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本篇内容主要讲解“Hive视图和索引简单介绍”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Hive视图和索引简单介绍”吧!
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Hive 中的视图和 RDBMS 中视图的概念一致，都是一组数据的逻辑表示，本质上就是一条 SELECT 语句的结果集。视图是纯粹的逻辑对象，没有关联的存储 (Hive 3.0.0 引入的物化视图除外)，当查询引用视图时，Hive 可以将视图的定义与查询结合起来，例如将查询中的过滤器推送到视图中。
不支持物化视图
只查询，不能做加载数据操作
视图的创建，只是保存一份元数据，查询视图才执行对应的子查询
view定义中若包含了ORDER BY/LIMIT语句，当查询视图时也进行了ORDER BY/LIMIT语句操作，view当中定义的优先级更高 ；
Hive视图支持迭代视图
CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] [db_name.]view_name -- 视图名称 [(column_name [COMMENT column_comment], ...) ] --列名 [COMMENT view_comment] --视图注释 [TBLPROPERTIES (property_name = property_value, ...)] --额外信息 AS SELECT ...;
创建视图注意事项
CREATE VIEW创建具有给定名称的视图。如果已经存在具有相同名称的表或视图，则会引发错误。您可以使用IF NOT EXISTS跳过该错误。
删除基表并不会删除视图，需要手动删除视图；
视图是只读的，不能用作LOAD / INSERT / ALTER的目标
创建视图时，如果未提供列名，则将从 SELECT 语句中自动派生列名；
一个视图可能包含ORDER BY和LIMIT子句。如果参照查询还包含这些条款，查询级别子句进行评估后视图条款（和之后在查询的任何其它操作）。例如，如果视图指定LIMIT 5，并且引用查询执行为（从v LIMIT 10中选择*），那么最多将返回5行。
准备数据
-- 创建测试表create table default.user(
id string , -- 主键
sex string, -- 性别
name string -- 名称);-- 导入数据insert into default.user (id, sex, name)values ("1","男","张三"),("2","女","小花"),("3","男","赵柳"),("4","男","李嘿嘿");创建一个测试视图
hive (default)> create view if not exists default.user_view as select * from default.user;OK id sex nameTime taken: 0.181 seconds
-- 查询视图内容呢select * from default.user_view;-- 查询视图结构desc default.user_view;-- 查询视图详细信息desc formatted default.user_view;-- 查询视图 没有指定的方式跟查询所有表一样show tables;
-- 模板DROP VIEW [IF EXISTS] [db_name.]view_name;-- 删除视图 DROP VIEW IF EXISTS user_view;
语法：
ALTER VIEW [db_name.]view_name SET TBLPROPERTIES table_properties; table_properties: : (property_name = property_value, property_name = property_value, ...)
示例：
alter view default.user_view set tblproperties ('name'='DSJLG','GZH'='DSJLG')通过 desc formatted default.user_view;详情信息
Hive 在 0.7.0 引入了索引的功能，索引的设计目标是提高表某些列的查询速度。如果没有索引，带有谓词的查询（如’WHERE table1.column = 10’）会加载整个表或分区并处理所有行。但是如果 column 存在索引，则只需要加载和处理文件的一部分。
CREATE INDEX index_name --索引名称 ON TABLE base_table_name (col_name, ...) --建立索引的列 AS index_type --索引类型 [WITH DEFERRED REBUILD] --重建索引 [IDXPROPERTIES (property_name=property_value, ...)] --索引额外属性 [IN TABLE index_table_name] --索引表的名字 [ [ ROW FORMAT ...] STORED AS ... | STORED BY ... ] --索引表行分隔符 、 存储格式 [LOCATION hdfs_path] --索引表存储位置 [TBLPROPERTIES (...)] --索引表表属性 [COMMENT "index comment"]; --索引注释
我们在使用之前上面创建好的user表对id字段创建名字为user_index,索引存储在user_index_table索引表中
create index user_index on table user(id) as 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler'with deferred rebuild in table user_index_table;
此时索引表中是没有数据的，需要重建索引才会有索引的数据。
hive (default)> ALTER index user_index on user rebuild ;Query ID = root_20201015081313_879ce697-a6a4-4c38-a1a9-0e72a52feb6b Total jobs = 1Launching Job 1 out of 1Number of reduce tasks not specified. Estimated from input data size: 1In order to change the average load for a reducer (in bytes): set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=In order to limit the maximum number of reducers: set hive.exec.reducers.max= In order to set a constant number of reducers: set mapreduce.job.reduces= Starting Job = job_1602711568359_0002, Tracking URL = http://node01:8088/proxy/application_1602711568359_0002/Kill Command = /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh6.14.0/bin/hadoop job -kill job_1602711568359_0002 Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 12020-10-15 08:13:47,425 Stage-1 map = 0%, reduce = 0%2020-10-15 08:13:48,546 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.66 sec2020-10-15 08:13:49,576 Stage-1 map = 100%, reduce = 100%, Cumulative CPU 2.5 sec MapReduce Total cumulative CPU time: 2 seconds 500 msec Ended Job = job_1602711568359_0002 Loading data to table default.user_index_tableTable default.user_index_table stats: [numFiles=1, numRows=4, totalSize=231, rawDataSize=227]MapReduce Jobs Launched: Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 2.5 sec HDFS Read: 12945 HDFS Write: 581944 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 2 seconds 500 msec OKTime taken: 12.85 seconds
Hive 会启动 MapReduce 作业去建立索引，建立好后查看索引表数据如下。三个表字段分别代表：索引列的值、该值对应的 HDFS 文件路径、该值在文件中的偏移量。
hive (default)> select * from user_index_table; OK user_index_table.id user_index_table._bucketname user_index_table._offsets1 hdfs://node01:8020/user/hive/warehouse/user/000000_0 [0]2 hdfs://node01:8020/user/hive/warehouse/user/000000_0 [13]3 hdfs://node01:8020/user/hive/warehouse/user/000000_0 [26]4 hdfs://node01:8020/user/hive/warehouse/user/000000_0 [39]Time taken: 0.047 seconds, Fetched: 4 row(s)
默认情况下，虽然建立了索引，但是 Hive 在查询时候是不会自动去使用索引的，需要开启相关配置。开启配置后，涉及到索引列的查询就会使用索引功能去优化查询。
SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;SET hive.optimize.index.filter=true;SET hive.optimize.index.filter.compact.minsize=0;
show index on user;
删除索引会删除对应的索引表。
DROP INDEX [IF EXISTS] index_name ON table_name;
如果存在索引的表被删除了，其对应的索引和索引表都会被删除。如果被索引表的某个分区被删除了，那么分区对应的分区索引也会被删除。
在指定列上建立索引，会产生一张索引表(Hive的一张物理表)，里面字段包括：索引列的值、该值对应的 HDFS 文件路径、该值在文件中的偏移量。
在执行索引字段查询时候，首先额外生成一个MapReduce job，根据对索引列的过滤条件，从索引表中过滤出索引列的值对应的hdfs文件路径及偏移量，输出到hdfs上的一个文件中，然后根据这些文件中的hdfs路径和偏移量，筛选原始input文件，生成新的split,作为整个job的split,这样就达到不用全表扫描的目的。
到此，相信大家对“Hive视图和索引简单介绍”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！