比如，如果表具有分区，则load命令没有指定分区，则将load转换为INSERT AS SELECT，并假定最后一数据。
用户接口包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。CLI(command line interface)为shell命令行Hive
Apache Hive是一款建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在Hadoop文件中的结构化、
数据定义语言 (Data Definition Language, DDL)，是SQL语言集中对数据库内部的对象结构进行创建，删除，修改等的操作语言，这些数据库对象包括database（schema）、table、view、index等。核心语法由CREATE、ALTER与DROP三个所组成。DDL并不涉及表内部数
Hive中的视图（view）是一种虚拟表，只保存定义，不实际存储数据。通常从真实的物理表查询中创建生成视图
通过show functions命令在hive客户端查看当下可用的所有函数；通过describe function extended funcname命令在hive客户端查
order by全局排序，因此只有一个reducer，结果输出在一个文件中，当输入规模大时，需要
1、apache-hive-3.1.2简介及部署（三种部署方式-内嵌模式、本地模式和远程模式）及验证详解2、hive相关概念详解
详细的介绍了hive的关系运算、逻辑预算、数学运算、数值运算、日期函数、条件函数和字符串
Hive中也允许使用自定义InputFormat来解决以上问题，通过在自定义InputFormat，来自定义解析逻辑实现读取每一行的数据。
拉链表的设计是将更新的数据进行状态记录，没有发生更新的数据不进行状态存储，用于存储所有数
Hive数据存储的本质还是HDFS，所有的数据读写都基于HDFS的文件来实现；为了提高对HDFS文件读写的性能，Hive提供了多种文件存储格式：TextFile、SequenceFile、ORC、Parquet等；不同的文件存储格式具有不同的存储特点，有的可以降低存储空间
本文依赖hive环境可用，特别是HiveServer2。本文仅仅介绍通过java api访问hive的数据。
Apache Hive 系列文章 1、apache-hive-3.1.2简介及部署（三种部署方式-内嵌模式、本地模式和远程模式）及验证详解 2、hive相关概念详解--架构、读写文件机制、数据存储 3、hive的使用示例详解-建表、数据类型详解、内部外部表、分区表、分桶表 4、hive的使用示例详解-事务表、视图、物化视图、DDL(数据库、表以及分区)管理详细操作 5、hive的load、inse
二篇是查询比较。本文是第二篇。本文接。
文章目录一、结论二、三种文件简单介绍1、parquet2、text3、orc三、需求四、实现步骤五、实现1、创建topic2、写入kafka topic t_kafka_flink_user 1亿条数据1）、pom.xml2)、代码1、bean2、生产者3）、验证3、将kafka topic t_kafka_flink_user中的数据经过flink转换存入mysql1）、pom.xml2)、代
导入工具”导入单个表从RDBMS到HDFS。表中的每一行被视为HDFS的记录。所有记录都存储为文本文件的文本数据导入数据目录可以发现多了一个文件里面就是增量数据。
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