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使用函數concat

select concat(a,'-',b) from就可以實現了。

hive是基于Hadoop的一個數據32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333365646236倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行。其優點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapReduce統計，不必開發專門的MapReduce應用，十分適合數據倉庫的統計分析。

Hive是建立在 Hadoop 上的數據倉庫基礎構架。它提供了一系列的工具，可以用來進行數據提取轉化加載(ETL)，這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在 Hadoop 中的大規模數據的機制。Hive 定義了簡單的類 SQL 查詢語言，稱為 HQL，它允許熟悉 SQL 的用戶查詢數據。同時，這個語言也允許熟悉 MapReduce 開發者的開發自定義的 mapper 和 reducer 來處理內建的 mapper 和 reducer 無法完成的復雜的分析工作。

Hive 是一種底層封裝了Hadoop 的數據倉庫處理工具，使用類SQL 的HiveQL 語言實現數據查詢，所有Hive 的數據都存儲在Hadoop 兼容的文件系統(例如，Amazon S3、HDFS)中。Hive 在加載數據過程中不會對數據進行任何的修改，只是將數據移動到HDFS 中Hive 設定的目錄下，因此，Hive 不支持對數據的改寫和添加，所有的數據都是在加載的時候確定的。Hive 的設計特點如下。

● 支持索引，加快數據查詢。

● 不同的存儲類型，例如，純文本文件、HBase 中的文件。

● 將元數據保存在關系數據庫中，大大減少了在查詢過程中執行語義檢查的時間。

● 可以直接使用存儲在Hadoop 文件系統中的數據。

● 內置大量用戶函數UDF 來操作時間、字符串和其他的數據挖掘工具，支持用戶擴展UDF 函數來完成內置函數無法實現的操作。

● 類SQL 的查詢方式，將SQL 查詢轉換為MapReduce 的job 在Hadoop集群上執行。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的hive表 合并字段_hive 两字段合并成 一个字段 例如：字段a和字段b合并成a-b，请问如何实现、...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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