HIVE hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据映射成一张数据表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转化为MapReduce任务进行运行，优点是学习成本低，可以通过类sql语句快速简单的实现MapReduce的统计，不必专门开发MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计。 &nbs
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2023-07-12 21:13:45
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一、Hive概述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，并提供类SQL查询功能。其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端本质是：将HQL转化成MapReduce程序二、H
一、Hive数据导入导出1、hive数据导出 很多时候，我们在hive中执行select语句，希望将最终的结果保存到本地文件或者保存到hdfs系统中或者保存到一个新的表中，hive提供了方便的关键词，来实现上面所述的功能。
1.将select的结果放到一个新表中（首先要用create table创建新的表格）
insert overwrite table table_name
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2023-05-18 13:45:56
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目录数据类型基本数据类型集合数据类型类型转化DDL数据定义创建数据库查询数据库显示数据库查看数据库详情切换当前数据库修改数据库删除数据库数据类型基本数据类型Hive数据类型Java数据类型长度例子TINYINTbyte1byte有符号整数20SMALINTshort2byte有符号整数20INTint4byte有符号整数20BIGINTlong8byte有符号整数20BOOLEANboolean布
Hive数据定义HiveQL是Hive查询语言,作为ANSI SQL的一种方言。但是其还是有和关系数据库支持的SQL中有本质的差异。如：Hive不支持事务，且默认情况下不支持行级别插入，更新，删除操作。 虽然可以在HiveQL中使用关联子句，但HiveQL中并没有主外键概念，也就没有强制的约束控制，这样数据的存储可以宽泛很多。Hive数据库Hive中的数据库概念本质上仅仅是目录或者命名空间，然而用
DDL语法1. 数据库操作创建一个数据库会在HDFS上创建一个目录，Hive里数据库的概念类似于程序中的命名空间，用数据库来组织表，在大量Hive的情况下，用数据库来分开可以避免表名冲突。Hive默认的数据库是default。hive不能使用关键字、数字开始的字符串来作库表名，不区分大小写。1.1 创建数据库例子：hive> create database [if not exists] d
hive数据库操作（上）1、DDL---数据定义语言1.1数据库操作1.2表操作1.2.1管理表与外部表1.2.2分区表2、DML---数据操作语言2.1数据导入2.2数据导出 1、DDL—数据定义语言1.1数据库操作创建数据库create database db_hive;避免要创建的数据库已经存在错误，增加if not exists判断。（标准写法）create database if no
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2023-06-14 21:27:55
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目录创建和查询数据库查询数据库修改数据库切换数据库删除数据库 创建和查询数据库掌握常用的建库语句掌握查询数据库的常用语句任务1：创建数据库任务2：查询数据库1.1 建库语法结构CREATE（DATABASE| SCHEMA）[IFNOTEXISTS] database_name [COMMENT'database_comment'] [LOCATION 'hdfs_pa
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2023-09-01 19:37:49
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目录ddl: data define lauguage库操作：表操作：建表说明：创建表：查看表列表查看建表语句查看表的详细信息查看hive函数列表修改表清空表删除表dml:数据插入：1）load的方式进行数据加载2）insert方式例子：3）分区表的数据插入4）分桶表的数据插入：5）数据导出查询：1）join:2）常见的关联的方式：3）hive中的几个by4）hive的分析函数：hive的数据类型
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2023-07-20 20:13:58
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备注: Hive 版本 2.1.1 文章目录一.Hive的DML(数据操作语言)概述二.Load 命令2.1 数据准备2.2 将服务器文件加载到hive表2.3 将HDFS文件加载到hive表三.INSERT INTO TABLE FROM Query3.1 Insert into select 语句3.2 Insert overwrite select 语句3.3 multiple insert
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2023-07-13 16:35:06
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《第四章 HiveQL：数据定义》（1）Hive不支持行级插入操作、更新操作、删除操作4.1 Hive中的数据库（1）Hive中数据库的概念，本质上仅仅是表的一个目录或者命名空间。避免表命名冲突（2）在所有数据库相关的命令中，都可以使用SCHEMA关键字代替TABLE关键字（3）Hive会为每个数据库创建一个目录。数据库中的表将会以这个数据库目录的子目录的形式存储。例外是default
