# Hive导出数据到HDFS
## 流程概述
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供了SQL语法类似于传统数据库的查询能力。当我们在Hive中完成数据的处理和分析后，有时候需要将结果数据导出到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中进行进一步的处理或存储。下面是将数据从Hive导出到HDFS的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个表
原创
2023-07-31 17:22:22
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## 如何将Hive SQL导出数据到HDFS
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教你如何将Hive SQL导出数据到HDFS上。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 编写Hive SQL查询语句 |
| 步骤二 | 将查询结果导出到本地文件系统 |
| 步骤三 | 将本地文件上传到HDFS |
接下来，我将详细说明每个步骤需
查询数据：
use ods;set /user.password=ODS-SH;select * from base_cdma_all limit 10;
use tag_bonc;select * from dpi_http_userapp_statistics limit 100000;
#设置显示当前使用的数据库
set hive.cli.
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2023-08-25 17:51:38
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数据清洗创建项目1、第一步导入json2、上传csv表格至hdfs3、创建hdfs文件夹4、上传表格5、清理库6、修改interpreter7、创建原始数据表并且上传csv文件数据问题分析.表格处理问题1：8001-8100数据的有重复问题2：过滤掉store_review中没有评分的数据问题3：credit_no的加密问题4：transaction数据按照日期YYYY-MM做分区
csv处理
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2023-07-14 16:00:05
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最近在做一个小任务，将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中。毕竟我也刚开始工作，在正式开始做之前，首先进行了一段时间的练习，下面的内容就是练习时写的文档中的内容。如果哪里有错误或者疏漏，希望各位网友能够指出。第一篇：HDFS的上传与下载（put & get）：第三篇：Hive分区表的导入与导出：第四篇：跨平台传输方案： Hive数据的上传/导入1. 前言 上一篇中
Apache Hive™数据仓库软件有助于读取，编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集并使用SQL语法进行查询Hive 特性Hive构建于Apache Hadoop™之上，提供以下功能：通过SQL轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务，如提取/转换/加载(ETL)，报告和数据分析。一种在各种数据格式上强加结构的机制访问直接存储在Apache HDFS™或其他数据存储系统(如Apache HBa
## 从Hive导出数据到HDFS
在大数据处理中，Hive和HDFS是两个非常重要的组件。Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，可以方便地对结构化数据进行查询和分析。而HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储大规模数据。
有时候我们需要将Hive中的数据导出到HDFS中，以便进行后续处理或备份数据。接下来我们将介绍如何通过Hive从HDFS导出数据的方法。
### 步骤
HDFS命令HDFS命令大全Usage: hdfs [--config confdir] COMMAND where COMMAND is one of 常用命令对于HDFS dfs命令，针对在shell命令在大部分可以使用，只要在相应的命令前加 -。使用时，在Hive Cli可以省略hadoop命令。展示hdfs文件中的根目录：hdfs dfs -ls /展示home目录下的信息:h
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2023-07-15 00:27:23
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概述：
如果数据量比较小，可以使用Hive和Hbase集成的方式（HBaseIntegration）完成数据的导入，同时通过Hive读取数据。集成方式如下：
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2023-07-12 10:43:43
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由于sqoop需要通过MR才能把数据从一个数据库导出到另外一个数据库，所以需要启动hdfs和yarn
1.启动 hdfs 集群：（在主节点的机器上执行）
cd /root/hadoop/sbin
./start-dfs.sh
2.启动yarn集群：（在主节点的机器上执行）
cd /root/hadoop/sbin
./start-yarn.sh
3.停止 hdfs
# 加载 HDFS 数据到 Hive 的详细指南
在大数据处理的生态系统中，Hadoop 和 Hive 是两个非常重要的组件。Hadoop 提供了分布式存储与处理的能力，而 Hive 则是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于方便地查询和分析大规模数据。因此，将 HDFS 上的数据加载到 Hive 中是数据工程师和数据科学家的基本技能之一。本文将详细介绍如何将 HDFS 数据加载到 Hiv
## HDFS导入数据到Hive
在大数据领域，Hadoop Distributed File System （HDFS）和Hive 是两个非常重要的组件。HDFS是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集，并提供了高可靠性、高容错性以及高吞吐量。而Hive则是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，提供了数据的提取、转换和加载（ETL）功能，使用户能够使用类似于SQL的HiveQL查询语言进
有时候需要将hive库中的部分数据导入至本地，这样子做可视化和小规模的数据挖掘实验都是比较方便的。数据导入至本地的HQL语法如下：
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1;
但是hive对字段分隔时默认使用的分隔符是^A，使用文本编辑器打开文件显示出来就是乱码，同时，后续提取字
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2023-10-12 21:51:29
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# Hive数据导出到HDFS的过程
## 简介
在Hive中，我们可以使用`INSERT OVERWRITE DIRECTORY`语句将Hive中的数据导出到HDFS中。这篇文章将向你介绍如何使用Hive进行数据导出，并提供了详细的步骤和代码示例。
## 数据导出流程
下面是将Hive数据导出到HDFS的整个流程，包括所有的步骤和需要执行的代码。
```mermaid
erDiagram
# 如何在Hive中导出CSV文件带表头到HDFS
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Hive中导出带表头的CSV文件到HDFS。这个过程需要遵循一系列步骤，接下来我将详细介绍每一步骤以及需要使用的代码。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| ORDERS : has
ORDERS ||--| ORDER_DETAIL
1.hive创建外部分区表，并将hdfs上的文件导入hivecreate external table db_hive_edu.wall_log_url (
log_time string,
log_key string,
url_detail string,
url_briefly string,
url_action string,
time
原创
2021-05-19 10:06:00
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author: lfsqoop export 使用说明--export-dir 和 (--table和--call中的一个)是必须的。指定了将要填充的表（或将要调用的存储过程），以及hdfs包含资源数据的目录--columns 默认将查询出表中所有的字段。通过这个参数可以选择列的子集并控制它们的顺序，使用逗号分割，例如：–columns “col1,col2,col3”。 注意，columns参数
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2023-08-21 17:36:31
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导入： 1从本地导入： load data local inpath ‘/home/1.txt’ (overwrite)into table student; 2从Hdfs导入： load data inpath ‘/user/hive/warehouse/1.txt’ (overwrite)into table student; 3建表导入： create table student1 as s
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2023-06-12 20:43:45
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Sqoop的简单使用案例之数据导出 文章目录Sqoop的简单使用案例之数据导出写在前面导出数据的演示说明导出的前置说明export的基本语法HIVE/HDFS数据导出到RDBMS脚本打包数据导出失败的原因分析 写在前面Hadoop版本：Hadoop-3.1.3
Linux版本：CentOS7.5
Sqoop版本：Sqoop-1.4.6
MySQL版本：MySQL5.7
Hive版本：Hive-3.
一、分区的定义 分区表实际上就是对应一个
HDFS 文件系统上的独立的文件夹，
Hive 中的分区就是分目录
，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。 在查询时通过 where
子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率 会提高很多，所以我们需要把常常用在where
语句中的字段指定为表的分区字段。 而分区又分为静态分区、动态分区两种。 二、静态分区
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2023-07-28 12:10:57
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