Hive（三）——数据定义每个数据库会创建一个目录，数据库下的表变现为改目录下的子目录(default库无自己的目录)数据库目录默认在hive.metastore.warehouse.dir指定的顶层目录后，例如，常见数据库database，则hive创建一个/user/hive/warehouse/database.db目录。# 我们可以通过以下命令修改建库默认位置
hive > CREA
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2024-05-30 01:47:23
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hive1、 /bin/hive2、 /bin/beelinebeenline> ! connect jdbc:hive2://youduk3:10000使用hive1、与hdfs 文件映射。1）创建映射文件touch test.txtvim test.txt1,allen,342,tom,223,acat,454,ali,215,afe,552、上传文件到hdfs//创建个临时目录hado
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2023-07-14 23:51:04
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创建Hive表并指定HDFS文件路径的流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建Hive表 |
| 步骤2 | 指定HDFS文件路径 |
下面我将逐步解释每个步骤应该做什么，并提供相应的代码示例。
### 步骤1：创建Hive表
在Hive中创建表需要使用Hive的DDL语句。以下是一个示例DDL语句用于创建Hive表：
```sql
CREAT
原创
2023-11-23 11:55:46
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一、概念Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于处理海量结构化数据； Hive把HDFS中结构化的数据映射成表； Hive通过把HiveSQL进行解析和转换，最终生成一系列基于Hadoop的MapReduce任务，通过执行这些任务完成数据处理。 理解：若没有hive则需要直接使用MapReduce直接处理数据，耗时耗力分区相当于创建不同文件夹二、数据准备1.在hadoop的家目录下新建一
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2023-07-12 11:19:29
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## 如何在Hive中指定HDFS文件路径
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Hive中指定HDFS文件路径。在这篇文章中，我将会给你一个整体的流程，并且详细解释每一步需要做什么以及需要使用的代码。
### 整体流程
下面是完成任务的整体流程，我们可以用表格形式展示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建外部表 |
| 2 | 指定HDFS文件路径
原创
2024-05-28 06:36:36
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4.1 创建数据库
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name
[COMMENT database_comment]
[LOCATION hdfs_path]
[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, …)];
1）创建一个数据库，数据库在HDFS上的默认存储路径是/user/hiv
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2023-08-03 15:19:39
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启动hadoop集群、启动hive的服务器端和客户端。一、创建内部表在weekend12客户端上执行如下命令：创建表语句(默认是内部表)create table teacher(id int ,name String ) row format delimited fields terminated by '\t'; row format delim
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2024-06-12 11:26:07
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这里写目录标题Hive SQL DDL建表语法树SerDe是什么Hive读写文件流程SerDe相关语法LazySimpleSerDe指定分隔符SERDE处理数据(如json)Hive默认分隔符指定存储路径案例使用原生数据类型使用复杂数据类型使用默认分隔符指定数据存储路径 Hive SQL DDL建表语法树“[]”中的语法可选“|”表示使用时，语法需要二选一建表语句中语法顺序要和语法树规则保持一直
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2023-09-22 15:05:29
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Hive安装记录 官方参考地址Hive是基于Hadoop的,所有使用Hive的必须先安装好Haoop步骤一先新建几个目录，并且设置权限,新建两个文件夹，并设置组可写的权限， 默认的仓库存储地址是/user/hive/warehouse，可通过修改属性文件更改位置，/tmp主要是存放Hive的一些临时文件，也可通过属性文件进行修改，后面两条命令主要是更改这两个目录的权限，让同一个用户组的用户对这个
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2024-05-16 22:48:56
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# 创建Hive表并指定HDFS
Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL来查询和分析大规模数据。在Hive中，我们可以通过创建表来定义数据的结构，然后将数据加载到这些表中进行查询和分析。同时，我们还可以指定HDFS作为数据存储的位置。
