好了，进入正题。今天我们要探讨的话题是Hive的里面的表与外部表两个概念，以及如何在Hive里面创建表和外部表，它们之间有什么区别等话题。在本博客的 让你彻底明白hive数据存储各种模式文章里面我们谈到了Hive的数据存储模式，里面简单的说到Hive中表以及外部表的简单概念，相信很多读者对这些概念还不是很了解，今天就给大家科普一下，希望对大家有所帮助。 相信很多用户都用过关系型数据库，我们可以
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2023-08-18 22:58:16
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1 Impala 基本介绍impala 是 cloudera 提供的一款高效率的 sql 查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比 hive 快 10 到 100 倍，其 sql 查询比 sparkSQL 还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询 sql 工具，impala 是参照谷歌的新三篇论文（Caffeine--网络搜索引擎、Pregel--分布式图计算、Dremel--
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2023-08-08 07:27:30
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前言：之前在公司写一套hive大数据查询接口，对大数据环境与查询有了一定了解，这里写个入门文章总结一下。一开始我们的方案是java直接连hive去查，数据是存hbase的，大数据工程师在hive和hbase之间做了映射，所以在hive中能查到。但是经过我的实际测试，直接连hive查速度很慢，即使只有几条数据查出来也要等待n秒钟，关于这个问题的分析我在网上看到的最好懂的说法是hive是数据仓库，原理
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2023-07-13 14:31:43
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1. 什么是ImpalaCloudera公司开源提供的一款sql on hadoop的软件。号称是当前大数据领域大查询最快的一款sql on hadoop的工具impala能够兼容hive，具有实时批处理等特点，提供高并发2. Impala与hive之间的关系impala与hive是紧耦合的，使用impala之前必须安装好hive数据仓库impala的优点以及缺点： 优点：计算速度很快，提供近乎实
Impala操作外部表和内部表。一些基本操作同Hive的命令一样
原创
2023-04-30 06:40:29
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Kudu 与 Apache Impala紧密集成，允许使用 Impala 的 SQL 语法从 Kudu tablets 插入，查询，更新和删除数据。此外，还可以用 JDBC 或 ODBC， Impala 作为代理连接 Kudu 进行数据操作。配置Kudu 内不需要进行配置更改，从而可以访问 Impala 。 建议配置 Impala 与 Kudu Master servers 的位置：在 Impal
# 如何实现impala创建hive内部表
## 1. 事情流程
在实现"impala创建hive内部表"的过程中，有一系列步骤需要按照顺序依次进行。以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------|
| 1 | 连接到Impala |
| 2 |
## 实现Impala自动刷新Hive表的步骤
### 整体流程
下面是实现Impala自动刷新Hive表的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[创建Hive表] --> B[加载数据到Hive表]
B --> C[创建外部Impala表]
C --> D[刷新Impala元数据]
D --> E[查询Impala表数据]
```
问题描述：使用Spark SQL采用overwrite写法写入Hive（非分区表，），全量覆盖，因为人为原因脚本定时设置重复，SparkSql计算任务被短时间内调起两次，结果发现任务正常运行，造成写入表中数据结果存在同一张表有重复的行，数据翻倍。从hdfs上可以看到也存在重复的的数据文件，会。有两组文件，每组大小是一样的。hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/xxx.
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2023-07-12 11:07:13
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文章中对hive表中导入数据 方法目录 方式一：通过load方式加载数据 方式二：直接向分区表中插入数据 方式三：查询语句中创建表并加载数据（as select） 方式四：创建表时通过location指定加载数据路径 1. 创建表，并指定在hdfs上的位置 2. 上传数据到hdfs上&
Hive管理表，也叫内部表。Hive控制着管理表的整个生命周期，默认情况下Hive管理表的数据存放在hive的主目录：/user/hive/warehouse/下，并且当我们删除一张表时，这张表的数据也会相应的被删除掉，在文件层面上讲，就是在Hive主目录下的表目录以及目录里面的数据文件都会被删除掉。
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2023-08-08 15:31:48
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1）hive中内部表和外部表的区别内部表：又叫管理表，表的创建，和删除都由hive自己决定。外部表：表结构上同内部表，但是存储的数据时自己定义的，外部表在删除的时候只删除元数据，原始数据时不能删除的。内部表和外部表的区别主要体现在两个方面：删除：删除内部表，删除元数据和数据；删除外部表，删除元数据，保留数据。使用：如果数据的所有处理都在 Hive 中进行，那么倾向于 选择内部表，但是如果 Hive
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2023-09-20 06:05:54
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启动metastore 启动hiveserver2启动beeline“-e”不进入 hive 的交互窗口执行 sql 语句 “-f”执行脚本中 sql 语句DDLCOMMENT：为表和列添加注释。PARTITIONED BY ：创建分区表CLUSTERED BY ：创建分桶表SORTED BY ：不常用，对桶中的一个或多个列另外排序LOCATION ：指定表在 HDFS 上的存储位置。在删除表的时
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2023-08-06 16:05:06
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HQL操作之-DDL命令参考:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL Hive表结构.png
查询数据库信息1-- 查看数据库信息
2desc database mydb2;
3desc database extended mydb2;
4describe database ex
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2023-05-25 16:17:38
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1. Hive的原理HiveQL语句会转化成MapReduce，提交任务到Hadoop中，用HDFS存储数据，MapReduce查询数据。1. 用户接口主有三个：CLI、JDBC/ODBC和WebGUI。 CLI为shell命令行；JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现，与传统数据库JDBC类似；WebGUI是通过浏览器访问Hive。2
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2023-08-02 11:22:42
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hive表加载数据总结自己在hive表中常用的几种载入数据的方式1. load data （常用）load data inpath ‘/集群路径.txt’;
load data local inpath ‘/本地路径’;2. select（偶尔用）insert into table tablename1 select * from tablename23. insert（基本不用）insert
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2023-06-07 17:48:45
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近日，AtScale公布了第四季度主流大数据SQL引擎的测试结果，主要针对Spark、Impala、Hive/Tez以及Presto。测试结果证实了我们早已实践出的一些事情：Impala是中等大小数据库查询的最佳选择，并且已经积累了不少用户，Presto在这方面也做得不错。Hive和Spark更适用于长时间分析查询。AtScale产品管理方面副总Joshua Klar表示，许多公司客户使用两个引擎
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2023-06-11 15:52:59
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1、外部表和内部表Hive 表分为两类，即内部表和外部表。 所谓内部表，即Hive 管理的表， Hive 内部表的管理既包含逻辑以及语法上的，也包含实际物理意义上的，即创建 Hive 内部表时，数据将真实存在于表所在的目录内，删除内部表时，物理数据和文件也一并删除。 外部表 （ external table）则不然，其管理仅仅是在逻辑和语法意义上的，即新建表仅仅是指向一个外部目录而已。 同样，删除
一、区别1.建表语句不同。外部表建表被external修饰；内部表没有，默认为内部表。2.存储位置不同。内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse），外部表数据的存储位置由自己制定；3.管理方式不同。内部表数据由hive本身管理，外部表数据由HDFS管理，因此删除表的时候不同，内部表会把所有的数据都删除，外部表只会
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2023-06-12 19:50:57
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零．Hive数据库存储四种方式的区别内部表：Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过/conf/hive-site.xml配置文件中的hive.metastore.warehouse.dir属性来配置，这个属性默认的值是在HDFS上的/user/hive/warehouse，所有的Hive内部表存储在这个位置。 外部表：
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2023-07-12 18:05:49
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