文章目录1 Hive分区表1.1 Hive分区表的概念？1.1.1 分区表注意事项1.2 分区表物理存储结构1.3 分区表使用场景1.4 静态分区表是什么？1.4.1 静态分区表案例1.4.2 分区表练习一1.4.3 分区操作1.5 动态分区表是什么？1.5.1 动态态分区表案例（如何实现动态分区）2 Hive分桶表2.1 Hive分桶表概念？2.2 创建分桶表2.3 分桶表物理存储结构2.4
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2023-11-28 02:11:17
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文章目录1. 第七篇最后的续接2. 结论3. 补充 1. 第七篇最后的续接注意：本篇是我根据Hive第7篇文章最后的BUG，未在数据仓库找到表目录的BUG而写的。。。 首先，再回顾以下创建外部表的两种方式：第一种是创建一个空表，然后向表中导入数据的方式create external table person1(
id int,
name string,
age int,
fav array<
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2023-09-20 06:05:49
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# Hive 外部表 指定分区目录
## 引言
在大数据领域中，Hive 是一个非常重要的数据仓库基础设施，它提供了一种方便的方式来进行数据存储、查询和分析。Hive 支持外部表的概念，这使得用户可以在Hive中使用已经存在的数据，而不需要将数据复制到 Hive 的仓库中。在本文中，我们将介绍 Hive 外部表的概念，并重点探讨如何指定外部表的分区目录。
## Hive 外部表
在 Hiv
原创
2024-01-10 09:07:50
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目录介绍表的类型内部表外部表分区表总结先熟悉一波DML和DDL操作创建表创建外部表（删除后不会删除meta以及hdfs数据）创建表并且指定每列的分割字符导入本地数据对日志进行统计首先，来把数据入库然后我们来统计所有api成功的次数统计所有api失败的次数实在扯不下去了 介绍表的类型不想看表以及一些基本操作的，直接跳到日志统计 -。- ～～内部表我们之前创建了hive_test_table，并且有
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2024-01-11 17:19:59
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### Hive 外部表指定模糊目录
在Hive中，外部表是一种数据表，它的数据并不保存在Hive的数据目录下，而是存储在HDFS或其他文件系统中。当我们创建外部表时，通常需要指定数据存储的路径，而有时候我们需要指定一个模糊目录，以便可以加载多个满足条件的数据文件。这样可以方便我们处理大量的数据文件，而不必一个一个地指定路径。
### 创建外部表并指定模糊目录
下面我们通过一个示例来演示如何
原创
2024-07-06 06:35:58
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Hive起源于Facebook，是基于 Hadoop HDFS 分布式文件系统的分布式 数据仓库Hive的特点Hive作为Hadoop之上的数据仓库处理工具，它所有的数据都是存储在Hadoop兼容的文件系统中。Hive在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改，只是将数据移动到HDFS中Hive设定的目录下。因此，Hive不支持对数据的修改和添加，所有的数据都是在加载的时
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2024-03-11 13:00:15
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# 实现Hive外部表HDFS文件的步骤
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建外部表] --> B[指定外部表位置]
B --> C[加载数据到外部表]
C --> D[创建Hive表]
D --> E[导入数据到Hive表]
```
## 甘特图
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-
原创
2023-12-09 09:58:10
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comment ‘this is a database for test’;查看数据库列表（名称模糊匹配）：hive> show databases like ‘t*’;OKtesttest001Time taken: 0.016 seconds, Fetched: 2 row(s)describe database命令查看此数据库信息：hive> describe database
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2024-08-23 22:54:36
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1. 概述Hive 的表分为 外部表 和 托管表 HIVE 的表在逻辑上由 存储的数据 和 描述表中数据类型的相关元数据 组成。Hive 提供的不同物理存储格式以及如何导入这些不同格式的数据。加载操作就是文件系统中的 文件移动 或 重命名， 因此他的执行速度更快。说明- 在Hive 中创建表时， 默认情况下 Hive 负责管理数据， 这意味着 Hive 把数据移到它的 "目录仓库中"。
- 另一
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2023-08-26 00:02:22
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Hive管理表，也叫内部表。Hive控制着管理表的整个生命周期，默认情况下Hive管理表的数据存放在hive的主目录：/user/hive/warehouse/下，并且当我们删除一张表时，这张表的数据也会相应的被删除掉，在文件层面上讲，就是在Hive主目录下的表目录以及目录里面的数据文件都会被删除掉。
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2023-08-08 15:31:48
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问题描述：使用Spark SQL采用overwrite写法写入Hive（非分区表，），全量覆盖，因为人为原因脚本定时设置重复，SparkSql计算任务被短时间内调起两次，结果发现任务正常运行，造成写入表中数据结果存在同一张表有重复的行，数据翻倍。从hdfs上可以看到也存在重复的的数据文件，会。有两组文件，每组大小是一样的。hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/xxx.
