一、数据导入1.向表中装载数据（Load）1.语法hive> load data [local] inpath '数据的 path' [overwrite] into table
student [partition (partcol1=val1,…)];（1）load data:表示加载数据 （2）local:表示从本地加载数据到 hive 表；否则从 HDFS 加载数据到 hive 表
目录数据导入load 加载数据**将hdfs中的文件load到表中****将本地文件load到表中**select加载数据动态分区**设置动态分区参数****创建原始表和分区表****开启自动分区****查询数据动态插入student_dyna表****查看分区目录：**数据导出将数据写入文件系统**将数据写入一个文件****将数据写入多个文件****从一张表中导出两个文件到不同的路径**、**通
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2023-07-27 18:57:33
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Hive Load语句不会在加载数据的时候做任何转换工作，而是纯粹的把数据文件复制/移动到Hive表对应的地址。语法LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2 ...)]描述如果命令中带有LOCAL，说明从本地文件系统加载数据
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2023-05-29 15:07:19
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DML操作(Data Manipulation Language)参考官方文档： DML文档因update和delete在Hive中一般用不到，本篇文章不做讲解。本文主要介绍Load和insert操作。1. LOAD（加载数据）LOAD作用是加载文件到表中（Loading files into tables） * 下面是官网上为我们列出的语法：LOAD DATA [LOCAL] INPATH '
# 如何实现“Load Hive”操作
## 操作流程
| 步骤 | 操作 |
| :---: | :--- |
| 1 | 打开注册表编辑器 |
| 2 | 选择要加载的hive文件 |
| 3 | 指定一个键名 |
| 4 | 修改注册表信息 |
| 5 | 卸载hive文件 |
## 具体操作步骤
### 步骤一：打开注册表编辑器
首先，打开注册表编辑器，可以通过运行命令 `reg
IntroductionParquet (http://parquet.io/) is an ecosystem wide columnar format for Hadoop. Read Dremel made simple with Parquet for a good introduction to the format while the Parquet pr
Hive数据导入方法、数据导出方法总结一、Hive数据导入方法 ——六条1. 使用 load data 导入2.使用 Insert into / overwrite 导入3. 使用 As select 导入4. 使用Location导入5. 使用Import导入6. 使用Sqoop导入二、Hive数据导出方法——五条1. 使用 Insert overwrite 导出2. 使用 Hadoop 命令
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2023-09-13 21:16:01
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Hadoop学习HDFS概述及常用命令一.HDFS概述1.背景2.定义二.HDFS优缺点1.优点2.缺点三.HDFS组成结构1.NameNode2.DataNode3.Client4.Secondary NameNode四.HDFS常用命令1.基本语法2.命令大全3.常用命令实操 HDFS概述及常用命令一.HDFS概述1.背景随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的
一、Hive数据操作---DML数据操作1、数据导入第一种方式：向表中装载数据（Load） //语法
hive> load data [local] inpath '/opt/module/datas/student.txt' overwrite | into table student [partition (partcol1=val1,…)]; load data:表示
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2023-08-18 22:43:11
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1.声明当前内容主要用于本人学习和复习，当前内容主要为使用LOAD方式将本地的文件导入导数据库中主要分为以下情况(struct、map、array)：创建表的时候指定分隔符本人准备的数据：1|admin|100,80,50|一等奖:2,二等奖:1|phone,watch
2|guest|60,50,90|一等奖:0,二等奖:1|switch,computer,mp32.创建表的时候指定分隔符删除存
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2023-09-01 09:59:08
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在hive客户端建一张表比如bb条件bb与cc表结构相同，cc有数据，把cc的数据导到bb里hive -e是为了解决每次进入客户端的麻烦操作，使用了hive -e命令，可以在hive客户端外对客户端进行操作，例如hive -e "use aaa;select * from cc limit 100" > ./files数据导入到files文件之后方式一：进入hive客户端执行命令load d
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2023-06-27 07:46:12
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数据的操作语言DML(Data Manipulation Language)1 LOAD（加载数据）加载文件到表中（Loading files into tables） -下面是官网上为我们列出的语法：LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, pa
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2023-08-18 22:25:41
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1、DML 数据操作1.1、数据导入1.1.1、 向表中装载数据（Load）语法hive> load data [local] inpath '数据的 path' [overwrite] into table student [partition (partcol1=val1,…)];load data:表示加载数据local:表示从本地加载数据到 hive 表；否则从 HDFS 加载数据到
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2023-08-24 11:40:45
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装载数据
1、以LOAD的方式装载数据
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION(partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
1) 使用LOCAL这个关键字，那么这个路径应该为本地文件系统路径，是拷贝本地数据到位于
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2023-07-21 20:25:42
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目录使用LOAD DATA加载数据语法示例将查询结果插入到表中语法示例将查询数据写入到文件系统中语法示例使用 INSERT...VALUES 语句插入数据到表中语法示例 使用LOAD DATA加载数据Hive使用LOAD DATA加载数据的时候，不会进行任何的数据转换操作。完全就是简单的将数据文件复制/移动到表对应的路径下语法LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath'
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2023-07-10 21:45:00
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N.1 通用的Load/Save函数N.1.1 什么是parquet文件？1）Parquet是列式存储格式的一种文件类型，列式存储有以下的核心：可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量。(在hadoop讲过)压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码，进一步节约存储空间。只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能。Parquet
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2023-10-04 00:03:28
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什么是Hive?Hive是建立在Hadoop基础上的数据仓库基础架构。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL ，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 r
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2023-09-01 09:59:28
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Hive 常用DML操作 一、加载文件数据到表 二、查询结果插入到表 三、使用SQL语句插入值 四、更新和删除数据 五、查询结果写出到文件系统 DML（data manipulation language）数据操纵语言： 就是我们最经常用到的 SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE。 主要用来对数据库的数据进行一些操作。一、加载文件数据到表1.1 语法LOAD DATA
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2023-09-01 06:52:15
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1.建表时直接导入：如果你的数据已经在HDFS上存在，已经为结构化数据，并且数据所在的HDFS路径不需要维护，那么可以直接在建表的时候使用location指定数据所在的HDFS路径即可CREATE [EXTERNAL] TABLE t_lxw1234 (
day STRING,
url STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ’ ’
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2023-09-13 21:15:47
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# Hive Insert Load
Hive is a data warehousing infrastructure built on top of Hadoop that provides a high-level query language called HiveQL. HiveQL is similar to SQL and allows users to query and ana
