Einzigartige Funktionen von HQL – PARTITIONED BY, STORED AS, DISTRIBUTE BY / CLUSTER BY, LATERAL VIEW mit EXPLODE und COLLECT_SET
In den meisten Technologieunternehmen müssen Datenteams über umfassende Fähigkeiten zur Verwaltung und Verarbeitung großer Datenmengen verfügen. Daher ist es für diese Groups unerlässlich, mit dem Hadoop-Ökosystem vertraut zu sein. Hive Question Language (HQL), entwickelt von Apache, ist ein leistungsstarkes Instrument für Datenexperten, um Daten innerhalb dieses Ökosystems zu bearbeiten, abzufragen, zu transformieren und zu analysieren.
HQL bietet eine SQL-ähnliche Schnittstelle, die die Datenverarbeitung in Hadoop für eine breite Palette von Benutzern zugänglich und benutzerfreundlich macht. Wenn Sie bereits über SQL-Kenntnisse verfügen, wird Ihnen der Umstieg auf HQL wahrscheinlich nicht schwerfallen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass HQL einige einzigartige Funktionen und Options enthält, die in Customary-SQL nicht verfügbar sind. In diesem Artikel werde ich einige dieser wichtigen HQL-Funktionen und -Options untersuchen, die aufgrund meiner bisherigen Erfahrung spezifische Kenntnisse über SQL hinaus erfordern. Das Verständnis und die Nutzung dieser Funktionen ist für jeden, der mit Hive und Huge Information arbeitet, von entscheidender Bedeutung, da sie das Rückgrat für den Aufbau skalierbarer und effizienter Datenverarbeitungspipelines und Analysesysteme im Hadoop-Ökosystem bilden. Um diese Konzepte zu veranschaulichen, werde ich Anwendungsfälle mit simulierten Daten bereitstellen …