一、hive数据库1. 创建数据库CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name
[COMMENT database_comment]
[LOCATION hdfs_path]
[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];
create database testbase;#创建tes
Loading files into tables(将数据加载到表中)CREATE TABLE employee LIKE sensor.employee;
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop-jrq/hive-course/employee.txt' OVERWRITE INTO TABLE employee;
LOAD DATA LOCAL INPATH
DDL操作1、数据库创建数据库创建数据库并指定hdfs存储位置修改数据库查看数据库详细信息删除数据库2、数据库表创建数据库表语法管理表Hive建表操作Hive建表时候的字段类型创建表并指定字段之间的分隔符根据查询结果创建表根据已经存在的表结构创建表查询表的类型外部表外部表说明：管理表和外部表的使用场景：操作案例分区表创建分区表语法创建一个表带多个分区加载数据到分区表中加载数据到一个多分区的表中去
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2023-07-13 15:51:26
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01-Hive表的DDL操作--修改表创建一个分区表并加载数据查询数据修改表加载数据查询一下另外一个命令查询表的分区如何删除一个分区呢查询一个，分区被删除了 修改表名查询改名的新表的数据增加一列查看表的结构，增加了一个字段修改列再来查看一下，除了分区列，其他所有列都被替换成了name 修改对应列查看表结构，发现name字段改变了 02-Hive显示命令查看分区查看自带
HQL基本语法及应用案例 摘自：《大数据技术体系详解：原理、架构与实践》 一.HQL基本语法HQL是Hive提供的数据查询语言，由于Hive巨大的影响力，HQL已被越来越多的Hive On Hadoop系统所支持和兼容。HQL语法非常类似于SQL，目前包括以下几类语句：
（1）DDL（Data Definition Language，
一，库操作 1.1 语句结构 1.2 创建库二，表操作 2.1 语法结构 2.2 基本建表语句 2.3 删除表 2.4 内部表和外部表 2.5 分区表 2.6 CTAS建表语法三，数据导入和导出 3.1 将文件导入hive的表 3.2 将hive表中的数据导出到指定的路径文件 3.3 hive的文件格式四，修改表定义 正文一，库操作1.1 语句结构CRE
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2023-07-12 21:21:26
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CREATE(DATABASE|SCHEMA)[IFNOTEXISTS]database_name[COMMENTdatabase_comment]//关于数据块的描述[LOCATIONhdfs_path]//指定数据库在HDFS上的存储位置[WITHDBPROPERTIES(property_name=property_value,...)];//指定数据块属性默认地址：/user/hive/w
原创
2018-11-23 11:51:58
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前言在学习大数据开发的小伙伴们都知道在HIVE在整个大数据开发中的重要性，他可以称之为大数据中的数据仓库，那么其中的DDL操作各位小伙伴们又熟悉多少呢？在本文将就这个问题做一个详细的讲解。 正文 Hive的DDL操作 DDL：data definittion language 数据定义语言 主要是定义或改变表的结构、数据类型、表之间的链接和约束等初始化操作 DML：data manipu
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2023-07-13 16:37:23
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# MySQL 联合主键 DDL （数据定义语言）详解
在数据库设计中，主键是一个至关重要的概念，它用于唯一标识表中的每一行数据。在 MySQL 中，除了单列主键外，我们还可以使用联合主键（Composite Primary Key），即由多个列组成的主键来确保每一行数据的唯一性。接下来，我们将深入讨论如何使用 DDL 创建联合主键，并提供相应的代码示例。
## 一、什么是联合主键？
联合主
Hive基础SQL语法1：DDL操作DDL是数据定义语言，与关系数据库操作相似，创建数据库CREATE DATABASE|SCHEMA [IF NOT EXISTS] database_name显示数据库SHOW databases；查看数据库详情DESC DATABASE|SCHEMA database_name切换数据库USE database_name修改数据库ALTER (DATABASE
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2023-09-12 20:30:12
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1) assigned 主键由外部程序负责生成，无需Hibernate参与。 2) hilo 通过hi/lo 算法实现的主键生成机制，需要额外的数据库表保存主键生成历史状态。 3) seqhilo 与hilo 类似，通过hi/lo 算法实现的主键生成机制，只是主键历史状态保存在Sequence中，适用于支持Sequence的数据库，如Oracle。 4) increment 主键按数值顺序递增。
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hive的元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql(推荐) , derby（内嵌数据库）中hive的组成部分 ：解释器、编译器、优化器、执行器hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析hive中的数据表分为内部表、外部表当删除内部表的时
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2023-07-18 11:19:12
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自己对数据库的整理，也是对自己知识的梳理SQL ( Structure query language ) 结构化查询语言SQL语言分为4个部分1、DDL（Data Definition Languages）语句：数据定义语言，主要负责定义字段，数据库，表，列，索引等。常用的语句主要包括，create、drop、alter等。2、DML（Data Manipulation Languages）语句：
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2023-07-14 17:57:57
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hive简单操作
• 一、DDL操作（数据定义语言）包括：Create、Alter、Show、Drop等。
• create database- 创建新数据库
• alter database - 修改数据库
• drop database - 删除数据库
• create table - 创建新表
• alter table - 变更（改变）数据库表
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2023-07-28 19:28:39
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# Hive DDL 类型
在大数据领域中，Hive 是一种基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以用于对大规模数据进行存储、查询和分析。Hive 提供了类似 SQL 的查询语言，称为 HiveQL，允许用户以类似于关系型数据库的方式对数据进行操作。在 Hive 中，DDL（Data Definition Language）用于定义数据的结构，包括创建表、删除表、修改表等操作。
## Hive
数据库DDL操作1.创建数据库hive > create database db_hive;
# 或者
hive > create database if not exists db_hive;数据库在HDFS上的默认存储路径是/usr/hive/warehouse/数据库名.db显示所有数据库hive > show databases;查询数据库hive > show d
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2021-05-05 13:21:37
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# 实现 Hive DDL 超时设置的指南
在这个文章中，我们将一起学习如何在 Hive 中实现 DDL（数据定义语言）的超时设置。这是一个重要的技能，可以帮助你管理长时间运行的表创建或其他 DDL 操作，避免因超时问题导致资源浪费和系统瓶颈。接下来，我们会逐步介绍实现流程，以及每一步需要的代码和说明。
## 流程步骤
以下是设置 Hive DDL 超时的步骤：
| 步骤 | 描述
# 了解Hive DDL语句：创建表格、修改表格和删除表格
在大数据领域中，Hive是一个流行的数据仓库工具，可以方便地进行数据查询和分析。在Hive中，DDL（Data Definition Language）语句用于定义和管理数据库对象，其中包括创建表格、修改表格和删除表格等操作。
## 创建表格
在Hive中，使用CREATE TABLE语句来创建表格，可以指定表格的名称、字段和数据类
1、数据导入1）向表中装载数据（Load）（1）语法hive> load data [local] inpath '数据的path' [overwrite] into table student [partition (partcol1=val1,…)];（1）load data:表示加载数据（2）local:表示从linux本地加载数据到hive表；否则从HDFS加载数据到hive表（3）
DDL：data definittion language 数据定义语言
主要是定义或改变表的结构、数据类型、表之间的链接和约束等初始化操作
DML：data manipulation language 数据操作语言
主要是对数据库的数据进行增删改查操作，如select、insert、delete、update等
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2023-07-12 10:24:32
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