# Hive 临时表使用场景
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Hive中使用临时表。下面是整个流程的简要概述：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建临时表 |
| 2 | 加载数据到临时表 |
| 3 | 对临时表进行操作 |
| 4 | 删除临时表 |
接下来，我将详细说明每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码示例。
## 步骤1：创建临时表
首
原创
2023-07-20 17:14:49
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set tez.queue.name=ecbireport;
SET hive.exec.dynamic.partition =true;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions.
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2023-05-25 11:36:37
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# MySQL临时表使用场景
## 引言
MySQL临时表是一种临时存储数据的机制，它可以在存储和查询大量数据时提供性能优势。在本文中，我将介绍使用临时表的一些常见场景，并向刚入行的小白开发者详细解释如何实现这些场景。
## 步骤概览
下面是使用临时表的一般步骤的概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建临时表 |
| 步骤2 | 插入数据到临时表 |
原创
2023-08-11 04:29:59
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一、MySQL中的两种临时表外部临时表通过CREATE TEMPORARY TABLE 创建的临时表，这种临时表称为外部临时表。这种临时表只对当前用户可见，当前会话结束的时候，该临时表会自动关闭。这种临时表的命名与非临时表可以同名(同名后非临时表将对当前会话不可见，直到临时表被删除)。内部临时表内部临时表是一种特殊轻量级的临时表，用来进行性能优化。这种临时表会被MySQL自动创建并用来存储某些操作
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2023-11-05 16:06:46
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# MySQL模拟临时表使用场景
在MySQL中，临时表是一种临时存储数据的表，它只在当前会话中存在，当会话结束时，临时表也会自动删除。临时表在某些情况下非常有用，比如在一些复杂的查询中，可以使用临时表来存储中间结果，简化查询逻辑。
## 临时表的创建和使用
下面我们来看一个使用临时表的场景，假设我们有两张表，一张是用户表(user)，包含用户的基本信息，另一张表是订单表(order)，包含
原创
2024-03-29 05:53:35
176阅读
近年我做的项目中较少使用临时表Temporary Table ，其实 Temp Table 还是可以有比较广泛的应用的。Temp Table 的特点：（1） 多用户操作的独立性：对于使用同一张临时表的不同用户，ORACLE都会分配一个独立的 Temp Segment，这样就避免了多个用户在对同一张临时表操作时发生交叉，从而保证了多个用户操作的并发性和独立性； （2） 数据的临时性：既然是临时表，顾
临时表临时表顾名思义，就是临时的，用完销毁掉的表。 数据既可以保存在临时的文件系统上，也可以保存在固定的磁盘文件系统上。临时表有下面几种：1、全局临时表这种临时表从数据库实例启动后开始生效，在数据库实例销毁后失效。在MySQL里面这种临时表对应的是内存表，即memory引擎。2、会话级别临时表这种临时表在用户登录系统成功后生效，在用户退出时失效。在MySQL里的临时表指的就是以create tem
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2023-06-29 10:45:37
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一、MySQL如何使用内部临时表？在某些情况下，服务器会在处理query的时候组建内部临时表，这种表有两种存在形式：1)、位于内存中，使用的是MEMORY存储引擎(内存临时表)2)、位于磁盘上，使用MyISAM存储引擎(硬盘临时表)服务器可能在最初创建的是内存临时表，之后当其变大到一定程度时再转变为磁盘临时表。对于服务器什么时候创建内部临时表或者临时表使用哪种存储引擎，用户不能直接控制。二、那么服
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2023-09-22 10:46:29
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问题：复杂查询中数据中间存储的性能瓶颈
在实际开发中，我们经常需要对大量数据进行复杂的计算或聚合操作。然而，在处理这些任务时可能会遇到以下痛点：
具体痛点
重复计算：对于需要多次使用的中间结果，如果每次都重新计算，会导致性能下降。
磁盘IO开销高：如果中间结果存储在普通表中，频繁的读写操作会增加磁盘IO负担。
资源占用过多：当处理大规模数据时，内存和CPU资源可能被过度消耗，影响系统整体性能。
【问题现象】线上mysql数据库爆出一个慢查询，DBA观察发现，查询时服务器IO飙升，IO占用率达到100%， 执行时间长达7s左右。 SQL语句如下： SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON c
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2023-10-12 22:19:46
