1、DDL（Data Definition Language）数据定义1.1 数据库（Database）1.1.1 创建数据库1、语法CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name
[COMMENT database_comment]
[LOCATION hdfs_path]
[WITH DBPROPERTIES (property_name=prope
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2024-07-17 13:28:49
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CSV(Comma-Separated Values)文件中文件字符分隔值，CSV文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)，可以被常见制表工具(excel等)直接读取目录1 生成CSV2 结合django使用csv2.1 方案12.2 方案23 分页配合csv文件1  
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2023-11-11 11:43:14
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hive在建表是，可以通过‘STORED AS FILE_FORMAT’ 指定存储文件格式例如：hive> CREATE EXTERNAL TABLE MYTEST(num INT, name STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION
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2023-05-26 15:02:58
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有 3 个家伙来到了一家企业。第一个（数据仓库）身材魁梧：他带来了历史和经验，而且能言会道，所说的大部分话都是真的。但是，在许多方面，它有些自我膨胀，在另一些方面又有些铺张浪费，而且人们厌烦了各种结果的代价。Apache Hadoop 进入了同一栋建筑，声称要接管整个市场。他大肆鼓吹大数据、速度、数据量、种类以及一堆 v 开头的词汇，这些词汇在市场营销计划之外没有多大意义。他漫不经心地说着分析、预
# Hive创建CSV格式表的全貌
Apache Hive是一个数据仓库软件，用于在Hadoop上进行数据查询和分析，它能够使用类似SQL的语言进行大数据处理。在使用Hive的过程中，我们常常需要将数据存储为CSV格式。本文将介绍如何在Hive中创建CSV格式的表，包括代码示例和实际应用案例，帮助读者更好地理解这一过程。
## 一、CSV格式简介
CSV（Comma-Separated Va
原创
2024-08-10 07:06:45
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1 创建hive外部表其实这个问题应该是hive的问题。就是外部表在创建的时候需要指定目录。举例说明我们要创建一个外部表，其来源是test_tab这个文件，那么在LOCATION处是不是这样写呢？/user/hadoop-fd/shenchengguang/test_tab不是的。test_tab是文件，不是目录，会报错。所以需要先创建一个test目录，然后把文件放入.例如"""
crea
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2023-06-11 15:22:37
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在大数据中，Apache Spark是一个流行的分布式计算框架，支持使用Resilient Distributed Datasets(RDDs)来进行数据处理。RDD是Spark的基本数据抽象，它代表了可分区、不可变且可并行计算的数据集合。要使用Spark方法创建RDD，可以遵循以下步骤： 1.配置Spark环境：首先，确保你的系统上已经安装了Spark
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2024-06-20 13:41:23
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1.hive支持的数据类型：Hive支持原始数据类型和复杂类型，原始类型包括数值型，Boolean，字符串，时间戳。复杂类型包括array，map，struct，union。原始数据类型： 类型名称大小备注TINYINT1字节整数45YSMALLINT2字节整数12SINT4字节整数10BIGINT8字节整数244LFLOAT4字节单精度浮点数1.0DOUBLE8字节双精度浮点数1.0DECIM
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2023-08-24 08:05:10
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创建存储格式为csv类型的hive表自定义分隔符
在大数据的处理过程中，Hive 表格格式的选择至关重要。特别是在处理 CSV 类型数据时，开发者往往需要指定自定义分隔符，以满足数据的复杂结构要求。本文将为您详细介绍如何创建存储格式为 CSV 类型的 Hive 表自定义分隔符，并分享在实施过程中遇到的各种情况与解决方案。
## 版本对比
在 Hive 的不同版本中，针对 CSV 存储格式的特
# 如何在Spark中将数据存储为CSV格式
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意帮助你学习如何在Spark中将数据存储为CSV格式。下面是一个整个过程的步骤表格，以及每个步骤需要执行的代码和注释。
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 转换数据格式为DataFrame |
|
原创
2024-05-20 06:12:37
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Apache Hive支持Apache Hadoop中使用的几种熟悉的文件格式，如
TextFile，RCFile，SequenceFile，AVRO，ORC和Parquet
格式。Cloudera Impala也支持这些文件格式。 在建表时使用
STORED AS (
TextFile|RCFile|SequenceFile|AVRO|ORC|Parquet
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2023-08-22 16:40:50
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ReadShipMMSITwopackage com.xtd.fileimport java.io.Fileimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}object ReadShipMMSITwo { def main(args: Array[String]): Unit = { // sparkSession val spark = S...