在本文中，我们将介绍如何在Hive中创建表并指定HDFS作为数据存储位置的步骤，并附上代码示例进
原创
2024-06-05 04:48:43
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Hive进阶篇（二）基本操作--根据日志建表+常用命令（含汇总）一、启动Hive（CDH集群的）参考：二、上传日志文件上传到HDFS上的/user/hive/warehouse/目录下首先创建一个目录：[root@cdh ~]# hdfs dfs -mkdir /user/hive/warehouse/original_access_logs-0104然后将将日志文件上传到该目录下：[root@c
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2023-07-20 15:23:01
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项目中使用的hive版本低于0.11，无法使用hive在0.11中新加的开窗分析函数。在项目中需要使用到row_number()函数的地方，有人写了udf来实现这个功能。new java project, BuildPath add hadoop-core..jar and hive-exec…jar。package myudf;
import java.util.Arrays;
import
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2024-06-11 10:40:05
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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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# 如何创建Hive表指定HDFS文件分隔符
## 一、整体流程
首先，我们来看一下整个操作的流程，可以用表格展示如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到Hive |
| 2 | 创建表 |
| 3 | 指定HDFS文件分隔符 |
## 二、具体步骤
### 步骤一：连接到Hive
首先，我们需要连接到Hive，可以使用以下代码：
```ma
原创
2024-06-04 03:53:30
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# Hive表导出CSV文件并导入HDFS的操作指南
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它能够提供数据的查询和分析功能。在许多实际应用场景中，我们需要将Hive表的数据导出为CSV格式，并将其上传到HDFS（Hadoop分布式文件系统）。本文将详细介绍这个过程，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是Hive和HDFS？
### Hive
Hive是一个用于大数据处理的S
原创
2024-08-08 13:05:13
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2019.04.25更新，新增数据类型转换部分一.装载数据--可自动创建分区
load data [local] inpath 'file_path' [overwrite] into table table_name [partition(partcol1=val1,parcol2=val2...)]使用local关键字,那么'file_path'应该为本地文件系统(hive客户端所在系统，如L
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2023-07-12 21:27:28
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介绍
Apache Hive是一个构建于Hadoop的数据仓库，注意不是数据库。Hive可以看成是用户编程接口或者数据库的逻辑层，它本身并不存储和计算数据，它依赖于基于数据库（基于HDFS）和Mapreduce，也就是说Hive本身并不存储数据。其对数据操作的语言类似于SQL，名为HQL。
Hive可以基于mysql和hbase，其自带了一个数据库Derby（坑爹的数据库）。
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2024-03-13 23:43:27
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文件夹的创建是一个相对简单的过程，主要是通过FileSystem中的mkdirs（）方法，这个方法在DFSClient实例中调用同名方法mkdirs（），通过Hadoop本身的RPC机制调用Namenode的mkdirs（）方法，最终这个调用PUSH到FSNameSystem的mkdirsInternal方法，这个方法主要就是检验访问权限，最后通过FSDirectory的unprotected
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2024-02-04 22:35:46
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### hive创建表导入csv文件流程
首先，我们来看一下“hive创建表导入csv文件”的整个流程。下面的表格展示了每个步骤的具体内容。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建表 | 使用Hive的DDL语句创建一个表，定义表的列名和数据类型 |
| 2. 创建表的存储位置 | 创建一个HDFS目录用于存储CSV文件 |
| 3. 导入CSV文件 | 使用H
原创
2023-10-05 12:36:37
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# 使用Hive创建外部CSV表
在大数据处理和分析的领域，Apache Hive 是一种流行的工具，它使得更容易在 Hadoop 上进行数据查询和分析。Hive 允许用户以 SQL 类似的语言（HiveQL）对存储在 HDFS （Hadoop Distributed File System）上的数据进行查询、分析和管理。在本文中，我们将学习如何使用 Hive 创建外部表来处理 CSV 文件。
原创
2024-08-18 06:27:10
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