> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-fbfa8bee.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> يتيح لك محرك Hive تنفيذ استعلامات `SELECT` على جدول Hive مخزَّن في HDFS.

# محرك جدول 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>
            غير مدعوم في ClickHouse Cloud
        </div>;
};

يتيح لك محرك Hive إجراء استعلامات `SELECT` على جدول Hive في HDFS. يدعم حاليًا تنسيقات الإدخال التالية:

* Text: يدعم فقط أنواع الأعمدة القياسية البسيطة، باستثناء `binary`

* ORC: يدعم أنواع الأعمدة القياسية البسيطة فقط، باستثناء `char`؛ ويدعم فقط الأنواع المعقدة مثل `array`

* Parquet: يدعم جميع أنواع الأعمدة القياسية البسيطة؛ ويدعم فقط الأنواع المعقدة مثل `array`

<div id="creating-a-table">
  ## إنشاء جدول
</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
```

اطّلع على وصف تفصيلي لاستعلام [CREATE TABLE](/ar/reference/statements/create/table).

يمكن أن تختلف بنية الجدول عن بنية جدول Hive الأصلي:

* يجب أن تكون أسماء الأعمدة مطابقةً لما هو موجود في جدول Hive الأصلي، ولكن يمكنك استخدام بعض هذه الأعمدة فقط وبأي ترتيب، كما يمكنك أيضًا استخدام بعض الأعمدة ذات الأسماء المستعارة المحسوبة من أعمدة أخرى.
* يجب أن تكون أنواع الأعمدة مطابقةً لتلك الموجودة في جدول Hive الأصلي.
* يجب أن يكون تعبير التقسيم متوافقًا مع جدول Hive الأصلي، ويجب أن تكون الأعمدة المستخدمة في تعبير التقسيم موجودة في بنية الجدول.

**معلمات المحرك**

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

* `database` — اسم قاعدة البيانات البعيدة.

* `table` — اسم الجدول البعيد.

<div id="usage-example">
  ## مثال للاستخدام
</div>

<div id="how-to-use-local-cache-for-hdfs-filesystem">
  ### كيفية استخدام ذاكرة التخزين المؤقت المحلية لنظام ملفات HDFS
</div>

ننصح بشدة بتمكين ذاكرة التخزين المؤقت المحلية لأنظمة الملفات البعيدة. تُظهر اختبارات الأداء أنها تكون أسرع بما يقارب الضعف عند استخدام ذاكرة التخزين المؤقت.

قبل استخدام ذاكرة التخزين المؤقت، أضِفها إلى `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: سيحتفظ ClickHouse بذاكرة تخزين مؤقت محلية لنظام الملفات البعيد (HDFS) بعد بدء التشغيل إذا كانت القيمة `true`.
* root\_dir: مطلوب. الدليل الجذر لتخزين ملفات ذاكرة التخزين المؤقت المحلية الخاصة بنظام الملفات البعيد.
* limit\_size: مطلوب. الحد الأقصى لحجم ملفات ذاكرة التخزين المؤقت المحلية (بالبايت).
* bytes\_read\_before\_flush: يتحكم في عدد البايتات المقروءة قبل التفريغ إلى نظام الملفات المحلي عند تنزيل ملف من نظام الملفات البعيد. القيمة الافتراضية هي 1MB.

<div id="query-hive-table-with-orc-input-format">
  ### الاستعلام عن جدول Hive باستخدام تنسيق الإدخال ORC
</div>

<div id="create-table-in-hive">
  #### إنشاء جدول في 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">
  #### إنشاء جدول في ClickHouse
</div>

جدول في ClickHouse يجلب البيانات من جدول Hive الذي أُنشئ أعلاه:

```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">
  ### الاستعلام عن جدول Hive باستخدام تنسيق الإدخال Parquet
</div>

<div id="create-table-in-hive">
  #### إنشاء جدول في 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">
  #### إنشاء جدول في ClickHouse
</div>

جدول في ClickHouse يسترجع البيانات من جدول Hive الذي أُنشئ أعلاه:

```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">
  ### الاستعلام عن جدول Hive باستخدام تنسيق الإدخال Text
</div>

<div id="create-table-in-hive">
  #### إنشاء جدول في 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">
  #### إنشاء جدول في ClickHouse
</div>

جدول في ClickHouse يسترجع البيانات من جدول Hive الذي أُنشئ أعلاه:

```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
```