一、Hive 简介
Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库工具，最初由 Facebook 开发并开源，如今在大数据领域占据着重要地位。它能将结构化数据文件映射为数据库表，提供类似 SQL 的查询语言 HiveQL，让熟悉 SQL 的用户能方便地处理和分析存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据。Hive 的出现，极大地降低了大数据处理的门槛，使得数据分析师、数据科学家等无需深入了解复杂的 MapReduce 编程模型，就能完成数据分析任务 。
在大数据生态系统中，Hive 起着承上启下的关键作用。它利用 Hadoop 的 HDFS 进行数据存储，借助 MapReduce 进行数据处理，为上层应用提供了统一的数据访问接口。当面对海量的日志数据、业务数据时，Hive 可以轻松应对，将这些数据转化为有价值的信息，为企业的决策提供有力支持。比如，互联网公司可以用 Hive 分析用户的行为日志，了解用户的偏好和行为模式，从而优化产品设计和营销策略；电商企业可以通过 Hive 对销售数据进行分析，实现精准营销和库存管理。
二、筛选前准备
（一）环境搭建
在开始使用 Hive 进行数据筛选前，我们首先需要搭建好 Hive 的运行环境。假设你已经安装好了 Java 和 Hadoop，下面是安装 Hive 的基本步骤：
- 下载 Hive：从 Apache Hive 官方网站（https://hive.apache.org/downloads.html）下载适合你需求的 Hive 版本压缩包，比如apache-hive-3.2-bin.tar.gz。
- 解压安装包：将下载好的压缩包解压到指定目录，例如/usr/local/hive。你可以使用以下命令：
tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /usr/local/ mv /usr/local/apache-hive-3.1.2-bin /usr/local/hive |
- 配置环境变量：编辑~/.bashrc文件，添加 Hive 的环境变量配置。在文件末尾添加以下内容：
export HIVE_HOME=/usr/local/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin |
然后执行source ~/.bashrc使配置生效。这样，你就可以在任意目录下直接执行 Hive 命令了。
4. 安装依赖：Hive 依赖于一些其他组件，如 MySQL 用于存储元数据（如果不使用内嵌的 Derby 数据库）。如果你选择使用 MySQL，需要下载并安装 MySQL，然后将 MySQL 的 JDBC 驱动包（例如mysql-connector-java-8.0.32.jar）拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下。
5. 配置 Hive：进入$HIVE_HOME/conf目录，复制hive-default.xml.template文件并命名为hive-site.xml。在hive-site.xml中，你需要配置 Hive 连接元数据存储的相关信息，例如使用 MySQL 时，配置如下：
<configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive_metastore?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false</value> <description>Metadata store connection URL</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value> <description>Metadata store JDBC driver</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>root</value> <description>Metadata store username</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>your_password</value> <description>Metadata store password</description> </property> </configuration> |
将your_password替换为你的 MySQL 数据库密码。
6. 初始化元数据库：执行以下命令初始化 Hive 的元数据库：
schematool -initSchema -dbType mysql |
- 检查 Hive 版本：环境搭建完成后，可以使用hive --version命令检查 Hive 是否安装成功并查看版本信息。如果安装正确，你将看到类似Hive 3.2的版本输出。
（二）数据库与表操作
