## Hive数据库结构及示例
### 概述
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于大规模数据集的处理和查询。它提供了类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于处理和分析结构化数据。Hive将查询转换为Hadoop MapReduce任务来执行，使得在Hadoop集群上处理大规模数据变得更加简单和高效。
在Hive中，数据存储在表中，表是基本的数据单元。表可以分为内部表和外部表。
原创
2023-08-01 10:43:00
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背景：最近做的一个项目需求需要把生产环境服务器上指定目录下数据推送到hdfs上，然后通过hive去查询，但在安装hive之前需要先安装mysql，原因是啥呢？先了解下他们之间的关系。一、什么是HiveHive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，我们可以方便地进行ETL（数据仓库技术，将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程
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2023-05-18 14:09:54
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我们安装完Hive，配置好hive-site.xml文件，其中我把hive在hdfs路径设置为hive110/warehouse 启动hadoop hdfs dfs -chmod -R 777 /hive110给所有组加最高权限，方便以后操作 登录hive，这里我直接使用本地登录，也就不适用hiveserver2了
Hive——分区的详细图文介绍，绝对看懂！
增加/修改/替换列信息更新列 alt
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2023-07-14 11:48:07
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一、Hive数据导入导出1、hive数据导出 很多时候，我们在hive中执行select语句，希望将最终的结果保存到本地文件或者保存到hdfs系统中或者保存到一个新的表中，hive提供了方便的关键词，来实现上面所述的功能。
1.将select的结果放到一个新表中（首先要用create table创建新的表格）
insert overwrite table table_name
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2023-05-18 13:45:56
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### Hive Struct 数据提取攻略
在大数据处理领域，Apache Hive 是一种广泛使用的数据仓库工具。Hive 允许开发者使用类 SQL 的查询语言来处理分布在 Hadoop 上的数据。在 Hive 中，结构化数据（如 Struct）可以通过特定的方式进行提取。本文将教你如何实现 Hive Struct 的数据取用，方便你在开发过程中快速上手。
#### 整体流程
下面是提取
备注: Hive 版本 2.1.1 文章目录一.Hive的DML(数据操作语言)概述二.Load 命令2.1 数据准备2.2 将服务器文件加载到hive表2.3 将HDFS文件加载到hive表三.INSERT INTO TABLE FROM Query3.1 Insert into select 语句3.2 Insert overwrite select 语句3.3 multiple insert
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2023-07-13 16:35:06
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目录ddl: data define lauguage库操作：表操作：建表说明：创建表：查看表列表查看建表语句查看表的详细信息查看hive函数列表修改表清空表删除表dml:数据插入：1）load的方式进行数据加载2）insert方式例子：3）分区表的数据插入4）分桶表的数据插入：5）数据导出查询：1）join:2）常见的关联的方式：3）hive中的几个by4）hive的分析函数：hive的数据类型
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2023-07-20 20:13:58
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目录创建和查询数据库查询数据库修改数据库切换数据库删除数据库 创建和查询数据库掌握常用的建库语句掌握查询数据库的常用语句任务1：创建数据库任务2：查询数据库1.1 建库语法结构CREATE（DATABASE| SCHEMA）[IFNOTEXISTS] database_name [COMMENT'database_comment'] [LOCATION 'hdfs_pa
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2023-09-01 19:37:49
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map
(key1, value1, key2, value2, …) Creates a map with the given key/value pairs
struct
(val1, val2, val3, …) Creates a struct with the given field values. Struct field names will be col1, co
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2024-08-19 02:19:36
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Hive数据定义HiveQL是Hive查询语言,作为ANSI SQL的一种方言。但是其还是有和关系数据库支持的SQL中有本质的差异。如：Hive不支持事务，且默认情况下不支持行级别插入，更新，删除操作。 虽然可以在HiveQL中使用关联子句，但HiveQL中并没有主外键概念，也就没有强制的约束控制，这样数据的存储可以宽泛很多。Hive数据库Hive中的数据库概念本质上仅仅是目录或者命名空间，然而用
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2023-10-09 10:13:15
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hive数据库操作（上）1、DDL---数据定义语言1.1数据库操作1.2表操作1.2.1管理表与外部表1.2.2分区表2、DML---数据操作语言2.1数据导入2.2数据导出 1、DDL—数据定义语言1.1数据库操作创建数据库create database db_hive;避免要创建的数据库已经存在错误，增加if not exists判断。（标准写法）create database if no
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2023-06-14 21:27:55
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HIVE hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据映射成一张数据表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转化为MapReduce任务进行运行，优点是学习成本低，可以通过类sql语句快速简单的实现MapReduce的统计，不必专门开发MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计。 &nbs
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2023-07-12 21:13:45
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一、Hive概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端本质是：将HQL转化成MapReduce程序二、H
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2024-01-11 13:20:29
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四、复合类型构造函数map 结构 语法：map(k1,v1,k2,v2,…) 操作类型：map 说明：使用给定的 key-value 对，构造一个 map 数据结构 举例： hive> select map(‘k1’,‘v1’,‘k2’,‘v2’) from lgy; OK {“k2”:“v2”,“k1”:“v1”}struct 结构 语法：struct(val1,val2,val3,…)
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2023-08-17 09:55:55
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这些年大数据概念已经成为IT界的热门，我们经常也会在新闻和报纸中看到。大数据概念中最为关键的技术就是数据库管理系统，伴随着hadoop和MapReduce技术的流行，大数据的数据库中Hive和Spark等新型数据库脱颖而出；而另一个技术流派是基于传统的并行数据库技术演化而来的大规模并行处理（MPP）数据库比如GreenPlum和HAWQ也在最近几年突飞猛进，这两种流派都有对应的比较知
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2023-08-16 17:28:31
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 Hive语法之DDL数据定义前言一、Hive数据库操作1.1 创建数据库1.2 查询数据库1.3 修改数据库1.4 删除数据库二、Hive表操作2.1 创建表2.2 管理表2.3 内部表和外部表的相互转换2.4 修改表总结 前言本文介绍了Hive中DDL数据定义语言的使用。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、Hive数
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2023-09-02 09:50:29
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数据仓库搭建之数据仓库环境准备1.Hive安装部署（1）我们首先需要将apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz上传到linux的**/opt/software**目录下（2）解压apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz到**/opt/module/**目录下面[root@hadoop102 software]$ tar -zxvf /opt/software/apa
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2023-07-20 20:17:04
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由于 Hive 采用了类似 SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易 将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无 类似之处。本文将从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。数据库可以用在 Online 的应用 中，但是 Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。1.
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2023-07-12 21:55:31
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1，什么是hivehive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 hive是一个个构建在Hadoop HDFS上的数据仓库，是一
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2023-08-16 18:35:15
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Hive基础知识
1.Hive 有哪些特点？Hive 最适合于数据仓库应用程序，使用该应用程序进行相关的静态数据分析，不需要快速响应给出结果，而且数据本身不会频繁变化。Hive 不是一个完整的数据库。Hadoop 以及 HDFS 的设计本身约束和局限性的限制了 Hive 所能胜任的工作。其中最大的限制就是不支持记录级别的更新、插入或者删除操作。但是用户可以通过查询生成新表或者将查
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2023-07-27 22:30:00
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