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2023-07-12 11:07:13
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启动metastore 启动hiveserver2启动beeline“-e”不进入 hive 的交互窗口执行 sql 语句 “-f”执行脚本中 sql 语句DDLCOMMENT：为表和列添加注释。PARTITIONED BY ：创建分区表CLUSTERED BY ：创建分桶表SORTED BY ：不常用，对桶中的一个或多个列另外排序LOCATION ：指定表在 HDFS 上的存储位置。在删除表的时
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2023-08-06 16:05:06
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# 使用Hive创建外部CSV表
在大数据处理和分析的领域，Apache Hive 是一种流行的工具，它使得更容易在 Hadoop 上进行数据查询和分析。Hive 允许用户以 SQL 类似的语言（HiveQL）对存储在 HDFS （Hadoop Distributed File System）上的数据进行查询、分析和管理。在本文中，我们将学习如何使用 Hive 创建外部表来处理 CSV 文件。
原创
2024-08-18 06:27:10
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使用工具NavicatExcel注意事项注意时间字段Excel中数据不可拆分（数据库的原子性）模拟导入数据首先选中所需要导入的数据库，双击进入如下界面，选择导入向导，再选择Excel文件，点击下一步 然后进入选择文件页面，选择你所需要导入的文件以及子表（我这块只有一个子表），然后点击下一步 进入如下页面，可以改时间格式，这里你表中时间是什么样的格式，这块就改成什么样的格式。再点击下一步 这块可以选
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2024-07-06 15:13:18
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1、外部表和内部表Hive 表分为两类，即内部表和外部表。 所谓内部表，即Hive 管理的表， Hive 内部表的管理既包含逻辑以及语法上的，也包含实际物理意义上的，即创建 Hive 内部表时，数据将真实存在于表所在的目录内，删除内部表时，物理数据和文件也一并删除。 外部表 （ external table）则不然，其管理仅仅是在逻辑和语法意义上的，即新建表仅仅是指向一个外部目录而已。 同样，删除
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2024-04-11 13:00:29
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# 文件加载为 Hive 外部表的科普文章
在大数据处理中，Hive 是一个流行的工具，它提供了一个 SQL 风格的查询接口，让用户能够轻松地与大规模数据集进行交互。外部表是 Hive 中一个强大的特性，它使用户能够将文件加载到 Hive 中，而不必将数据实际存储在 Hive 的内部存储中。本文将探讨如何将文件加载为 Hive 外部表，并提供具体的代码示例。
## 什么是 Hive 外部表？
# Hive外部表指向多个文件
在Hive中，我们经常需要处理大规模的数据，而这些数据通常被存储在HDFS中的多个文件中。为了方便管理这些数据，我们可以使用Hive外部表来指向这些文件。
## 什么是Hive外部表？
Hive外部表是一种逻辑表，它在Hive中定义了数据的结构和位置，但实际数据文件并不由Hive管理。这意味着我们可以在Hive中创建表，并指向HDFS中已经存在的数据文件，而不需
原创
2024-04-22 06:43:34
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## Hive 外部表统计文件数
在Hive中，我们经常会使用外部表来引用存储在HDFS中的数据。当我们需要统计外部表中文件的数量时，可以通过一些简单的命令实现。本文将教您如何在Hive中统计外部表中文件的数量。
### 什么是外部表？
外部表是Hive中一种特殊的表，它的数据不由Hive管理，而是存储在HDFS或其他文件系统中。外部表的元数据由Hive管理，但实际数据文件不受Hive的控制
原创
2024-03-23 08:11:50
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别的先不说，开门见山说说内部表的特点：Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；Hive 创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变；在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。传统数据库对表数据验证是schema on write(写时模式)，而 Hive 在
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2023-09-01 19:50:41
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1、什么是Hive?Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，将结构化的数据文件映射为一张表，提供与SQL类似的查询功能。1.1本质将HQL转换成MR程序 Hive处理的数据存储在HDFS上，分析数据由MR实现，执行程序在YARN上。优点：适合处理对实时性要求不高的大数据。 缺点：不适合迭代算法、数据挖掘。1.2 Hive框架的驱动器具有哪些？（1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符
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2023-09-20 06:05:40
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