在使用 Hive 进行数据筛选之前，我们需要先创建数据库、数据表，并加载数据。下面是一些基本操作示例：
- 创建数据库：使用CREATE DATABASE语句创建数据库。例如，创建一个名为mydb的数据库：
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydb; |
IF NOT EXISTS选项用于防止在数据库已存在时抛出错误。
2. 选择数据库：使用USE语句选择要操作的数据库。例如，选择刚刚创建的mydb数据库：
USE mydb; |
- 创建数据表：使用CREATE TABLE语句创建数据表。假设我们有一份用户数据，包含user_id（用户 ID）、user_name（用户名）和age（年龄）字段，数据以逗号分隔存储在文本文件中，创建表的语句如下：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users ( user_id INT, user_name STRING, age INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; |
这里，ROW FORMAT DELIMITED表示行格式是分隔的，FIELDS TERMINATED BY ','指定字段之间的分隔符为逗号，STORED AS TEXTFILE表示数据存储为文本文件格式。
4. 加载数据：使用LOAD DATA语句将数据加载到表中。假设数据文件users.txt存储在本地文件系统的/home/user/data目录下，加载数据的语句如下：
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/user/data/users.txt' INTO TABLE users; |
如果数据文件已经存储在 HDFS 上，则不需要LOCAL关键字，直接指定 HDFS 路径即可。例如：
LOAD DATA INPATH '/user/hive/data/users.txt' INTO TABLE users; |
通过以上步骤，我们完成了 Hive 环境的搭建，以及数据库、数据表的创建和数据加载，为后续的数据筛选操作做好了准备。
三、筛选基础语法
（一）WHERE 子句
1. 基本用法
在 Hive 中，WHERE子句是用于筛选数据的核心工具，其基本语法如下：
SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition; |
其中，column1, column2, ...是要查询的列名，table_name是表名，condition是筛选条件。例如，我们有一个employees表，包含employee_id（员工 ID）、name（姓名）、age（年龄）和department（部门）字段，要筛选出年龄大于 30 的员工，可以使用以下语句：
SELECT * FROM employees WHERE age > 30; |
这里的*表示选择所有列，age > 30就是筛选条件，它会过滤出employees表中年龄大于 30 的所有行数据。
2. 多条件筛选
在实际应用中，我们常常需要使用多个条件来更精确地筛选数据。Hive 支持使用AND和OR操作符来组合多个条件。AND操作符表示所有条件都必须满足，而OR操作符表示只要满足其中一个条件即可。
例如，要筛选出年龄大于 30 且部门为 “Engineering” 的员工，可以使用AND操作符：
SELECT * FROM employees WHERE age > 30 AND department = 'Engineering'; |
如果要筛选出年龄大于 30 或者部门为 “Sales” 的员工，则可以使用OR操作符：
SELECT * FROM employees WHERE age > 30 OR department = 'Sales'; |
还可以使用括号来明确条件的优先级，例如：
SELECT * FROM employees WHERE (age > 30 OR department = 'Sales') AND salary > 5000; |
这条语句表示先筛选出年龄大于 30 或者部门为 “Sales” 的员工，然后再从这些员工中筛选出工资大于 5000 的员工。
3. 使用 IN 和 BETWEEN 操作符
IN操作符用于筛选某一列的值是否在指定的列表中。例如，要筛选出部门为 “HR” 或 “Sales” 的员工，可以使用IN操作符：
SELECT * FROM employees WHERE department IN ('HR', 'Sales'); |
BETWEEN操作符用于筛选某一列的值是否在指定的范围内，并且这个范围是包含边界值的。例如，要筛选出年龄在 30 到 40 之间（包括 30 和 40）的员工，可以使用BETWEEN操作符：
SELECT * FROM employees WHERE age BETWEEN 30 AND 40; |
如果要筛选出年龄不在 30 到 40 之间的员工，可以使用NOT BETWEEN操作符：
