SemanticAnalyzer是Hive中的语义分析器,负责检查Hive SQL程序的语义是否正确。SemanticAnalyzer会对Hive SQL程序进行以下检查: 检查过程 语法检查 SemanticAnalyzer会检查Hive SQL程序的语法是否正确,包括关键字、运算符、字符串、数字等。 类型检查 SemanticAnalyzer会检查Hive SQL程序中的变量、常量、表达式等的类型是否正确。
pylint是一个 Python 代码静态分析工具,它可以检查代码中是否存在语法错误和潜在问题。以下是一个示例代码,展示了如何使用pylint进行 Hive SQL 语法检查: frompylint.lintimportRun# 运行 Hive SQL 语法检查Run(['hive_script.sql']) 1. 2. 3. 4. 在上面的示例中,我们使用pylint检查了一个名为hive_script.sql...
antlr是编译原理领域比较著名的工具了,这次借助研究hivesql的机会,安装使用一下antlr。 一、Hive SQL编译流程 我们可以这么理解HiveSQL执行以及编译的过程,我们人与人之间的交流可以映射到人与计算机的关系之中,我们可以将计算机视为一个不懂我们本身母语以及其他你熟悉的语言,就像一个外国人你们无法交流。但是我们可以通...
这套SQL语法就被称为HIVE SQL。 基本组成:CLI,shell命令行;JDBC/ODBC是hive的java实现;webGUI是通过浏览器访问hive; 元数据数据存储:hive的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表),表的数据所在目录等。 解释器:编译器,优化器完成HQL查询语句从词法分析,语法分析,编译,优化以及查询计划...
除了使用相同的统一存储平台外,Impala 还使用与 Apache Hive 相同的元数据、SQL 语法(Hive SQL)、ODBC 驱动程序和用户界面(Hue 中的 Impala 查询 UI)。关于Hive的介绍,可以看我之前的文章:大数据Hadoop之——数据仓库Hive。Impala官方文档 Impala 是可用于查询大数据的工具的补充。Impala 不会替代基于 MapReduce ...
1、词法、语法解析: Antlr 定义 SQL 的语法规则,完成 SQL 词法,语法解析,将 SQL 转化为抽象语法树 AST Tree; Antlr是一种语言识别的工具,可以用来构造领域语言。使用Antlr构造特定的语言只需要编写一个语法文件,定义词法和语法替换规则即可,Antlr完成了词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成的过程。
HiveQL:一种类SQL语言,支持大部分标准SQL操作,并扩展了对半结构化数据(如JSON、Avro)的支持。用户可以使用熟悉的SQL语法操作Hadoop上的大数据。 Schema-on-Read:Hive在数据摄取时不强制执行模式检查,允许数据存储具有多样性与动态性,适应数据湖场景。 表分区与桶化:提供基于时间、地理位置等维度的表分区功能,以及基于...
hive sql语法整理 一、单表查询 SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list [HAVING condition]] [CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list]...
经过前面的学习 我们了解到Hive可以使用关系型数据库来存储元数据,而且Hive提供了比较完整的SQL功能 ,这篇文章主要介绍Hive基本的sql语法。 首先了解下Hive的数据存储结构,抽象图如下: Hive存储.png 1.Database:Hive中包含了多个数据库,默认的数据库为default,对应于HDFS目录是/user/hadoop/hive/warehouse,可以通过hive...
Hive必会SQL语法Explode 和 Lateral View explode 和 lateral view 为什么把这两个放一块呢,因为这两个经常放在一起用啊 explode与lateral view在关系型数据库中本身是不该出现的,因为他的出现本身就是在操作不满足第一范式的数据(每个属性都不可再分),本身已经违背了数据库的设计原理(不论是业务系统还是数据仓库...