> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-fix-nav-issues.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> Движок Hive позволяет выполнять запросы `SELECT` к таблице Hive в HDFS.

# Движок таблицы Hive

export const CloudNotSupportedBadge = () => {
  return <div className="cloudNotSupportedBadge">
            <div className="cloudNotSupportedIcon">
            <svg width="16" height="16" viewBox="0 0 16 16" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
                <path strokeWidth="1.5" d="M6.33366 12.6666L12.3739 12.6667C13.6593 12.6667 14.7073 11.6187 14.7073 10.3334C14.7073 9.04804 13.6593 8.00003 12.3739 8.00003C12.3739 8.00003 12.3337 7.66659 12.0003 7.33325M10.667 5.33322C8.00033 2.33325 4.45395 4.78537 4.14195 6.68203C2.55728 6.7627 1.29395 8.06203 1.29395 9.6667C1.29395 11.3234 2.66699 12.6666 4.00033 12.6666" stroke="currentColor" strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round" />
                <path strokeWidth="1.5" d="M2.66699 14L12.0003 4.66663" stroke="currentColor" strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round" />
            </svg>

        </div>
            Not supported in ClickHouse Cloud
        </div>;
};

Движок Hive позволяет выполнять запросы `SELECT` к таблице Hive в HDFS. В настоящее время поддерживаются следующие форматы ввода:

* Text: поддерживаются только простые скалярные типы столбцов, кроме `binary`

* ORC: поддерживаются простые скалярные типы столбцов, кроме `char`; из сложных типов поддерживается только `array`

* Parquet: поддерживаются все простые скалярные типы столбцов; из сложных типов поддерживается только `array`

<div id="creating-a-table">
  ## Создание таблицы
</div>

```sql theme={null}
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [ALIAS expr1],
    name2 [type2] [ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = Hive('thrift://host:port', 'database', 'table');
PARTITION BY expr
```

См. подробное описание запроса [CREATE TABLE](/ru/reference/statements/create/table).

Структура таблицы может отличаться от структуры исходной таблицы Hive:

* Имена столбцов должны совпадать с именами в исходной таблице Hive, но можно использовать только часть этих столбцов и в любом порядке; также можно использовать столбцы-псевдонимы, вычисляемые на основе других столбцов.
* Типы столбцов должны совпадать с типами в исходной таблице Hive.
* Выражение PARTITION BY должно соответствовать исходной таблице Hive, а столбцы, используемые в выражении PARTITION BY, должны присутствовать в структуре таблицы.

**Параметры движка**

* `thrift://host:port` — адрес Hive Metastore

* `database` — имя удалённой базы данных.

* `table` — имя удалённой таблицы.

<div id="usage-example">
  ## Пример использования
</div>

<div id="how-to-use-local-cache-for-hdfs-filesystem">
  ### Как использовать локальный кэш для файловой системы HDFS
</div>

Мы настоятельно рекомендуем включить локальный кэш для удалённых файловых систем. Бенчмарк показывает, что с кэшем работа почти в 2 раза быстрее.

Перед использованием кэша добавьте его в `config.xml`

```xml theme={null}
<local_cache_for_remote_fs>
    <enable>true</enable>
    <root_dir>local_cache</root_dir>
    <limit_size>559096952</limit_size>
    <bytes_read_before_flush>1048576</bytes_read_before_flush>
</local_cache_for_remote_fs>
```

* enable: ClickHouse будет поддерживать локальный кэш для удалённой файловой системы (HDFS) после запуска, если задано значение true.
* root\_dir: Обязательно. Корневой каталог для хранения файлов локального кэша удалённой файловой системы.
* limit\_size: Обязательно. Максимальный размер файлов локального кэша (в байтах).
* bytes\_read\_before\_flush: Задаёт количество байтов перед записью в локальную файловую систему при загрузке файла из удалённой файловой системы. Значение по умолчанию — 1MB.

<div id="query-hive-table-with-orc-input-format">
  ### Запрос к таблице Hive с использованием входного формата ORC
</div>

<div id="create-table-in-hive">
  #### Создание таблицы в Hive
</div>

```text theme={null}
hive > CREATE TABLE `test`.`test_orc`(
  `f_tinyint` tinyint,
  `f_smallint` smallint,
  `f_int` int,
  `f_integer` int,
  `f_bigint` bigint,
  `f_float` float,
  `f_double` double,
  `f_decimal` decimal(10,0),
  `f_timestamp` timestamp,
  `f_date` date,
  `f_string` string,
  `f_varchar` varchar(100),
  `f_bool` boolean,
  `f_binary` binary,
  `f_array_int` array<int>,
  `f_array_string` array<string>,
  `f_array_float` array<float>,
  `f_array_array_int` array<array<int>>,
  `f_array_array_string` array<array<string>>,
  `f_array_array_float` array<array<float>>)
PARTITIONED BY (
  `day` string)
ROW FORMAT SERDE
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde'
STORED AS INPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat'
OUTPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat'
LOCATION
  'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_orc'

OK
Time taken: 0.51 seconds

hive > insert into test.test_orc partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44)));
OK
Time taken: 36.025 seconds

hive > select * from test.test_orc;
OK
1    2    3    4    5    6.11    7.22    8    2021-11-05 12:38:16.314    2021-11-05    hello world    hello world    hello world                                                                                             true    hello world    [1,2,3]    ["hello world","hello world"]    [1.1,1.2]    [[1,2],[3,4]]    [["a","b"],["c","d"]]    [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]    2021-09-18
Time taken: 0.295 seconds, Fetched: 1 row(s)
```