SELECT * FROM employees WHERE age NOT BETWEEN 30 AND 40; |
（二）LIKE 子句
LIKE子句用于对字符串进行模糊匹配，它支持两种通配符：百分号（%）和下划线（_）。
1. 使用百分号（%）通配符
百分号（%）通配符可以匹配零个或多个字符。例如，要筛选出姓名以 “J” 开头的员工，可以使用以下语句：
SELECT * FROM employees WHERE name LIKE 'J%'; |
这条语句会返回所有姓名以 “J” 开头的员工记录，无论 “J” 后面跟着多少个字符。如果要筛选出姓名中包含 “o” 的员工，则可以这样写：
SELECT * FROM employees WHERE name LIKE '%o%'; |
这将匹配姓名中任意位置包含 “o” 的员工。
2. 使用下划线（_）通配符
下划线（_）通配符用于匹配单个字符。例如，假设员工表中有一个surname（姓氏）字段，要筛选出姓氏为四个字符的员工，可以使用以下语句：
SELECT * FROM employees WHERE surname LIKE '____'; |
这里的四个下划线分别匹配姓氏中的四个字符，只有当surname字段的值恰好是四个字符时，才会被筛选出来。如果要筛选出姓氏第二个字符为 “a” 的员工，可以这样写：
SELECT * FROM employees WHERE surname LIKE '_a%'; |
第一个下划线匹配任意一个字符，“a” 匹配第二个字符为 “a”，后面的%匹配零个或多个字符。
（三）正则表达式筛选
Hive 支持使用正则表达式进行更复杂的模式匹配，通过REGEXP或RLIKE关键字来实现，它们的功能是相同的。
1. 基本用法
例如，假设employees表中有一个phone（电话号码）字段，要筛选出电话号码以 “123” 开头的员工，可以使用以下语句：
SELECT * FROM employees WHERE phone REGEXP '^123'; |
这里的^表示字符串的开头，所以^123表示以 “123” 开头的字符串。如果要筛选出电话号码中包含 “456” 的员工，则可以这样写：
SELECT * FROM employees WHERE phone REGEXP '456'; |
2. 复杂模式匹配
对于更复杂的模式匹配，正则表达式能发挥更大的作用。比如，假设employees表中有一个email（邮箱地址）字段，要筛选出邮箱地址包含 “example.com” 的员工，可以使用以下语句：
SELECT * FROM employees WHERE email REGEXP 'example\\.com'; |
这里需要注意，在 Hive 中使用正则表达式时，反斜杠（\）需要进行转义，所以写成\\。如果要筛选出邮箱地址以 “user” 开头，中间包含任意字符，然后以 “@example.com” 结尾的员工，可以使用更复杂的正则表达式：
SELECT * FROM employees WHERE email REGEXP '^user.*@example\\.com'; |
^user表示以 “user” 开头，.*表示匹配任意零个或多个字符，@example\\.com表示以 “@example.com” 结尾 。通过灵活运用正则表达式，我们可以实现各种复杂的字符串筛选需求。
四、实战案例
（一）销售数据分析
假设我们有一个名为sales的销售数据表，包含以下字段：sale_id（销售记录 ID）、product_name（产品名称）、amount（销售金额）、sale_date（销售日期）。现在我们需要筛选出销售金额大于 1000 且销售日期在 2022 年 1 月 1 日至 2022 年 12 月 31 日之间的记录。
首先，确保数据已经正确加载到sales表中。如果数据文件是存储在本地文件系统的/home/user/sales_data.csv路径下，并且数据格式为逗号分隔，可以使用以下语句创建表并加载数据：
-- 创建sales表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales ( sale_id INT, product_name STRING, amount DECIMAL(10, 2), sale_date DATE ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; -- 加载数据 LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/user/sales_data.csv' INTO TABLE sales; |
然后，使用WHERE子句和BETWEEN操作符进行筛选：
SELECT * FROM sales WHERE amount > 1000 AND sale_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31'; |