原创
2021-08-26 09:23:49
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ReadShipMMSITwopackage com.xtd
原创
2022-04-22 13:53:59
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# 使用Hive创建表格并导入CSV文件
在大数据领域中，Hive是一个非常受欢迎的数据仓库解决方案。它基于Hadoop平台，提供了一种类似于SQL的查询语言，可以用于处理和分析大规模结构化数据。本文将介绍如何使用Hive创建表格并导入CSV文件。
## 步骤1：创建Hive表格
首先，我们需要在Hive中创建一个表格来存储CSV文件的数据。要创建一个表格，我们需要指定表格的列名和数据类型。
原创
2023-10-04 06:57:55
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# MySQL中的CSV存储引擎解析
在数据库的世界中，MySQL以其高效的性能和丰富的功能受到广泛使用。MySQL支持多种存储引擎，其中之一就是CSV（Comma-Separated Values）存储引擎。CSV存储引擎允许用户将数据存储为CSV文件，它主要用于数据的交换和迁移。本文将介绍如何在MySQL中创建CSV存储引擎的表，并通过代码示例来演示整个过程。
## 什么是CSV存储引擎？
一、通用加载和保存方式 SparkSQL提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API，根据不同的参数读取和保存不同格式的数据，SparkSQL默认读取和保存的文件格式为parquet1. 加载数据spark.read.load 是加载数据的通用方法scala> spark.read.csv format jdbc json load optio
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2023-11-10 05:04:13
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# SparkSQL 创建临时表详解
在大数据分析过程中，Apache Spark 以其强大的数据处理能力而被广泛使用。在实现数据分析时，SparkSQL 提供了 SQL 风格的接口，使数据分析变得更加直观和便捷。其中，临时表是 SparkSQL 中一项非常重要的功能，可以帮助我们高效地进行数据分析。本文将为您详细介绍 SparkSQL 的临时表创建以及其应用，配以代码示例和不同的图表帮助理解。
# SparkSQL创建临时表
Apache Spark是一个快速、通用、易于使用的大数据处理引擎，它支持多种数据处理任务，包括SQL查询。SparkSQL是Spark的一个模块，它提供了用于处理结构化数据的高级API。在SparkSQL中，我们可以使用SQL语句来查询和分析数据。在某些情况下，我们可能需要临时存储一些数据以供后续查询使用，这时候就可以使用临时表。
本文将介绍如何在SparkS
原创
2024-05-08 03:58:07
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# Flink SQL和Spark SQL创建表的实现方法
## 简介
本文将介绍如何使用Flink SQL和Spark SQL分别创建表。Flink和Spark是流行的大数据处理框架，提供了SQL接口方便开发者进行数据分析和处理。通过本文的指导，你将学会使用Flink SQL和Spark SQL创建表，为后续的数据处理工作打下坚实的基础。
## Flink SQL创建表步骤
下面是使用F
原创
2024-01-12 06:32:00
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## Hive创建表存储格式Parquet的实现方法
### 1. 简介
在Hadoop生态系统中，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构工具，它提供了一个方便的SQL风格查询的能力，可以将结构化的数据映射到Hadoop的分布式文件系统上。而Parquet是一种列式存储格式，它能够提供更好的压缩率和查询性能。本文将介绍如何在Hive中创建表并指定存储格式为Parquet。
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原创
2023-10-10 03:58:56
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