一 、 Hive 基本操作1. 数据库操作(增、删、改、查)1.1 创建数据库create database if not exists test_001; 使用数据库 use test_001;说明：hive 的表存放位置模式是由 hive-site.xml 当中的一个属性指定的，默认是存放在该配置文件设置的路径下，也可在创建数据库时单独指定存储路径。hive.metastore.warehou
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2023-07-09 22:12:41
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Hive是什么hive是用来解决海量结构化的日志数据统计问题的，一般是作为建立在Hadoop上的OLAP数据仓库。它是一个客户端，主要是将SQL转化成MR任务，特别适合离线处理。它有着类似于SQL的语法，上手难度小，最特别的是它有着统一的元数据管理便于其他组件也可以使用。详细说明Hive是什么1、Hive 由 Facebook 实现并开源2、是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具3、可以将结构化
随着技术的发展，人们慢慢的发现MapReduce代码开发需要的成本过大，项目周期要求太短等原因从而诞生了Hive...下面来说一下hive的一些情况Hive简介什么是Hive？1、Hive 由 Facebook 实现并开源 2、是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3、可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4、并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5、底层数据是存储在 HDFS 上 6、
Hive 入门教程hive 没有诞生的时候，我们对一个需求写大量的程序代码来实现 mr 的逻辑，产生很多重复代码，也会有很多重复的逻辑，这个时候 hive 应运而生。hive 可以把一段 sql 代码转化为 mr 去执行然后的得到结果，他是 facebook 开源，用于解决海量结构化日志的数据统计工具,它可以把结构化的数据统计为一张表,并提供 SQL 或者 HSQL 来查询数据。其实这个表是不存在
背景：最近做的一个项目需求需要把生产环境服务器上指定目录下数据推送到hdfs上，然后通过hive去查询，但在安装hive之前需要先安装mysql，原因是啥呢？先了解下他们之间的关系。一、什么是HiveHive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，我们可以方便地进行ETL（数据仓库技术，将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程
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2023-05-18 14:09:54
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hive基础介绍一、Hive介绍二、Hive架构与运行机制2.1 Hive架构2.2 Hive的运行机制三、Hive的数据类型和数据存储类型3.1、数据类型3.2、数据存储类型四、Hive的操作、查询与函数4.1、数据操作4.2、数据查询4.3、连接查询4.4、内置函数 一、Hive介绍Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构，用于存储和处理海量的结构化
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2023-06-14 21:33:07
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这些年大数据概念已经成为IT界的热门，我们经常也会在新闻和报纸中看到。大数据概念中最为关键的技术就是数据库管理系统，伴随着hadoop和MapReduce技术的流行，大数据的数据库中Hive和Spark等新型数据库脱颖而出；而另一个技术流派是基于传统的并行数据库技术演化而来的大规模并行处理（MPP）数据库比如GreenPlum和HAWQ也在最近几年突飞猛进，这两种流派都有对应的比较知
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2023-08-16 17:28:31
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为何分区分桶我们知道传统的DBMS系统一般都具有表分区的功能，通过表分区能够在特定的区域检索数据，减少扫描成本，在一定程度上提高查询效率，当然我们还可以通过进一步在分区上建立索引进一步提升查询效率。在此就不赘述了。在Hive数仓中也有分区分桶的概念，在逻辑上分区表与未分区表没有区别，在物理上分区表会将数据按照分区键的列值存储在表目录的子目录中，目录名=“分区键=键值”。其中需要注意的是分区键的值不
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2023-07-20 19:40:27
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【博学谷学习记录】超强总结，用心分享|Hive数据库和表操作知识积累一、Hive数据库操作二、Hive的表操作2.1 Hive的表数据类型2.2 Hive的表分类2.3 Hive的内部表操作2.4 Hive的外部表操作2.5 Hive表的其他操作2.6 Hive表的复杂类型操作 【博学谷学习记录】超强总结，用心分享|Hive数据库和表操作知识积累一、Hive数据库操作-- 1、当你创建一个数据库
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2023-07-04 10:46:50
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