大数据最全知识点整理-hive篇基础问题：hive与传统数据库的区别hive的数据类型元数据保存方式内部表和外部表的区别分区表和分桶表的区别动态分区和静态分区简述hive的存储格式hive如何将Hql转化为MapReducehive排序函数的区别UDF相关内容hive小文件解决方案row_number()，rank()和dense_rank()的区别Sort By，Order By，Cluste
转载：一、视图1.1 简介Hive 中的视图和 RDBMS 中视图的概念一致，都是一组数据的逻辑表示，本质上就是由一条 SELECT 语句查询的结果集组成的虚拟表，在数据库中，存放的只是视图的定义，而不存放视图包含的数据项，这些项目仍然存放在原来的基本表结构中。视图的作用有：可以简化数据查询语句(例如我们可以将一个复杂SQL中的一部分数据创建为一个视图)通过引入视图可以提高数据的安全性( 可以被定
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2023-07-20 22:49:25
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hive-4分区创建分区表插入数据动态分区分桶分区和分桶的区别视图侧视图 分区分区的目的：通过表分区能够在特定的区域检索数据，减少扫描成本，在一定程度上提高查询效率 单值分区：创建分区表# 创建分区表
create table tab_name(
id int,
name String,
dt String
)
partitioned by (month String);注意事项：分区字段
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2023-09-12 09:32:45
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# 如何实现 MySQL View 更新
## 介绍
MySQL View 是一种虚拟表，它是由一个查询语句定义的。它的作用是将复杂的查询结果以简洁的方式呈现给用户。在实际开发中，我们可能需要对 View 进行更新操作，本文将介绍如何实现 MySQL View 的更新。
## 流程图
```mermaid
journey
title 实现 MySQL View 更新的流程
Hive: lateral view 用法lateral view 的语法格式lateralView:
LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias)*
fromClause: FROM baseTable (lateralView)*用法描述lateral view 要与UDTF函数一起使用，
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2023-08-17 17:15:17
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EXTERNALkeyword它允许用户创建一个外部表。在表中的同时施工指定的路径中的实际数据（LOCATION）。Hive 创建内部表时。会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不正确数据的位置做不论什么改变。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...
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2015-09-29 21:26:00
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一、动态分区中的视图和map类型
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2019-11-08 15:14:00
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# 替换Hive中的视图
在Hive中，视图（View）是一种虚拟的表，它只包含查询的结果，而不包含实际的数据。当我们创建一个视图后，每次查询该视图时，实际上是执行视图的定义语句，然后返回结果。
在某些情况下，我们可能需要替换Hive中的视图，即更新视图的查询逻辑。本文将介绍如何替换Hive中的视图，以及相关的操作步骤和示例代码。
## REPLACE VIEW语法
在Hive中，使用`R
# Hive Lateral View的实现
## 简介
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模数据。Hive的Lateral View是一种用于处理数组和复杂数据类型的特殊操作。本文将介绍如何在Hive中使用Lateral View，并提供详细的步骤和示例代码。
## Lateral View操作流程
下面是使用Lateral View进行数据操作的步骤：
| 步骤
原创
2023-07-27 14:55:17
80阅读
# Hive Alter View
Apache Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Apache Hadoop for providing data summarization, query, and analysis. It provides a SQL-like interface to query and ana
原创
2023-10-21 06:48:25
42阅读
# Hive Materialized View 详解
在大数据时代，数据的管理和处理变得愈发重要。Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，它允许使用类 SQL 的查询语言来分析存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的数据。为了提升查询性能，Hive 引入了“物化视图”（Materialized View）的概念。本文将为大家深入探讨 Hive 中的
问题导读1.Flink 1.11 有哪些新功能？ 2.如何使用 flink-cdc-connectors 捕获 MySQL 和 Postgres 的数据变更? 3.怎样利用 Flink SQL 做多流 join 后实时同步到 Elasticsearch 中？ 1 Flink 1.8 ~ 1.11 社区发展趋势回顾
自 2019 年初阿里巴巴宣布向 Flink 社区贡献 Blink 源码并
补充：Hive最关键的两个服务HiveServer2和Hive Metastore（存元数据的地方）可以在ambari的localhost:8080里查看 第一节课 1. Hive Views：听课总结viewe的特点1. 位置：纯元数据，只存在metastore，不会在hdfs2. 类似快捷方式：存到metastore之后，不会自动更新，数据的修改不会影响view
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2023-07-20 20:54:08
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**Hive 更新：提高大数据处理效率的关键一步**
) myTa
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2021-03-26 09:35:19
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# 项目方案：Hive创建View
## 1. 项目背景
在数据分析和查询过程中，经常需要对数据进行多次复杂查询，并且需要在不同的场景中使用相同的数据集。为了简化查询流程和提高数据重复利用率，我们计划使用Hive创建View来实现数据集的抽象和重用。
## 2. 项目目标
- 通过Hive创建View，实现对数据的抽象和重用
- 提高数据查询效率和减少重复工作量
- 优化数据管理和数据开发流程