<div id="create-table-in-clickhouse">
  #### Создание таблицы в ClickHouse
</div>

Таблица в ClickHouse, которая получает данные из созданной выше таблицы Hive:

```sql theme={null}
CREATE TABLE test.test_orc
(
    `f_tinyint` Int8,
    `f_smallint` Int16,
    `f_int` Int32,
    `f_integer` Int32,
    `f_bigint` Int64,
    `f_float` Float32,
    `f_double` Float64,
    `f_decimal` Float64,
    `f_timestamp` DateTime,
    `f_date` Date,
    `f_string` String,
    `f_varchar` String,
    `f_bool` Bool,
    `f_binary` String,
    `f_array_int` Array(Int32),
    `f_array_string` Array(String),
    `f_array_float` Array(Float32),
    `f_array_array_int` Array(Array(Int32)),
    `f_array_array_string` Array(Array(String)),
    `f_array_array_float` Array(Array(Float32)),
    `day` String
)
ENGINE = Hive('thrift://202.168.117.26:9083', 'test', 'test_orc')
PARTITION BY day

```

```sql theme={null}
SELECT * FROM test.test_orc settings input_format_orc_allow_missing_columns = 1\G
```

```text theme={null}
SELECT *
FROM test.test_orc
SETTINGS input_format_orc_allow_missing_columns = 1

Query id: c3eaffdc-78ab-43cd-96a4-4acc5b480658

Row 1:
──────
f_tinyint:            1
f_smallint:           2
f_int:                3
f_integer:            4
f_bigint:             5
f_float:              6.11
f_double:             7.22
f_decimal:            8
f_timestamp:          2021-12-04 04:00:44
f_date:               2021-12-03
f_string:             hello world
f_varchar:            hello world
f_bool:               true
f_binary:             hello world
f_array_int:          [1,2,3]
f_array_string:       ['hello world','hello world']
f_array_float:        [1.1,1.2]
f_array_array_int:    [[1,2],[3,4]]
f_array_array_string: [['a','b'],['c','d']]
f_array_array_float:  [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]
day:                  2021-09-18

1 rows in set. Elapsed: 0.078 sec.
```

<div id="query-hive-table-with-parquet-input-format">
  ### Запрос к таблице Hive с использованием входного формата Parquet
</div>

<div id="create-table-in-hive">
  #### Создание таблицы в Hive
</div>

```text theme={null}
hive >
CREATE TABLE `test`.`test_parquet`(
  `f_tinyint` tinyint,
  `f_smallint` smallint,
  `f_int` int,
  `f_integer` int,
  `f_bigint` bigint,
  `f_float` float,
  `f_double` double,
  `f_decimal` decimal(10,0),
  `f_timestamp` timestamp,
  `f_date` date,
  `f_string` string,
  `f_varchar` varchar(100),
  `f_char` char(100),
  `f_bool` boolean,
  `f_binary` binary,
  `f_array_int` array<int>,
  `f_array_string` array<string>,
  `f_array_float` array<float>,
  `f_array_array_int` array<array<int>>,
  `f_array_array_string` array<array<string>>,
  `f_array_array_float` array<array<float>>)
PARTITIONED BY (
  `day` string)
ROW FORMAT SERDE
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat'
OUTPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION
  'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_parquet'
OK
Time taken: 0.51 seconds

hive >  insert into test.test_parquet partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44)));
OK
Time taken: 36.025 seconds

hive > select * from test.test_parquet;
OK
1    2    3    4    5    6.11    7.22    8    2021-12-14 17:54:56.743    2021-12-14    hello world    hello world    hello world                                                                                             true    hello world    [1,2,3]    ["hello world","hello world"]    [1.1,1.2]    [[1,2],[3,4]]    [["a","b"],["c","d"]]    [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]    2021-09-18
Time taken: 0.766 seconds, Fetched: 1 row(s)
```

<div id="create-table-in-clickhouse">
  #### Создание таблицы в ClickHouse
</div>

