Hive建表方式共有三种：直接建表法查询建表法like建表法首先看官网介绍’[]’ 表示可选，’|’ 表示二选一1.直接建表法：Hive将HDFS上的文件映射成表结构，通过分隔符来区分列（比如’,’ ‘;’ or ‘^’ 等），row format就是用于指定序列化和反序列化的规则。 比如对于以下记录：1,xiaoming,book-TV-code,beijing:chao
转载
2023-09-01 19:20:19
86阅读
# 深入了解Hive建表Snappy压缩
在大数据领域，Hive是一种数据仓库工具，用于在Hadoop上执行SQL查询。当数据量庞大时，如何高效地存储和管理数据成为关键问题。其中，数据压缩技术可以有效减少存储空间和提高数据读写性能。在Hive中，可以使用Snappy压缩算法来对表数据进行压缩，以节省存储空间和提高查询性能。
## 什么是Snappy压缩
Snappy是由Google开发的一种
Hive是一种用于大数据处理的数据仓库工具，它可以在Hadoop集群上运行，并提供了类似于SQL的查询语言。在实际的工作中，我们经常需要使用Hive来创建表格，而在某些场景下，我们希望这些表格使用Snappy算法进行压缩，以优化存储空间和查询性能。本文将向你介绍如何使用Hive建表并使用Snappy进行压缩。
首先，我们需要明确整个过程的流程，并将其用表格展示出来：
| 步骤 | 说明 |
|
# Hive建表使用Snappy压缩实现流程
## 1. 概述
在Hive中使用Snappy压缩算法来压缩表数据可以大大减小数据文件的大小，提高查询性能。本文将介绍如何在Hive中创建使用Snappy压缩算法的表。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建Hive表 |
| 步骤二 | 设置表的压缩属性 |
| 步骤三 | 加载数据到压缩
# 使用Snappy压缩建立Hive表格
## 简介
在Hive中使用Snappy压缩可以减小数据存储的空间占用，并且提高查询性能。本文将介绍如何在Hive中使用Snappy压缩建立表格。
## 建表流程
下面是建立Hive表格并使用Snappy压缩的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建数据库 |
| 步骤2 | 创建表格 |
| 步骤3 | 启用
Hive使用的是Hadoop的文件系统和文件格式，比如TEXTFILE，SEQUENCEFILE等。 在Hive中对中间数据或最终数据数据做压缩，是提高数据吞吐量和性能的一种手段。对数据做压缩，可以大量减少磁盘的存储空间，比如基于文本的数据文件， 可以将文件压缩40%或更多，同时压缩后的文
目录了解Hive的数据压缩Hadoop安装snappy（编译源码）第一步：配置阿里云yum源第二步：配置/etc/resolv.conf第三步：下载Hadoop源码并解压第四步：配置JDK第五步：安装配置maven第六步：protobuf-2.5.0安装第七步：snappy安装第八步：安装CMake第九步：hadoop编译第十步：hadoop配置修改（1）修改core-site.xml（2）修改
转载
2023-09-15 21:58:07
143阅读
Hive文件存储格式包括以下几类： 1、TEXTFILE 2、SEQUENCEFILE 3、RCFILE 4、ORCFILE 其中TEXTFILE为默认格式，建表时不指定默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。 SEQUENCEFILE，RCFILE，ORCFILE格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到textfile格式的表中， 然后再从表中用i
转载
2023-09-25 21:33:09
353阅读
1. 数据库操作整体概述在Hive中，DATABASE的概念和RDBMS中类似，称之为数据库，DATABASE和SCHEMA是可以互换的，都可以使用。默认的数据库叫做default，存储数据位置位于/user/hive/warehouse下。用户自己创建的数据库存储位置是/user/hive/warehouse/database_name.db下。1.1 creat databasecreate
转载
2023-07-14 12:55:45
794阅读
hive文件格式：概述： 为Hive表中的数据选择一个合适的文件格式，对提高查询性能的提高是十分有益的。Hive表数据的存储格式，可以选择text file、orc、parquet、sequence file等。文本文件：文本文件就是txt文件，我们默认的文件类型就是txt文件ORC文件：ORC介绍： ORC（Optimized Row Columnar）file
创建管理表（内部表）：创建方式1：create table [IF NOT EXISTS] test.user
