Hive不支持一条一条的用insert语句进行插入操作，也不支持update的操作。数据是以load的方式，加载到建立好的表中。数据一旦导入，则不可修改。要么drop掉整个表，要么建立新的表，导入新的数据。官方指导为：Sql代码： LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] I
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2023-09-08 23:04:38
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hive表加载数据总结自己在hive表中常用的几种载入数据的方式1. load data （常用）load data inpath ‘/集群路径.txt’;
load data local inpath ‘/本地路径’;2. select（偶尔用）insert into table tablename1 select * from tablename23. insert（基本不用）insert
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2023-06-07 17:48:45
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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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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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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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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）hive中内部表和外部表的区别内部表：又叫管理表，表的创建，和删除都由hive自己决定。外部表：表结构上同内部表，但是存储的数据时自己定义的，外部表在删除的时候只删除元数据，原始数据时不能删除的。内部表和外部表的区别主要体现在两个方面：删除：删除内部表，删除元数据和数据；删除外部表，删除元数据，保留数据。使用：如果数据的所有处理都在 Hive 中进行，那么倾向于 选择内部表，但是如果 Hive
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2023-09-20 06:05:54
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一、 Hive 建内部表，链到hbase ；特点：Hive drop表后，Hbase 表同步删除drop table if exists hbase_kimbo_test1;
CREATE TABLE hbase_kimbo_test1
(
id string comment '主键ID',
name string comment '名称',
cate_name string comment '类
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2023-09-13 10:10:01
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什么叫外部表外部表只能在Oracle 9i之后来使用。简单地说，外部表，是指不存在于数据库中的表。通过向Oracle提供描述外部表的元数据，我们可以把一个操作系统文件当成一个只读的数据库表，就像这些数据存储在一个普通数据库表中一样来进行访问。外部表是对数据库表的延伸。外部表的特性（1） 位于文件系统之中，按一定格式分割，如文本文件或者其他类型的表可以作为外部表。 （2） 对外部表的访问可以通过SQ
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2023-07-14 11:22:48
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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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2023-10-08 13:15:22
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truncate 保留表结构，删除表中所有数据。用法：truncate table 表名；
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2023-05-24 16:17:28
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一、管理表(内部表) 我们目前所创建的表都是所谓的管理表也叫内部表，不过好像大部分人都叫内部表，因为这种表，hive会控制hive数据的周期，而且他会把内部表默认配置项hive.metastore.warehouse.dir(默认存储在hdfs的/user/hive/warehose/)目录下。但我们删除一个内部表时，hive也会删除这个表中的数据。但是管理表不方便和其他工作共享数据，同
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2024-02-20 11:17:29
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文章目录1. 前言2. 准备工作2.1 创建数据库2.2 查看数据库2.3 使用数据库2. 内部表2.1 查看表目录2.2 删除表再查看3. 外部表3.1 外部表简介3.2 两种创建方式3.3 以第二种方式为例建表3.4 查看表目录 1. 前言与传统的关系型数据库不同，Hive创建的表分为内部表和外部表，对于内部表来说，在创建的时候会把数据移动到数据仓库所指向的位置；如果是外部表，则仅仅记录的是
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2023-09-22 07:17:27
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文章目录外部表外部表说明管理表和外部表的使用场景操作案例准备数据从本地文件系统向表中加载数据加载数据并覆盖已有数据Hive中内部表与外部表的区别 外部表外部表说明外部表因为是指定其他的hdfs路径的数据加载到表当中来，所以hive表会认为自己不完全独占这份数据，所以删除hive表的时候，数据仍然存放在hdfs当中，不会删掉管理表和外部表的使用场景每天将收集到的网站日志定期流入HDFS文本文件。在
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2023-07-14 23:59:36
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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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我们经常说HIVE外部表比内部表要慢，到底是为什么? 以HBASE为例，如果把HIVE作为一个HBASE客户端的查询工具，语句转义之后发到HBASE，HBASE返回数据，按理不至于慢很多，毕竟只多做了一层SQL到HBASE的语句的转义。 既然事实却是慢，那么我们就可以认为HIVE外部表不能这么理解，应该还有其他的东西在阻碍HIVE外部表的性能，毕竟HIVE是走MAPREDUCE。
h
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2024-02-23 19:32:27
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HQL操作之-DDL命令参考:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL Hive表结构.png
查询数据库信息1-- 查看数据库信息
2desc database mydb2;
3desc database extended mydb2;
4describe database ex
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2023-05-25 16:17:38
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好了，进入正题。今天我们要探讨的话题是Hive的里面的表与外部表两个概念，以及如何在Hive里面创建表和外部表，它们之间有什么区别等话题。在本博客的 让你彻底明白hive数据存储各种模式文章里面我们谈到了Hive的数据存储模式，里面简单的说到Hive中表以及外部表的简单概念，相信很多读者对这些概念还不是很了解，今天就给大家科普一下，希望对大家有所帮助。 相信很多用户都用过关系型数据库，我们可以
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2023-08-18 22:58:16
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