**一、Hive介绍Hive官网：https://hive.apache.org/1.1 hive简介 Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步
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2023-08-18 21:12:13
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--创建内表
create table if not exists employee(
id int comment 'empoyeeid',
dateincompany string comment 'data come in company',
money float comment 'work money',
mapdatamap array<string>,
arraydata
一、Hive到底是什么 1. 如何理解Hive （1）从概念上来看-> Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具；它是MapReduce的一个封装，底层就是MapReduce程序；-> Hive可以将结构化的数据文件（eg：按照各字段分类的数据）映射成一张虚表，并提供类SQL查询功能；-> 有了Hive后我们就不用再写麻烦的MapReduce程序了。（2）从本质上
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2023-07-12 11:14:01
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Hadoop优势hdfs定义hdfs优点什么是hiveHive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序 1）Hive处理的数据存储在HDFS 2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3）执行程序运行在Yarn上Hiv
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2023-07-12 11:13:55
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什么是Hive？Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。Hive基于Hadoop来完成工作。 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具（E抽取T转换L加载），可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序 1.Hive处理的数据存储在HDFS 2.Hive分析（翻译工作）数据底层的实现是MapReduce
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2023-07-12 11:14:05
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1.什么是Hive？Apache Hive是一款建立在Hladoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在Hadoop文件中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表，基于表提供了一种类似SQL的查询模型，称为Hive查询语言(HQL)，用于访问和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。Hive核心是将HQL转换为MapReduce程序，然后将程序提交到Hadoop群集执行。Hive由Faceb
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2023-09-01 08:26:53
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一、HIVE简介Hive是为提供简单的数据操作而设计的下一代分布式数据仓库。HIVE的操作语句称为HiveQL，他提供了简单的类似SQL的语法的HiveQL语言进行数据查询。同时，HiveQL语言能力不足时，它也能允许使用传统map/reduce进行复杂数据分析。 Hive搭建在Hadoop平台之上。它并不是一个真正的数据库，他的元数据存储在其他的数据库中，例如mysql。Hadoop平
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2024-02-18 08:11:18
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一、Hive的起源Hive起源于Facebook（一个美国的社交服务网络）。Facebook有着大量的数据，而Hadoop是一个开源的MapReduce实现，可以轻松处理大量的数据。但是MapReduce程序对于Java程序员来说比较容易写，但是对于其他语言使用者来说不太方便。此时Facebook最早地开始研发Hive，它让对Hadoop使用SQL查询（实际上SQL后台转化为了MapReduce）
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2023-07-17 22:28:01
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环境 虚拟机：VMware 10 Linux版本：CentOS-6.5-x86_64 客户端：Xshell4 FTP：Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1一、简介Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类sql语句的查询功能；Hive使用Hql作为查询接口，使用HDFS存储，使用mapr
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2023-08-18 21:00:04
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首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性： 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计
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2023-06-13 22:50:43
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Hive是一个基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。在本质上，Hive与Pig一样，都是将相应的查询语句转换为MapReduce程序，简化数据处理过程。不过相比Pig来说，Hive使用的HiveQL语言很接近SQL语言，因此对于开发人员
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2023-08-22 20:48:09
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标签（空格分隔）： Hadoop Hive hwi1.Hive简介 之前我一直在Maxcompute上进行大数据开发，所以对数仓这块还算比较了解，在接受Hive的时候基本上没什么大的障碍。所以，有需求用到hive的同学，应该对数据仓库相关概念以及数仓设计模型有了大致的了解了。简单来说，Hive是一个基于Hadoop文件系统智商的数据仓库架构(数据存储还是HDFS)，它为数仓的管理提供了：ETL工
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2024-07-27 13:26:37
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1. 内部表 create table zz (name string , age string) location '/input/table_data'; 注：hive默认创建的是内部表 此时，会在hdfs上新建一个zz表的数据存放地
load data inpath '/input/data' into table zz; 会将hdfs上的/input/data目录
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2023-07-15 00:29:41
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1.创建表 (1) COMMENT：为表和列添加注释。 (2) ROW FORMAT DELIMITED 列与列之间\t分隔 行与行之间\n分隔 (3) STORED AS指定存储文件类型 常用的存储文件类型：SEQUENCEFILE（二进制序列文件）、TEXTFILE（文本）、RCFILE（列式存储格式文件）。如果文件数据是纯文本，可以使用STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，
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2023-09-03 13:18:43
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# 如何在Hive内修改表名
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(登录Hive) --> B(选择数据库)
B --> C(修改表名)
C --> D(确认修改)
```
## 步骤
| 步骤 | 描述 | 代码 |
|------|---
原创
2024-04-06 05:58:42
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查看所有的数据库show databases;创建数据库create database if not exists myhive; use myhive;说明：hive的表的存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个数据指定的<name>hive.metastore.warehouse.dir<\name> <value>/user/hive/ware
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2023-08-23 21:16:07
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Hive的三种安装配置(本人常用第三种远程模式安装)一. 在所有节点下修改好core-site.xml文件配置 代码如下:<!-- 整合
hive -->
<property>
<name>
hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>*</value>
</propert
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2024-04-17 14:34:32
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对于hbase 与 hive的集成，主要就是依靠两者的API接口进行相互通讯，我们直接来看，主要的两种方式，个人觉得这种功能在实际工作，应该运用的比较少一、将hive中存在的表映射到hbase中（集成操作都是在hive中进行的）1、首先我们hive中存在一张有数据的表hbase_hive_empinfo 至于为什么要存在这样一张表后面会说到，2、我们在hive中来创建一张和hbase有映射关系的表
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2023-07-14 13:10:01
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## Hadoop单机Hive表科普
在Hadoop生态系统中，Hive是一个数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言（HiveQL），可以将结构化数据存储在Hadoop的分布式文件系统中，并进行查询和分析。在Hive中，数据被组织成表，类似于关系数据库中的表。
### Hive表的概念
Hive表是Hive中最基本的数据组织方式，它类似于关系数据库中的表，具有行和列的结构。每个表都有一
原创
2024-04-06 06:05:04
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内部表：创建：create table 内部表名(字段1 字段类型,字段2 字段类型,...) location 'hdfs目录';
（注：
hive建表时默认为内部表；
如果创建内部表时没有指定location，就会在/user/Hive/warehouse/下新建一个表目录，其余情况同上）
例：create table test(name string,age int) lo
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2023-09-28 12:48:12
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