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
ElasticSearch已经可以与YARN、Hadoop、Hive、Pig、Spark、Flume等大数据技术框架整合起来使用，尤其是在添加数据的时候，可以使用分布式任务来添加索引数据，尤其是在数据平台上，很多数据存储在Hive中，使用Hive操作ElasticSearch中的数据，将极大的方便开发人员。这里记录一下Hive与ElasticSearch整合，查询和添加数据的配置使用过程。基于H
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2023-08-29 19:43:02
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内部表(managed table): 未被external修饰的表，也叫管理表。 外部表(external table):被external修饰的表。内部表&外部表的区别： 内部表：删除表会删除表的元数据(metadata)和表数据（data）。 外部表：删除表会删除表的元数据(metadata)，但不会删除表数据（data）。数据管理方式： 数据(data)都存储在HDFS上，内部表由
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2023-08-31 20:33:14
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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
一Hive 创建表的三种方式1.1普通创建1.2查询语句创建CREATETABLE IF NOT EXISTS ext_1 AS SELECT deptno,dname,loc FROMdept;1.3like创建CREATETABLE IF NOT EXISTS ext_like like emp;二 内部表与外部表的比较Hive表概念和关系型数据库表概念差不多。在Hive里表会和HDFS的一个
## hive 建立es外部表 参数
在大数据处理领域，Hive和Elasticsearch是两个非常常用的工具。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大数据进行查询和分析。而Elasticsearch是一个开源的全文搜索和分析引擎，用于存储、搜索和分析大量数据。
为了将Hive和Elasticsearch结合起来，可以使用Hive的外部表功能。外部表是一种特殊的表，它不存储真正
hive 关联表和外表的区别：1. 外部表需要external关键之，location是数据文件默认存放位置，不管是不管是select 还是load的数据都存放在这里。导入数据到外部表，数据并没有mv到数据仓库目录，而是在loacation目录。
2.内部表建表时也能加上location,作用和外部表一样，都是表数据的存放路径，不同的是drop table时内部表会将hdfs上的数据也删掉，外部
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2023-07-12 11:08:20
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一、hive是怎样保存元数据的 保存元数据的方式有： 1、 内存数据库Derby 特点： 保存数据小，不稳定。一般不使用。 2、 本地MySQL数据库 特点： 存储方式可以自己设定，持久化好，一般企业开发都用mysql做支持。 3、 远程MySQL数据库 特点： 相比而言，本地mysql数据库用的比较多，因为本地读写速度都比较快。二、什么是hive
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2023-07-12 20:31:59
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# Doris 使用 Hive 外部表
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现“Doris 使用 Hive 外部表”。在这篇文章中，我将为你详细介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码示例和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建外部表) --> B(加载数据)
B --> C(在 Doris 中创建表)
1 受控表(managed table)： hive中将创建的表和实际对应hdfs目录结构和文件相对应，如果删除hive中创建的表，对应hdfs的目录和文件 将不复存在，这种表叫做受控表。 受控表(managed table)包括内部表、分区表、桶表。 2 分区表简介： a) 分区表是把数据放在不同的磁盘文件中，hive数据库
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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hive表操作（一）——内部表和外部表的创建于数据导入 本文主要介绍通过hive建立内部表和外部表，并且向表中导入数据。 本文阅读前提： 1、正常运行hadoop集群。 2、正常运行hive。 首先说一下内部表和外部表的区别。内部表的生命周期以及数据都由hive进行管理，换句话说就是内部表的表结构和表中的数据都是由hive进行管理的。如果删除了内部表，那么内部表中的数据也会别删除。外部表只有表结
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2023-07-20 21:10:18
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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
在使用es之前 需要了解一下 Elasticsearch 中的一些重要概念: cluster, node, index, document, shards 及 replica等 首先我们使用docker 安装elastic和kibana docker network create elastic
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/el
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.首先讲下Mysql吧,适用于实时性的查询,一般使用场景都是通过走B+树索引,来让查询效率维持在毫秒级。但是缺点也很明显,举个例子查询的量过大,有百万级别,Mysql直接OOM了。存在性能的瓶颈。而hiveSQL和sparkSQL的查询不存在这种问题，计算完成后的数据都是分布式存储的。 2.所以和Mysql对比,hiveSQL查询和sparkSQL查询都是分布式上的操作了,假设两种查询
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2023-08-18 22:31:12
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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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