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MySQL在很多情况下都会用到临时表，总结一下什么时候会用到临时表：什么是临时表：MySQL用于存储一些中间结果集的表，临时表只在当前连接可见，当关闭连接时，Mysql会自动删除表并释放所有空间。为什么会产生临时表：一般是由于复杂的SQL导致临时表被大量创建临时表分为两种，一种是内存临时表，一种是磁盘临时表。内存临时表采用的是memory存储引擎，磁盘临时表采用的是myisam存储引擎(磁盘临时表
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2023-05-23 12:35:42
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orace temp table
原创
2018-02-01 09:41:31
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实际工作用到的，放这里总结一下，容易健忘，mark一下：1）临时表：在网上搜索了一下，对比一下临时表和内存表：临时表的表结构和数据都是储存在内存中的，session开始到结束是它的生命周期。内存表的表结构是存储到数据库上的，数据放在内存中，网上推荐使用内存表，但我觉得我的应用场景更合适临时表。我的需求： 一个表中存储了孩子、双亲的vcf数据（测序数据，每一个样本的单体数据百万行），我需要将孩子的
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2023-08-30 22:42:00
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一：Hive体系结构(架构)的介绍1、Hive的概念：①Hive是为了简化用户编写MapReduce程序而生成的一种框架，使用MapReduce做过数据分析的人都知道，很多分析程序除业务逻辑不同外，程序流程基本一样。在这种情况下，就需要Hive这样的用户编程接口。Hive提供了一套类SQL的查询语言，称为QL，而在创造Hive框架的过程中之所以使用SQL实现Hive是因为大家对SQL语言非常的熟悉
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2023-08-18 13:42:51
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hive概述简介Facebook开源的用于解决海量结构化数据的数据分析框架基于Hadoop的数据仓库，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类SQL查询功能
使用HQL作为查询接口使用HDFS存储用MapReduce计算（现可支持多种计算框架）本质：将HQL转化成MapReduce程序优点使用类SQL语法，使用门槛降低统一的元数据管理，可与impala/spark等共享元数据灵活、易扩展
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2023-08-30 19:32:03
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一、hive是怎样保存元数据的 保存元数据的方式有： 1、 内存数据库Derby 特点： 保存数据小，不稳定。一般不使用。 2、 本地MySQL数据库 特点： 存储方式可以自己设定，持久化好，一般企业开发都用mysql做支持。 3、 远程MySQL数据库 特点： 相比而言，本地mysql数据库用的比较多，因为本地读写速度都比较快。二、什么是hive
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2023-07-12 20:31:59
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一、前言在执行语句时候，记得多“食用”explian看看语句性能如何？create table t1(id int primary key, a int, b int, index(a));
delimiter ;;
create procedure idata()
begin
declare i int;
set i=1;
while(i<=1000)do
inser
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2023-08-31 13:24:35
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Hive的视图其实是一个虚表，视图可以允许保存一个查询，并像对待表一样对这个查询进行操作，视图是一个逻辑结构，并不会存储数据。Hive中的索引只有有限的功能，Hive中没有主键和外键的概念，可以通过对一些字段建立索引来加速某些操作。Hive对外部表和视图都是可以建立索引的。若有索引表，删除一个索引将会删除这个索引表。若被索引的表被删除了，那么对应的索引和索引表也会被删除；若原始表的某个分区被删除了
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2023-07-20 18:40:30
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事务：之前了解到的是，转账(一个帐户上都加、一个帐户上进行减)行级事务(要保存一条insert\update不会出现只插入一部分的情况)实时：查询速度快，响应速度快。在企业里面，一个请求发送出去，如果不是太复杂的话，在做需求的时候，整个响应过程一般不会超过3SOLTP：一般指的是数据库OLAP:重点在于分析上，用于查询或者分析使用。没有实时要求一般是按天、周、月、年来进行数据统计。OLTP是要求实
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2023-08-10 12:55:50
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在大数据处理领域，Apache Hive 是一个非常流行的数据仓库基础设施，它提供了数据摘要、查询和分析能力。在 Hive 中，Snappy 压缩是一种重要的压缩格式，它不仅能减少存储空间，还能提高数据处理性能。这篇文章将深入探讨 Hive Snappy 的使用场景，以及其在大数据架构中的价值。
## 背景定位
### 适用场景分析
在处理大规模数据时，存储效率和处理速度变得尤为重要。压缩文件