这条语句会从sales表中筛选出符合条件的记录，amount > 1000确保销售金额大于 1000，sale_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31'确保销售日期在指定区间内。通过这样的筛选，我们可以得到在 2022 年全年中，销售金额大于 1000 的销售记录，这些记录可以进一步用于分析热门产品、销售趋势等信息。例如，我们可以基于这些筛选后的记录，统计不同产品的销售总额，找出最畅销的产品；或者按照月份对销售金额进行分组统计，观察销售金额随时间的变化趋势 。
（二）用户行为分析
假设有一个记录用户行为的数据表user_actions，包含字段：user_id（用户 ID）、page（访问页面）、access_time（访问时间）。现在我们要筛选出访问了 “产品详情” 页面且访问时间在晚上 8 点到 10 点之间的记录。
同样，先确保user_actions表已正确创建并加载数据。假设数据文件位于 HDFS 的/user/hive/user_actions_data.txt路径下，数据格式为制表符分隔，创建表和加载数据的语句如下：
-- 创建user_actions表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_actions ( user_id INT, page STRING, access_time TIMESTAMP ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE; -- 从HDFS加载数据 LOAD DATA INPATH '/user/hive/user_actions_data.txt' INTO TABLE user_actions; |
接下来，使用WHERE子句、HOUR函数和BETWEEN操作符进行筛选：
SELECT * FROM user_actions WHERE page = '产品详情' AND HOUR(access_time) BETWEEN 20 AND 22; |
这里，page = '产品详情'筛选出访问了 “产品详情” 页面的记录，HOUR(access_time) BETWEEN 20 AND 22通过HOUR函数提取access_time中的小时部分，并筛选出在 20（晚上 8 点）到 22（晚上 10 点）之间的记录。通过这样的筛选，我们可以了解在特定时间段内访问 “产品详情” 页面的用户行为，比如进一步分析这些用户在访问产品详情页后的后续操作，是添加到购物车、下单购买，还是直接离开，从而优化产品详情页的设计和展示，提高用户的转化率 。
（三）订单数据分析
假设我们有一个orders订单数据表，包含字段：order_id（订单 ID）、status（订单状态）、amount（订单金额）。现在需要筛选出订单状态为 “已完成” 且订单金额在 500 到 1000 之间的记录。
创建表并加载数据的操作如下（假设数据文件在本地/home/user/orders_data.csv，逗号分隔）：
-- 创建orders表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders ( order_id INT, status STRING, amount DECIMAL(10, 2) ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; -- 加载数据 LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/user/orders_data.csv' INTO TABLE orders; |
然后进行筛选：
SELECT * FROM orders WHERE status = '已完成' AND amount BETWEEN 500 AND 1000; |
status = '已完成'筛选出订单状态为 “已完成” 的记录，amount BETWEEN 500 AND 1000筛选出订单金额在 500 到 1000 之间的记录。通过这样的筛选，我们可以对已完成且金额在特定范围内的订单进行分析，比如统计这些订单的数量、计算平均订单金额，或者分析不同客户群体在这个金额范围内的订单分布情况，为企业的财务管理和客户关系管理提供数据支持 。
五、筛选注意事项与优化
（一）数据预处理
在进行数据筛选前，数据预处理是非常关键的环节，它直接影响到筛选结果的准确性和后续分析的可靠性。数据清洗作为数据预处理的核心任务，主要包括以下几个方面：
- 去除重复数据：重复数据会占用额外的存储空间，增加计算资源的消耗，并且可能导致分析结果出现偏差。在 Hive 中，可以使用DISTINCT关键字去除重复数据。例如，对于employees表，如果要去除重复的员工记录，可以使用以下语句：
SELECT DISTINCT * FROM employees; |
也可以基于某些特定列来去除重复，比如仅根据employee_id列来判断重复：
