1.Hive存储格式Hive支持各种数据格式，Hive利用Hadoop的InputFormat API来从不同的数据源读取数据，使用OutputFormat API将数据写成不同的格式。2.数据存储格式修改查看当前默认文件存储格式set hive.default.fileformat;
set hive.default.fileformat=Orc;（1）textText是最简单最常见的存储格式，
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2023-07-14 17:58:22
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总体解释： 从功能上划分，SQL 语言可以分为DDL,DML和DCL三大类。 DDL（data definition language）：数据定义语言，用于定义和管理 SQL 数据库中的所有对象的语言 ； CREATE---创建表 ALTER---修改表 DROP---删除表 DDL比DML要多，主要的命令有CREATE、ALTER、DROP等
语句示范： create [EXTERNAL] table vv_stat_fact
(
userid string,
stat_date string,
tryvv int,
sucvv int,
ptime float
)
PARTITIONED BY ( 非必选；创建分区表
dt string)
clustered by (userid) into 3000 buckets // 非
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2023-05-23 14:41:15
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一丶建带有数据的表 :1.create table(建表) ; load data(传数据) ; --先建表,在用load加载数据到表中,形成映射2.create table ;insert into table + 存在的表名 + select from-插入的数据来自于后面是查询语句返回结果, 建表收插入数据3.create external table + location HDFS_pat
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2023-07-14 22:43:12
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主键、外键和索引的区别 定义：主键--唯一标识一条记录，不能有重复的，不允许为空
外键--表的外键是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值
索引--该字段没有重复值，但可以有一个空值作用：主键--用来保证数据完整性
外键--用来和其他表建立联系用的
索引--是提高查询排序的速度个数：主键--主键只能有一个
外键--一个表可以有多个外键
索引--一个表可以有多个唯一索引
# Hive 建表语句
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，它提供了一个类似于 SQL 的查询语言 HiveQL 来进行数据分析和处理。在 Hive 中，表是数据存储和管理的基本单位。本文将介绍 Hive 的建表语句，包括表的创建、字段定义、分区等。
## 建表语句示例
下面是一个示例的 Hive 建表语句：
```sql
CREATE TABLE IF NOT EXI
原创
2023-07-23 04:13:38
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# 创建Hive表的步骤和代码示例
## 介绍
在使用Hive进行数据分析时，首先需要创建表来存储和管理数据。本文将详细介绍如何使用Hive创建表的整个流程，并提供每一步需要使用的代码示例。
## 流程概述
下表展示了创建Hive表的整个流程，包括了每一步的描述和代码示例。
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 第一步 | 进入Hive命令行界面
一、建表语法：CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[CL
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2023-08-30 08:00:23
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摘要：本次分享主要介绍 Hive数据如何迁移到MaxCompute。MMA(MaxCompute Migration Assist)是一款MaxCompute数据迁移工具，本文将为大家介绍MMA工具的功能、技术架构和实现原理，再通过实际操作MMA，演示将Hive数据迁移到MaxCompute。演讲嘉宾简介：阿里云智能产品专家-云花精彩视频回顾：Hive数据如何同步到MaxCompute以下内容根据
查看hive建表语句：show create table tablename;查看hive表结构：describe tablename; 简写：desc tablename;
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2023-05-23 14:40:39
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简介项目中大部分情况下都是使用MySQL数据，而且主要使用的数据库类型是char、varchar、date
原创
2023-05-31 06:29:29
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数仓-DWD层1）对用户行为数据解析。2）对业务数据采用维度模型重新建模。订单明细事实表（事务型事实表）建表语句：DROP TABLE IF EXISTS dwd_order_detail;
CREATE EXTERNAL TABLE dwd_order_detail (
`id` STRING COMMENT '订单编号',
`order_id` STRING COMMENT '
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2023-07-12 22:02:47
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背景：记录一下hive创建数据库，建表，添加数据，创建分区等的语句吧，省得总百度，?第一步：hive的建库语句create database pdata_dynamic;查看是否创建成功了show databases;显示如下，则表示创建成功了hive> show databases;
OK
default
pdata_dynamic
Time taken: 0.297 seconds, F
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2023-09-01 18:03:11
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上一章介绍了如何安装hive以及hive的基础介绍，这里开始使用hive。使用之前先介绍hive的基础语句的学习，还有什么是内部表、外部表。hive基础语句我们来看看最基本的格式，因为格式有很多种，我们先来看一个总的，然后一点点解析。1.建表语句CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
// 定义字段名，字段类型
[(col_na
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2023-07-12 19:15:33
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Hive的建表语句建表语法CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXIST] table_name[(col_name data_type [COMMENT COL_COMMENT],.....)][COMMENT table_comment][PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment],....)][CLUSTERED BY (col_name,col_name,....)][SORTED BY
原创
2021-08-03 10:12:27
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Hive：前置 知识: (2) SQL技能: MySQL (3) Hadoop框架: HDFS + MapReduce2. Hive是什么Hive是FaceBook开源的海量结构化数据的分析框架. Hive的本质是将结构化的数据映射成一张表，最终表被翻译为MR程序. 底层还是通过MR作为计算引擎，HDFS作为存储，Yarn作为资源调度.3. Hive的架构:Hive计算的数据存储在HDFS Hiv
目录一 建表格式二 语句解析1. 内外部表 和 判断该表是否已存在2. 分区3. 分桶4.分隔符4.1 简单切割4.2 json处理4.3 map处理5.文件的存储方式6.存储位置7.表属性 一 建表格式create [external] table [if not exists] 表名(
列名1 类型1 [comment '列描述信息'],
列名2 类型2 [comment '列描述
# Python Hive 建表语句教程
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能在这里为你介绍如何在 Python 中使用 Hive 建表语句。Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它提供了 SQL 类似的查询语言，称为 HiveQL，用于查询和管理存储在 Hadoop 上的大数据。在 Python 中，我们可以使用 `pyhive` 库来实现与 Hive 的交互。
## 步骤概览
# 如何实现 Hive 建表语句 Paquert
Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库软件，它能让用户通过类 SQL 查询语言（HiveQL）来方便地处理和查询大规模数据集。对于刚入行的小白来说，理解如何在 Hive 中创建表是学习的第一步。在本文中，我们将详细介绍 Hive 建表的流程，并给出相应的代码示例和注释。
## Hive 建表流程
在建立 Hive 表之前，你需要
# Hive获得建表语句的科普文章
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了数据的摘要、查询和分析功能。通过Hive，用户能够以SQL风格的查询语言（HiveQL）操作存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大量数据。在使用Hive的过程中，我们常常需要创建表，而获得建表语句是一项常见的需求。本文将介绍如何获取Hive中表的建表语句，并配合相关的代码示例和流程图进行说明。
