cli.print.current.db=true;
- 显示列名称
set hive.cli.print.header=true;
- 向桶表中插入数据前,需要启用桶
create table t1 (id int) clustered by (id) into 4 buckets;
set hive.enforce.bucketing=true;
insert into table t1 select * from t2;
向桶表insert数据时,hive自动根据桶表的桶数设置reduce的个数。否则需要手动设置reduce的个数:set mapreduce.job.reduces=N(桶表定义的桶数)或者mapred.reduce.tasks,然后在select语句后加clustered by
- 动态分区相关
set hive.exec.dynamic.partition=true #开启动态分区
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict #动态分区模式:strict至少要有个静态分区,nostrict不限制
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100 #每个mapper节点最多创建100个分区
set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000 #总共可以创建的分区数
from t insert overwrite table p partition(country, dt) select ... cuntry, dt
上面的查询在执行过程中,单个map里的数量不受控制,可能会超过hive.exec.max.dynamic.partition.pernode配置的数量,可以通过对分区字段分区解决,上面的sql改成:
from t insert overwrite table p partition(country, dt) select ... cuntry, dt distributed by country, dt;
- hive操作的执行模式
set hive.mapred.mode=strict
strict:不执行有风险(巨大的mapreduce任务)的操作,比如:笛卡尔积、没有指定分区的查询、bigint和string比较、bigint和double比较、没有limit的orderby
nostrict:不限制
- 压缩mapreduce中间数据
set hive.exec.compress.intermediate=true;
setmapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; #设置中间数据的压缩算法,默认是org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
- 压缩mapreduce输出结果
set hive.exec.compress.output=true;
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec #设置输出数据的压缩算法,使用GZip可以获得更好的压缩率,但对mapreduce而言是不可分隔的
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK; #如果输出的是SequenceFile,则使用块级压缩
- 启用对分区归档
set hive.archive.enabled=true;