SELECT DISTINCT employee_id, name, age, department FROM employees; |
- 填补缺失值：数据中的缺失值可能会影响数据分析的准确性。对于数值型字段，可以使用平均值、中位数等方法进行填补。在 Hive 中，可以使用COALESCE函数来实现。例如，假设employees表中的salary字段存在缺失值，我们可以用该字段的平均值来填补：
-- 先计算salary的平均值 SET @avg_salary = (SELECT AVG(salary) FROM employees); -- 使用COALESCE函数进行填补 SELECT employee_id, name, age, department, COALESCE(salary, @avg_salary) AS salary FROM employees; |
对于字符串型字段，通常可以用一个特殊的标识（如 “Unknown”）来填补缺失值：
SELECT employee_id, name, age, department, COALESCE(address, 'Unknown') AS address FROM employees; |
- 纠正错误数据：错误数据可能是由于数据录入错误、传输错误等原因产生的。这需要根据业务规则和数据的实际情况进行判断和纠正。例如，假设employees表中的age字段出现了不合理的值（如负数），我们可以使用CASE语句进行纠正：
SELECT employee_id, name, CASE WHEN age < 0 THEN 0 ELSE age END AS age, department FROM employees; |
通过这些数据清洗操作，可以提高数据的质量，为后续的数据筛选和分析提供可靠的数据基础。
（二）性能优化
1. 数据索引
在 Hive 中，虽然不像传统关系型数据库那样有丰富的索引类型，但分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）技术可以在一定程度上起到类似索引的作用，提高查询速度。
- 分区技术：分区是将表中的数据按照某一个或多个列的值进行划分，每个分区对应一个目录。当查询时，如果筛选条件中包含分区字段，Hive 就可以只扫描相关分区的数据，而不必扫描整个表，从而大大减少了数据扫描量。例如，对于一个存储销售数据的sales表，如果经常需要按日期进行查询，我们可以按sale_date字段进行分区：
CREATE TABLE sales ( sale_id INT, product_name STRING, amount DECIMAL(10, 2) ) PARTITIONED BY (sale_date DATE) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; |
当查询某一天的销售数据时，只需要扫描对应日期分区的数据，查询语句如下：
SELECT * FROM sales WHERE sale_date = '2024-01-01'; |
- 分桶技术：分桶是将数据按照某一列的哈希值均匀地分布到多个桶（文件）中。分桶可以进一步提高查询效率，特别是在进行连接（JOIN）操作和抽样时。例如，对于users表和orders表，如果它们经常需要根据user_id进行 JOIN 操作，我们可以对这两张表按user_id进行分桶：
-- 创建分桶的users表 CREATE TABLE users ( user_id INT, user_name STRING, age INT ) CLUSTERED BY (user_id) INTO 16 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; -- 创建分桶的orders表 CREATE TABLE orders ( order_id INT, user_id INT, order_amount DECIMAL(10, 2) ) CLUSTERED BY (user_id) INTO 16 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; |
这样，在进行 JOIN 操作时，Hive 可以直接在相同的桶内进行匹配，减少了数据的扫描范围，提高了 JOIN 的效率：
SELECT u.user_name, o.order_amount FROM users u JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id; |
2. 文件格式选择
不同的文件格式对查询性能有着显著的影响。在 Hive 中，常见的文件格式有文本（TextFile）、Avro、Parquet、ORC 等。
- 文本格式（TextFile）：这是 Hive 的默认文件格式，数据以纯文本形式存储，每行代表一条记录，字段之间用指定的分隔符分隔。它的优点是简单易用，兼容性强，人类可读，任何文本编辑器都可以查看和编辑。但是，它不支持列式存储，查询性能较差，尤其是在处理大规模数据时，全表扫描的开销非常大；而且数据冗余大，存储效率低，因为它没有对数据进行压缩。例如，如果一个表中有大量的重复数据，使用 TextFile 格式存储会占用较多的磁盘空间。
