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这篇文章给大家分享的是有关Hive的技巧命令有哪些的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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•desc extended/formatted table;可以查看更详细的表信息，例如：数据存储路径、字段分隔符等。区别是formatted 是格式化后的信息，更方便阅读。
•set hive.fetch.task.conversion=more; 或者 hive --hiveconf hive.fetch.task.conversion=more 可以做一些不启动mapreduce job的查询。
•add file ${path}/a.py;add file ${path}/b.py;可以简写为：add file ${path}/a.py ${path}/b.py;(以空格隔开)。
•SELECT uid,COALESCE(sex,0) FROM TABLE; 将sex字段值为NULL的转换为0,方便0、1化处理。
•可以通过ALTER TABLE table_name SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format'='');修改空值描述符。
•Hive自带函数collect_set返回的array分隔符是\x02。
•show tables '*a*'; 用正则方式筛选表名包含a的表。
•concat_ws(',', collect_set(channel)) 实现行转列，select col1, myCol2 from lateralview LATERAL VIEW explode(split(col2,',')) myTable1 as myCol2; 实现列转行，如果需要添加where条件 需要放在as 别名之后。
•hive查询导出数据的时候也可以指定分隔符：FIELDS TERMINATED BY '\t'。
•hive- 0.12.0.tar.gz\hive-0.12.0\src\ql\src\java\org\apache\hadoop\hive\ql\udf hive自带UDF的源代码路径。
•设置你提交job的优先级队列：SET mapreduce.job.queuename=default。
•set hive.exec.parallel参数控制在同一个sql中没有依赖的job是否可以同时运行(hive.exec.parallel,hive.exec.parallel.thread.number)。
•UNIQUEJOIN:select .. from JOIN TABLES (A,B,C) WITH KEYS (A.key, B.key, C.key) where ....
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