网上有篇关于hive的partition的使用讲解的比较好，转载了：一、背景1、在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。2、分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。3、如果需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参数partitioned by，详
修改表结构将表t1的列名name 修改为username ,增加列注释 new namealter table t1 change column name username string comment 'new name';增加列alter table t1 add colums(gender string)删除列，不建议这么做，可以重新创建一个表假设t1原来有name,age,sex三列，下面
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2023-07-18 16:47:33
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先进入hive的bin目录下，执行 ./hive 命令，进入hive的命令行界面。一 对数据库进行操作1 创建数据库假设要创建的数据库名称为tglog_aw_2018 可以用下面的命令来创建数据库：create database tglog_aw_2018;执行效果如下：2 查看数据库 可以使用下面的命令，进行数据库的创建：show databases;执行效果如下： 可以看到，除了我们创建的数据
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2023-08-18 14:45:43
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ORACLE限制每个分区表最大分区数量在64000个oracle exchange partition--创
原创
2014-10-21 22:30:24
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Hive官方网站上有详细的语法说明，参考LanguageManual。这里我把最常用的几块列出来。HIVE DDLDatabase建库语句
CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name
[COMMENT database_comment]
[LOCATION hdfs_path]
[MANAGEDLOCATION hdfs
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2023-07-11 10:29:39
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一.hive实现列自增1.用row_number()函数生成代理键insert into tbl_dim select row_number() over (order by tbl_stg.id)+t2.sk_max,
tbl_stg.* from tbl_stg cross join (select coalesce(max(sk),0) sk_max from tbl_dim) t2;
--
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2023-08-18 14:45:21
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由于应用下线，需要把数据库中相关应用的表删除，库中有一千多张表，事先已经将所有的表rename到test库中，drop table的脚步也已经准备好，所以接下来的工作本以为是很轻松的事情，但是在执行脚本的过程中，发现删除表的速度感觉有点慢，查看主机的负载也在挺高的，报警消息中thread running过高也出现了，发现大多数线程的状态是Opening Tables，但还是勉强的忍受了过去，事后想
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2023-07-11 10:26:14
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## Hive Drop 列的实现流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[登录Hive] --> B[进入指定数据库]
B --> C[检查表是否存在]
C --> D[获取表结构]
D --> E[确定要删除的列]
E --> F[生成新的表结构]
F --> G[创建新的表]
G --> H[导入数据
原创
2023-09-01 13:09:15
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# Hive Drop Partition
在Hive中，分区是组织和管理数据的一种常见方式。分区可以帮助我们在大型数据集中进行更快的查询和过滤操作。然而，有时我们需要删除某些分区，以便释放存储空间或清理数据。Hive提供了一个简单的命令来删除分区，即`DROP PARTITION`。
## DROP PARTITION语法
`DROP PARTITION`命令用于从表中删除一个或多个分区。
原创
2023-09-09 05:44:26
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写在前面有一张离线同步用到的表 源表新增了一个字段，所以对应的ods的表也要相应改变。 这张 表比较特殊，源表数据后端自己维护，只会保留最近几天的数据，对于历史数据是按天分区存放在ods的，所以对于历史数据的查询只能到数仓才行。目前ods的历史数据累计大于3亿多条。公司一个小伙伴在做的时候，一开始不清楚这一点，然后直接把源表给干掉了，源表其实还是使用的外部表，他也直接把HDFS上的文件直接给删除了
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2023-08-26 02:56:07
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在Hive中，当我们需要删除分区时，通常会使用`ALTER TABLE table_name DROP PARTITION`命令。但是，有时候我们可能会遇到一种情况，即删除的分区并没有完全被删除，而是被移动到了“Trash”目录下。这时候，我们就需要使用`MSCK REPAIR TABLE`命令来修复表的分区信息。
### Hive中的分区
在Hive中，分区是将数据按照某个特定的列进行分组存
# Hive中删除外部表的完整指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常遇到新手开发者在处理Hive数据库时的困惑。本文将详细解释如何在Hive中删除外部表，帮助新手快速掌握这一技能。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来了解删除外部表的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确认外部表的存在 |
| 2 | 使用`DROP TABLE`语句删除外部表
# Hive Drop Table 慢的解决方法
## 1. 概述
在Hive中，当我们删除（Drop）一个表时，有时候会遇到删除过程非常慢的情况。这通常是由于表的大小较大，或者表中有很多分区导致的。在这篇文章中，我将向你介绍如何解决这个问题，并给出相应的代码示例。
## 2. 解决方法
下面是解决Hive Drop Table慢的步骤，其中包含了每一步需要做的事情和相应的代码示例。
`
# Hive中Schema的删除及其优化
在大数据处理和分析的过程中，Apache Hive 是一个依赖于 Hadoop 的数据仓库。由于 Hive 具有良好的查询能力和扩展性，因此被广泛应用于海量数据的存储与分析。当我们需要删除某个 Schema 时，可能会发现操作速度缓慢，这时我们就需要了解背后的原因以及如何提高效率。
##为什么 Hive 删除 Schema 很慢？
在 Hive 中，
# Hive：删除表的所有分区
在Hive中，表可以被分为多个分区，这使得数据组织和查询效率更高。然而，有时候我们可能需要删除表的所有分区，例如在重建表格或清理数据时。本文将介绍如何使用Hive删除表的所有分区，并提供相应的代码示例。
## Hive分区
在Hive中，分区是将表按照特定字段的值进行划分的方式。通过将数据划分为多个分区，可以提高查询效率，减少数据扫描的范围。例如，如果我们有一
原创
2023-09-01 13:08:42
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## 什么是Hive以及Hive中的drop all table操作
Apache Hive 是一个数据仓库工具，用于在 Hadoop 中进行数据提取、转换和加载（ETL）的过程。Hive 提供了一个类 SQL 的查询语言，称为 HiveQL，用于处理和查询大规模数据集。
在 Hive 中，我们可以创建多个表来存储不同类型的数据。但是有时候我们需要删除所有的表，这时候就可以使用 `drop a
# Hive 表结构及其删除操作的解析
在处理大数据时，Apache Hive 是一个非常受欢迎的工具，可以通过 SQL 类似的语言进行数据的查询和管理。Hive 数据库中表的结构定义包括字段类型、表的存储格式等。在某些情况下，您可能需要删除 Hive 中的某些表。本文将深入探讨 Hive 表结构，并介绍如何安全地进行删除操作。
## Hive 表结构
Hive 表结构主要由几个部分组成：
# 如何在Hive中实现“drop tmp table”
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以通过SQL风格的查询语言来进行数据处理。在日常的数据分析和处理过程中，我们常常需要创建临时表（tmp table）来存储中间结果。但随时我们也会需要清理这些表，以免占用过多的存储空间。本文将详细介绍如何在Hive中实现“drop tmp table”的步骤，帮助新手开发者掌握这一基本操作。
# Hive 中的 Drop Partition PURGE：深入理解与应用
Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库软件，它提供了一种高层抽象，使得用户能方便地查询和分析大数据集。在 Hive 中，分区是重要的概念之一，通过将数据分割成多个分区，可以提高查询效率。然而，有时候我们需要删除某些分区中的数据。这篇文章将深入探讨 Hive 中的 `DROP PARTITION PURGE
sql语句insert overwrite table jk_ld_xyxj_1214_25002 partition (stat_month='202110')
select a.msisdn, a.25002_area_type, a.longitude, a.latitude from
(select msisdn,25002_area_type,longitude,latitude,row
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2023-07-11 10:32:12
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