- Avro 格式：Avro 是一种数据序列化系统，支持动态模式演化，非常适合大规模数据存储。它的优点是序列化和反序列化速度快，这使得数据的读写操作效率较高；同时，它的设计支持模式的灵活变化，当数据结构发生改变时，不需要对整个数据集进行重新处理。例如，在数据采集阶段，数据的结构可能会随着业务的发展而不断调整，使用 Avro 格式就可以很好地适应这种变化。但是，Avro 的设计相对复杂，对于初学者来说理解和使用起来有一定难度。
- Parquet 格式：Parquet 是一种面向分析型业务的列式存储格式，由 Twitter 和 Cloudera 合作开发。它的最大优势在于列存储，在读取特定列时性能优越，因为它只需要读取查询涉及的列，而不需要读取整行数据，大大减少了 I/O 操作。同时，它支持复杂数据类型，如数组、结构体等，非常适合存储复杂的数据结构。例如，在处理包含用户详细信息（包括地址、联系方式等复杂信息）的数据时，Parquet 格式可以有效地存储和查询这些数据。不过，Parquet 的存储和读取的复杂性较高，需要一定的技术知识来进行配置和优化。
- ORC 格式（Optimized Row Columnar）：ORC 是一种为 Hadoop 生态系统优化的列式存储格式，特别适合用于 Hive。它具有高压缩率，能够节省大量的存储空间，这对于大规模数据存储来说非常重要，可以降低存储成本；同时，它支持复杂数据结构，查询性能也很优秀，在处理复杂查询时表现出色。例如，在进行多表关联、复杂聚合操作时，ORC 格式可以显著提高查询效率。但是，ORC 格式不支持在非 Hive 环境下读取，如果需要在其他系统中使用数据，可能会受到限制。
在实际应用中，对于大规模数据分析，推荐使用 Parquet 或 ORC 格式，它们在查询性能和存储效率方面都有较好的表现。例如，在一个电商平台的数据分析项目中，对于存储订单数据的表，使用 ORC 格式可以快速地进行订单金额统计、订单状态分析等操作；对于存储用户画像数据的表，使用 Parquet 格式可以高效地查询用户的各项属性信息 。
3. 避免全表扫描
全表扫描会消耗大量的计算资源和时间，尤其是在处理大规模数据时，性能问题会更加突出。为了避免全表扫描，可以在查询条件中增加其他字段的过滤条件，尽量减少扫描的数据量。例如，对于一个包含用户信息的users表，有user_id、user_name、age、gender、city等字段，如果只需要查询某个城市中年龄大于 30 岁的男性用户，而不是只通过city字段来筛选，应该同时加上age和gender字段的过滤条件：
-- 不好的查询方式，可能导致全表扫描 SELECT * FROM users WHERE city = 'Beijing'; -- 优化后的查询方式，减少扫描数据量 SELECT * FROM users WHERE city = 'Beijing' AND age > 30 AND gender = 'Male'; |
如果表已经进行了分区，尽量利用分区字段进行筛选。例如，对于按sale_date分区的sales表，如果要查询某一天的销售数据，一定要在查询条件中使用sale_date字段：
-- 正确的查询方式，利用分区字段，避免全表扫描 SELECT * FROM sales WHERE sale_date = '2024-01-01'; -- 错误的查询方式，可能导致全表扫描 SELECT * FROM sales WHERE product_name = 'ProductA'; |
通过合理地增加过滤条件和利用分区字段，可以有效地避免全表扫描，提高查询性能 。
六、总结回顾
通过本文，我们深入学习了 Hive 中简单筛选的相关知识。从基础的 WHERE 子句、LIKE 子句到强大的正则表达式筛选，每一种方法都为我们在大数据的海洋中精准提取所需信息提供了有力工具。WHERE 子句凭借其简洁直观的语法，成为日常筛选数据的首选，无论是单条件筛选还是多条件组合，都能轻松应对；LIKE 子句则在字符串模糊匹配领域大显身手，通过百分号（%）和下划线（_）通配符，帮助我们快速定位符合特定模式的字符串数据；正则表达式筛选更是将模式匹配的能力发挥到极致，处理复杂的字符串筛选需求不在话下 。
在实战案例中，我们将这些筛选方法应用到销售数据、用户行为数据和订单数据的分析中，切实感受到了它们在解决实际业务问题时的强大作用。通过筛选特定条件的数据，我们能够深入挖掘数据背后的价值，为企业的决策提供有力的数据支持。同时，我们也不能忽视数据预处理和性能优化的重要性。数据清洗能去除数据中的噪声和错误，提高数据质量；而数据索引、文件格式选择等优化策略则能显著提升查询性能，让数据筛选和分析更加高效 。
Hive 在大数据分析中拥有巨大的潜力，简单筛选只是其众多功能的冰山一角。希望读者能够基于本文所学，进一步探索 Hive 在数据聚合、连接、复杂分析函数等方面的应用，不断挖掘 Hive 的强大功能，在大数据分析的道路上取得更多的成果 。
