# 创建Hive外表
在大数据处理领域，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言HiveQL，方便用户对存储在Hadoop中的数据进行查询和分析。在Hive中，我们可以创建内部表和外部表来管理数据，本文将重点介绍如何创建Hive外部表。
## 什么是Hive外部表？
Hive外部表是指在Hive中创建的表，它们与内部表不同的是，数据并不存储在Hive的数据仓
原创
2024-06-26 05:06:55
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欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos《hive学习笔记》系列导航基本数据类型复杂数据类型内部表和外部表分区表分桶HiveQL基础内置函数Sqoop基础UDF用户自定义聚合函数(UDAF)UDTF本篇概览本文是《hive学习笔记》系列的第三篇，要学习的是各种类型的表及其特点，主要内容如下：建库内
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2024-05-28 22:57:31
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Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具。使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql，和传统关系型数据库有区别，所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维。基本原则：1：尽量尽早地过滤数据，减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段select ... from Ajoin Bon A.key = B.
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2024-08-06 18:14:58
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# Hive创建MySQL外表
在数据分析和处理过程中，Hive是一个非常强大的工具，它可以在大规模数据集上执行SQL查询。但是，有时候我们可能需要将Hive与其他数据源集成，如MySQL。在这篇文章中，我们将学习如何在Hive中创建MySQL外表，并通过一些代码示例来演示。
## 什么是外表？
在Hive中，外部表是指在Hive元数据中定义的表，但是实际数据存储在其他数据源中。通过外部表，
原创
2023-09-25 08:32:49
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# 使用 Hive 创建 MySQL 外表
在大数据处理领域，Hive 是一个非常受欢迎的工具，它提供了一种在 Hadoop 上进行数据仓库查询和分析的方式。Hive 使用类 SQL 的查询语言（HiveQL）来操作数据。但是有时候，我们需要将 Hive 与其他数据源整合，比如 MySQL 数据库。这就需要创建 Hive 外表（external table）来访问 MySQL 中的数据。本篇文章
原创
2023-09-16 11:16:48
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# Hive创建CSV外表
在大数据领域中，Hive是一个常用的数据仓库工具，可以方便地进行数据查询和分析。Hive支持多种数据源，包括CSV文件。本文将介绍如何在Hive中创建CSV外表，并提供相应的代码示例。
## 1. 什么是CSV文件
CSV（Comma Separated Values）是一种常用的文本文件格式，以逗号作为字段之间的分隔符。CSV文件可以用于储存表格数据，每行代表一
原创
2023-12-08 11:44:47
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# 如何在 Hive 中创建 CSV 格式的外部表
在大数据工作中，Hive 是一个强大的工具，它可以让我们方便地在 Hadoop 中进行数据查询与分析。如果你想把 CSV 文件的数据导入到 Hive 中，可以通过创建外部表实现。本文将带你一步一步理解如何在 Hive 中创建一个外部表来读取 CSV 文件的数据。
## 整体流程
以下是创建 Hive 外部表的流程，通过表格进行展示。
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原创
2024-10-17 12:59:54
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# Hive 外表创建及注释
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它提供了 SQL 风格的查询语言，称为 HiveQL，用于查询和管理存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的数据。在 Hive 中，表是存储数据的基本单位，而外表（External Table）是一种特殊的表，它允许用户访问存储在 HDFS 或其他文件系统中的数据，而不需要将数据移动到 Hive 的数据
原创
2024-07-22 06:50:23
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Hive创建内外部表Hive 数据库类似传统数据库，也是有数据库与表的概念，hive和关系数据库存储文件的系统不同，hive使用的是hadoop的HDFS（hadoop的分布式文件系统），关系数据库则是服务器本地的文件系统。Hive作用比如是为海量数据做数据仓库分析与挖掘之用等以及原理，可查看相关资料，这里通过操作层面的示例，认识下hive下如何创建与查询表，如何导入数据Hive表分内部表与外部表
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2023-07-12 21:51:16
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## Doris创建Hive的外表教程
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接Doris) --> B(创建外表)
B --> C(导入数据)
```
### 2. 整体步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接Doris |
| 2 | 创建Hive外表 |
| 3 | 导入数据 |
### 3.
原创
2024-06-21 06:30:41
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小技巧说明： 在Hive Cli中，可以在！后加一些简单的linux命令执行，如clear、cat、ls等； 向管理表中load数据： load data [local] inpath '${env:HOME}/test_file_dir' overwirte into table test_table partition (...);&nbs
阅读目录一、Hive内部表和外部表1、Hive的create创建表的时候，选择的创建方式：- create table- create external table2、特点：● 在导入数据到外部表，数据并没有移动到自己的数据仓库目录下，也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的！而表则不一样；● 在删除表的时候，Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉；而删除外部表的时候，Hive仅仅删除外部
什么是HIVE由Facebook实现并开源的，基于Hadoop的数据仓库工具，适用于离线的批量数据计算；底层数据存储在HDFS上，Hive可以将结构化的数据映射为一张数据库表；提供HQL（Hive SQL）查询功能**Hive的本质：**将SQL语句转换为MapReduce任务运行，进而使用户方便的利用HQL处理和计算存储于HDFS上的结构化数据。HIVE特点优点：可扩展性，横向扩展延展性：支持自
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2023-07-12 20:35:37
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0. 说明已经安装好Hadoop和hive环境，hive把元数据存储在mysql数据库。这里仅讨论外部表和HDFS的关联，并且删掉外部表之后，对HDFS上的文件没有影响。1. 在HDFS创建分区，并存有文件手工创建或者由程序在HDFS上生成了分区目录，每个分区目录下有相应的文件。本例中根据day分了两个分区，如下所示：/test/in/day=20/20.txt
/test/in/day=21/2
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2023-07-06 21:59:19
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Hive简介Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上。Hive并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地限制了Hive所能胜任的工作。其中最大的限制就是Hive不支持记录级别的更新、插入或者删除操作。同时hive用户可以通过查询生成新表或者将查询结果导人到文件中。因为Hadoop是一个面向批处理的系统，而MapRed
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2023-10-30 18:45:15
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内表：删表删数据 （hdfs上的文件数据） 外表：删表不删数据（hdfs上的文件数据）内表 创建表时没加external，默认是内表所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在warehouse这个目录中。删除表时，元数据与数据都会被删除创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到
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2023-10-23 09:07:39
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1.1 hive的简介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/Spark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/Spark的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce/Spark Sql的客户端
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2023-07-12 20:34:47
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Hive 7、Hive 的内表、外表、分区
1、Hive的内表Hive 的内表，就是正常创建的表，在 中已经提到； 2、Hive的外表创建Hive 的外表，需要使用关键字 External： CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
[(col_n
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2023-09-17 09:55:00
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1、 内表和外表的区别内表和外表之间是通过关键字EXTERNAL来区分。删除表时：内表：在删除时，既删除内表的元数据，也删除内表的数据外表：删除时，仅仅删除外表的元数据。CREATE [EXTERNAL]
page_url STRING, referrer_url STRING,
ip STRING COMMENT 'IP Address of the User',
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2023-07-12 11:09:20
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前面一篇文章中，介绍过如何使用flink，消费kafka数据，并且将数据以parquet格式sink到hdfs上，并且sink的时候使用了天、小时的方式进行了分桶策略。最终，在hdfs上形成了如下的文件：/data/test/dt=2020-08-07 -hour=00 -part-0-0 -part-0-1 -hour=01 -part-0-0 -part-0-1接下来，我们要
原创
2022-06-19 16:09:53
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