一、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，总归为大数据，并使得查询和分析方便。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。 最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。Hive 没有专门的数据格式。
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2023-10-25 11:05:42
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Hive1.什么是Hive，Hive运行架构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。通过Hive，我们可以方便地进行ETL(extract抽取/transform转化/load加载)的工作。1.Hive与Hbase的区别Hive：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，并提供简单
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2023-07-12 11:06:22
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HDFS： Hadoop 的分布式文件系统称为 HDFS，它是为以流式数据访问模式存储超大文件而设计的文件系统。HDFS适合：存储并管理PB级数据处理非结构化数据注重数据处理的吞吐量应用模式为：一次写多次读不适合：存储小文件大量的随机度需要修改文件总结：HDFS 是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。 正因为如此，
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2024-03-05 10:28:27
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hbase：是一个适合于非结构化数据存储的数据库，是基于列的而不是基于行的模式，HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。HDFS: 是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的。 Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上。Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持。hive：是一个数
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2023-07-12 18:11:31
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对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。 Hive是什么？Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapRe
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2023-07-14 11:36:17
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1.查看mysql中metastore数据存储结构Metastore中只保存了表的描述信息（名字，列，类型，对应目录）使用SQLYog连接itcast05 的mysql数据库 查看hive数据库的表结构： 2.建表(默认是内部表（先建表，后有数据）)（建表时必须指定列的分隔符）create table trade_detail(
id bigint,
accoun
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2023-07-12 22:15:13
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Hive 是一个建立在hadoop文件系统上的数据仓库架构，可以用其对hdfs上数据进行分析与管理。实际上是将hdfs上的文件映射成table（按文件格式创建table,然后h
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2023-03-02 04:52:32
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Hive
数据仓库，理解为hadoop的客户端，可以通过Hive来操作hadoop。
Hive的功能是把脚本变成MapReduce程序，方便不熟悉MapReduce的开发者来分析数据。
数据存储
Hive的元素存储在关系型数据库中。Hive本身不存储数据，数据存在HDFS上，Hive存储的事Hive到HDFS中数据的映射关系，通过这个映射关系Hive可以操作HDFS上的数
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2023-08-22 09:57:55
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我们了解了数据仓库的基础知识，大概对数据仓库有了一个基本认识。接下来，我们来更进一步的了解数据仓库。就像我们学习数据库时学习mysql一样，我们学习学习数据仓库的HIVE.HIVE了解hive之前，我们其实需要学习下hadoop。不然你不知道hive是干啥的。HadoopHadoop实现了一个分布式文件系统,其中一个组件是HDFS(hadoop Distributed File System).
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2023-07-13 16:56:36
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1、摘要Hive提供了与HBase的集成，使得能够在HBase表上使用HQL语句进行查询 插入操作以及进行Join和Union等复杂查询、同时也可以将hive表中的数据映射到Hbase中。2、应用场景2.1 将ETL操作的数据存入HBase2.2 HBase作为Hive的数据源2.3 构建低延时的数据仓库3、环境准备 3.1 hive与hbase版本兼容性 Hive版本 hive-1.2.1、hb
概念介绍分块在HDFS系统中，为了便于文件的管理和备份，引入分块概念（block）。这里的 块 是HDFS存储系统当中的最小单位，HDFS默认定义一个块的大小为64MB。当有文件上传到HDFS上时，若文件大小大于设置的块大小，则该文件会被切分存储为多个块，多个块可以存放在不同的DataNode上，整个过程中 HDFS系统会保证一个块存储在一个datanode上 。但值得注意的是 如果某文件大小没有
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2023-09-03 16:33:21
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本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。1、启动Hadoop首先启动咱们的Hadoop，在hadoop的目录下执行下面的命令：rm -rf tmp
mkdir tmp
cd sbin
hadoop namenode -format
start-df
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2023-07-20 18:13:46
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hdfs的介绍hdfs的概述：HDFS
（
Hadoop Distributed File System
）是
Apache Hadoop
项目的一个子项目
. Hadoop
非常适于存储大型 数据
(
比如
TB
和
PB),
其就是使用
HDFS
作为存储系统
. HDFS
使用多台计算机存储文件
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2024-07-24 17:33:06
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# 如何实现“hive hdfs文件”
## 流程概述
为了实现在Hive中对HDFS文件进行操作，我们需要先将文件上传至HDFS，然后在Hive中创建外部表，将外部表和HDFS文件进行关联。
### 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 将文件上传至HDFS |
| 2 | 在Hive中创建外部表 |
| 3 | 将外部表和HDFS文件进行关联 |
##
原创
2024-03-23 08:12:55
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在hive中，较常见的文件存储格式有：TestFile、SequenceFile、RcFile、ORC、Parquet、AVRO。默认的文件存储格式是TestFile，在建表时若不指定默认为这个格式，那么导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。除TestFile外的其他格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到TestFile格式的表中，然后再从表中用insert
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2024-07-19 14:06:20
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Hive安装记录 官方参考地址Hive是基于Hadoop的,所有使用Hive的必须先安装好Haoop步骤一先新建几个目录，并且设置权限,新建两个文件夹，并设置组可写的权限， 默认的仓库存储地址是/user/hive/warehouse，可通过修改属性文件更改位置，/tmp主要是存放Hive的一些临时文件，也可通过属性文件进行修改，后面两条命令主要是更改这两个目录的权限，让同一个用户组的用户对这个
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2024-05-16 22:48:56
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# Hive外部表关联HDFS上的数据
## 介绍
Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言（HiveQL）来查询和分析存储在Hadoop集群上的大数据。Hive有两种类型的表：内部表和外部表。内部表的数据是由Hive自己管理和维护的，而外部表的数据存储在HDFS上，并由外部工具管理和维护。
本文将重点介绍如何在Hive中创建和使用外部表
原创
2023-11-03 12:41:51
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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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对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。====Hive是什么？Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapRedu
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2023-07-12 10:06:58
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LOCAL 指的是操作系统的文件路径，否则默认为HDFS的文件路径1、向t2和t3的数据表中导入数据2、导入操作系统的一下三个文件执行导入命令3、将HDFS文件中的数据导入到t3中4、导入到分区表中指明2个文件导入分区表中的命令
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2023-05-26 16:21:32
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