(
id int [COMMENT '该字段的注释'],
name string,
age int
)
[COMMENT '对该表的注释']
//行之间的分隔符为空格
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' '
//列之间的分隔符默认为
CDH4.3版本中并没有提供现成的Parquet安装包，所以如果在Hive或Impala中需要使用Parquet格式，需要手动进行安装，当创建Parquet格式的表时，需要定义Parquet相关的InputFormat,OutputFormat,Serde，建表语句如下hive> create table parquet_test(x int, y string)
&g
转载
2023-07-23 17:30:57
100阅读
目录创建表使用 CTAS 建表使用 LIKE 子句建表查看表使用SHOW查看表查看数据库中的表查看表的详细信息查看表的字段信息查看建表语句查看表属性使用DESCRIBE查看表信息清理表DROP TABLETRUNCATE TABLE修改表修改表名修改表属性修改表的SerDe属性修改表的文件格式修改表的存储位置合并表中的小文件修改字段的名称、类型、位置、注释添加/替换字段 创建表CREATE [T
Hive建表注释中文乱码问题（desc/show create table）hive建表注释中文乱码问题问题描述：create table test(
id int comment '测试id',
name string comment '测试姓名'
)
comment '测试用表';使用上述建表语句，建表完成后，使用desc test/desc formatted test或者show
转载
2023-08-19 17:42:56
42阅读
## 如何在Hive中指定路径建表
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Hive中指定路径建表。首先让我们来看一下整个过程的流程，然后逐步介绍每一步需要做什么以及需要使用的代码。
### 流程概览
以下是在Hive中指定路径建表的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个外部表 |
| 2 | 指定表的路径 |
| 3 | 将数据加载到表中
# Hive建表指定时区
在Hive中，我们可以通过建表的方式来创建数据表，并可以指定时区信息，以确保数据的准确性和一致性。在本文中，我们将介绍如何在Hive中建表并指定时区的方法，并提供代码示例进行演示。
## 什么是Hive?
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言来操作存储在Hadoop集群中的数据。通过Hive，用户可以方便地进行数据查询、
1、TextFile Hive数据表的默认格式，存储方式：行存储。 可以使用Gzip压缩算法，但压缩后的文件不支持split 在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。create table if not exists textfile_table(
site string,
url string,
pv bigint,
转载
2023-07-10 21:59:42
123阅读
## hive 建表指定 INPUTFORMAT
在Hive中，我们可以通过创建表并指定INPUTFORMAT来定义数据的读取方式。INPUTFORMAT是一种Hadoop MapReduce框架中用于读取数据的接口，它定义了数据如何被分片、读取和解析的规则。Hive在底层使用MapReduce来处理数据，因此可以使用Hadoop支持的各种INPUTFORMAT来读取数据。
### INPUT
## Hive建表指定路径
在Hadoop生态系统中，Hive是一种构建在Hadoop上的数据仓库基础设施，可以提供用于查询和分析大规模数据的高级SQL接口。当我们在Hive中创建表时，可以通过指定路径来控制表的数据存储位置。本文将介绍Hive建表时如何指定路径，并提供相应的代码示例。
### Hive建表指定路径的作用
在Hive中，通过指定路径来创建表有以下几个作用：
1. 控制数据存
原创
2023-08-29 06:38:38
697阅读
1 Hive DDL建表基础1.1 完整建表语法树1.2 Hive数据类型Hive数据类型分为:原生数据类型（primitive data type）和复杂数据类型（complex data type）英文字母大小写不敏感复杂数据类型的使用通常需要和分隔符指定语法配合使用如果定义的数据类型和文件不一致，hive会尝试隐式转换，但是不保证成功,不成功的话默认转为null值原生数据类型:复杂数据类型:
转载
2023-08-29 20:20:28
106阅读