Таблица в ClickHouse, получающая данные из созданной выше таблицы Hive:

```sql theme={null}
CREATE TABLE test.test_parquet
(
    `f_tinyint` Int8,
    `f_smallint` Int16,
    `f_int` Int32,
    `f_integer` Int32,
    `f_bigint` Int64,
    `f_float` Float32,
    `f_double` Float64,
    `f_decimal` Float64,
    `f_timestamp` DateTime,
    `f_date` Date,
    `f_string` String,
    `f_varchar` String,
    `f_char` String,
    `f_bool` Bool,
    `f_binary` String,
    `f_array_int` Array(Int32),
    `f_array_string` Array(String),
    `f_array_float` Array(Float32),
    `f_array_array_int` Array(Array(Int32)),
    `f_array_array_string` Array(Array(String)),
    `f_array_array_float` Array(Array(Float32)),
    `day` String
)
ENGINE = Hive('thrift://localhost:9083', 'test', 'test_parquet')
PARTITION BY day
```

```sql theme={null}
SELECT * FROM test.test_parquet settings input_format_parquet_allow_missing_columns = 1\G
```

```text theme={null}
SELECT *
FROM test_parquet
SETTINGS input_format_parquet_allow_missing_columns = 1

Query id: 4e35cf02-c7b2-430d-9b81-16f438e5fca9

Row 1:
──────
f_tinyint:            1
f_smallint:           2
f_int:                3
f_integer:            4
f_bigint:             5
f_float:              6.11
f_double:             7.22
f_decimal:            8
f_timestamp:          2021-12-14 17:54:56
f_date:               2021-12-14
f_string:             hello world
f_varchar:            hello world
f_char:               hello world
f_bool:               true
f_binary:             hello world
f_array_int:          [1,2,3]
f_array_string:       ['hello world','hello world']
f_array_float:        [1.1,1.2]
f_array_array_int:    [[1,2],[3,4]]
f_array_array_string: [['a','b'],['c','d']]
f_array_array_float:  [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]
day:                  2021-09-18

1 rows in set. Elapsed: 0.357 sec.
```

<div id="query-hive-table-with-text-input-format">
  ### Запрос к таблице Hive с использованием входного формата Text
</div>

<div id="create-table-in-hive">
  #### Создание таблицы в Hive
</div>

```text theme={null}
hive >
CREATE TABLE `test`.`test_text`(
  `f_tinyint` tinyint,
  `f_smallint` smallint,
  `f_int` int,
  `f_integer` int,
  `f_bigint` bigint,
  `f_float` float,
  `f_double` double,
  `f_decimal` decimal(10,0),
  `f_timestamp` timestamp,
  `f_date` date,
  `f_string` string,
  `f_varchar` varchar(100),
  `f_char` char(100),
  `f_bool` boolean,
  `f_binary` binary,
  `f_array_int` array<int>,
  `f_array_string` array<string>,
  `f_array_float` array<float>,
  `f_array_array_int` array<array<int>>,
  `f_array_array_string` array<array<string>>,
  `f_array_array_float` array<array<float>>)
PARTITIONED BY (
  `day` string)
ROW FORMAT SERDE
  'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION
  'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_text'
Time taken: 0.1 seconds, Fetched: 34 row(s)

hive >  insert into test.test_text partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44)));
OK
Time taken: 36.025 seconds

hive > select * from test.test_text;
OK
1    2    3    4    5    6.11    7.22    8    2021-12-14 18:11:17.239    2021-12-14    hello world    hello world    hello world                                                                                             true    hello world    [1,2,3]    ["hello world","hello world"]    [1.1,1.2]    [[1,2],[3,4]]    [["a","b"],["c","d"]]    [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]    2021-09-18
Time taken: 0.624 seconds, Fetched: 1 row(s)
```

<div id="create-table-in-clickhouse">
  #### Создание таблицы в ClickHouse
</div>

Таблица в ClickHouse, которая получает данные из созданной выше таблицы Hive:

```sql theme={null}
CREATE TABLE test.test_text
(
    `f_tinyint` Int8,
    `f_smallint` Int16,
    `f_int` Int32,
    `f_integer` Int32,
    `f_bigint` Int64,
    `f_float` Float32,
    `f_double` Float64,
    `f_decimal` Float64,
    `f_timestamp` DateTime,
    `f_date` Date,
    `f_string` String,
    `f_varchar` String,
    `f_char` String,
    `f_bool` Bool,
    `day` String
)
ENGINE = Hive('thrift://localhost:9083', 'test', 'test_text')
PARTITION BY day
```

```sql theme={null}
SELECT * FROM test.test_text settings input_format_skip_unknown_fields = 1, input_format_with_names_use_header = 1, date_time_input_format = 'best_effort'\G
```

```text theme={null}
SELECT *
FROM test.test_text
SETTINGS input_format_skip_unknown_fields = 1, input_format_with_names_use_header = 1, date_time_input_format = 'best_effort'

Query id: 55b79d35-56de-45b9-8be6-57282fbf1f44

Row 1:
──────
f_tinyint:   1
f_smallint:  2
f_int:       3
f_integer:   4
f_bigint:    5
f_float:     6.11
f_double:    7.22
f_decimal:   8
f_timestamp: 2021-12-14 18:11:17
f_date:      2021-12-14
f_string:    hello world
f_varchar:   hello world
f_char:      hello world
f_bool:      true
day:         2021-09-18
```