快速掌握！Linux下使用Hive查看前100条数据 (linux hive查看数据前100条)

随着大数据的兴起，Hadoop系统被广泛应用于各个领域，并且作为Hadoop生态系统的重要组成部分，Hive的应用也越来越广泛。作为Hadoop生态系统中的一个数据仓库和数据分析工具，Hive量身打造了一种SQL方式查询大数据，方便了开发人员和数据分析师的工作。

本文将向您介绍Linux下快速查看Hive前100条数据的方法。

一、前置条件

在使用Hive之前，需要满足以下条件：

1、安装Hadoop和Hive。

2、成功连接到Hive。

3、完成数据导入。

如果您已经完成了以上步骤，那么就可以开始使用Hive查看前100条数据。

二、使用Hive查看前100条数据

1、登录Hive

在终端中输入以下命令登录到Hive：

hive

这将打开Hive的交互式命令行界面。

2、选择数据库

在交互式命令行界面中输入以下命令选择数据库：

use database_name;

其中，database_name表示您需要查询的数据库的名称。

3、查看表

接下来，输入以下命令查看已有的表：

show tables;

这将列出您已经创建的所有表。选择您需要查询的表的名称，并输入以下命令：

select * from table_name limit 100;

其中，table_name表示您需要查询的表的名称。

4、查看前100条数据

如果您需要查看前100条数据，则需要添加limit 100到上述命令中。完整的命令为：

select * from table_name limit 100;

这样，您就可以很容易地查看Hive中的前100条数据了。

三、

本文向您介绍了Linux下使用Hive查看前100条数据的方法。如果您想用SQL方式查询大量的数据，Hive是一个非常好的选择。通过阅读本文，相信您已经学会了如何快速地查看Hive中的数据。

相关问题拓展阅读：

• Hive的事务

Hive的事务

何为事务？

事务就是一组单元化操作，这些操作要么都执行，要么都不执行，是一个不可分割的工作单位。

事务（transaction）所应该具有的四个要素：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。这四个基本要素通常称为ACID特性。

事务可以保证ACID原则的操作，那么事务是如何保证这些原则的？解决ACID问题的两大技术点是：

Hive 0.13以前，原子性，一致性，和持久性都只支持到分区的级别。隔离性可以通过zookeeper或并兄猜内存的锁机制来实现。在0.13以后，Hive支持行级别的ACID语义，这样一个应用在同一分区下可以添加数据行不会干扰其他应用的数据读取。

Hive的ACID语义可以完成以下使用场景

Hive提供数据数据接入和修改的api

HDFS是不支持文件的修改，并且当有数据追加到文件，HDFS不对读数据的用户尘局提供一致性的。为了在HDFS上支持以上的特性，我们借鉴了其他数据仓库工具的方法。表和分区的数据都被存在base files。 新的记录和更新，删除都存在delta files。绝型一次事务操作创建一系列的delta files。在读取的时候，将基础文件和修改，删除合并，最后返回给查询。

为了开启hive的事务支持，以下是需要开启的最少的hive配置：

如果一个表需要使用ACID 的数据操作，表属性一定要设置 “transactional=true” ，一旦被设置为事务表是不可以被撤销的。

如果不需要系统对表进行数据合并，可以设置表属性 “NO_AUTO_COMPACTION”。 通过可以通过 Alter Table/Partition Compact 命令手动处理合并

CREATE TABLE table_name ( id int,name string)

CLUSTERED BY (id) INTO 2 BUCKETS STORED AS ORC

TBLPROPERTIES (“transactional”=”true”,

“compactor.mapreduce.map.memory.mb”=”2023”,MRjob的属性

“compactorthreshold.hive.compactor.delta.num.threshold”=”4”, — 超过4个deta目录触发小合并

“compactorthreshold.hive.compactor.delta.pct.threshold”=”0.5” — 如果deta文件的大小超过base文件的50%触发大合并

);

ALTER TABLE table_name COMPACT ‘minor’

WITH OVERWRITE TBLPROPERTIES (“compactor.mapreduce.map.memory.mb”=”3072”);

ALTER TABLE table_name COMPACT ‘major’

WITH OVERWRITE TBLPROPERTIES (“tblprops.orc.compress.size”=”8192”);

Hive事务管理避坑指南

Hive Transactions

Streaming Data Ingest

HCatalog Streaming Mutation API

HCatalog UsingHCat

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