什么是HIVE由Facebook实现并开源的，基于Hadoop的数据仓库工具，适用于离线的批量数据计算；底层数据存储在HDFS上，Hive可以将结构化的数据映射为一张数据库表；提供HQL（Hive SQL）查询功能**Hive的本质：**将SQL语句转换为MapReduce任务运行，进而使用户方便的利用HQL处理和计算存储于HDFS上的结构化数据。HIVE特点优点：可扩展性，横向扩展延展性：支持自
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2023-07-12 20:35:37
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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。Hive并不是一个完整的数据库, Hadoop以及HDFS的设计本身约束和局限性地限制了Hive所能胜任的工作。其中最大的限制就是Hive不支持记录级别的更新、插入或者删除操作。同时hive用户可以通过查询生成新表或者将查询结果导人到文件中。因为Hadoop是一个面向批处理的系统，而MapRed
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2023-10-30 18:45:15
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内表：删表删数据 （hdfs上的文件数据） 外表：删表不删数据（hdfs上的文件数据）内表 创建表时没加external，默认是内表所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在warehouse这个目录中。删除表时，元数据与数据都会被删除创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到
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2023-10-23 09:07:39
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1、 内表和外表的区别内表和外表之间是通过关键字EXTERNAL来区分。删除表时：内表：在删除时，既删除内表的元数据，也删除内表的数据外表：删除时，仅仅删除外表的元数据。CREATE [EXTERNAL]
page_url STRING, referrer_url STRING,
ip STRING COMMENT 'IP Address of the User',
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2023-07-12 11:09:20
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1.1 hive的简介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/Spark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/Spark的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce/Spark Sql的客户端
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2023-07-12 20:34:47
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Hive 7、Hive 的内表、外表、分区
1、Hive的内表Hive 的内表，就是正常创建的表，在 中已经提到； 2、Hive的外表创建Hive 的外表，需要使用关键字 External： CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
[(col_n
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2023-09-17 09:55:00
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# Hive外表简介与使用
Hive是一个用于大数据处理的SQL查询工具，基于Hadoop开发。Hive提供了一个方便的方式来处理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的大规模数据。因此，“外表”成为了Hive中一个重要的概念。本文将介绍Hive外表的定义、用途、创建方式及其使用示例，并展示相应的代码。
## 什么是Hive外表？
Hive外表（External Table）是一种在
原创
2024-09-19 07:51:43
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一、Hive的基本概念 （安装的是Apache hive 1.2.1） 1、hive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为一张数据库表， 并提供类 SQL 查询功能， h
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2023-09-08 18:25:32
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欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos《hive学习笔记》系列导航基本数据类型复杂数据类型内部表和外部表分区表分桶HiveQL基础内置函数Sqoop基础UDF用户自定义聚合函数(UDAF)UDTF本篇概览本文是《hive学习笔记》系列的第三篇，要学习的是各种类型的表及其特点，主要内容如下：建库内
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2024-05-28 22:57:31
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Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具。使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql，和传统关系型数据库有区别，所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维。基本原则：1：尽量尽早地过滤数据，减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段select ... from Ajoin Bon A.key = B.
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2024-08-06 18:14:58
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Doris总结-Join1.Broadcast Join
2.Shuffle Join
3.Colocation Join
4.Bucket Shuffle Join
5.Runtime Filter
顺序：Colocate Join -> Bucket Shuffle Join ->Broadcast Join -> Shuffle Join 目录Doris总结-Jo
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2023-11-16 14:31:06
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# Doris外表Hive：一个高效的数据处理框架
在现代的数据处理场景中，能够快速、准确地对海量数据进行分析和处理的工具尤为重要。Doris和Hive是两款广泛使用的大数据处理工具。本文将对Doris的外表Hive进行分析，探讨它们的特性与应用场景，并提供一些示例代码，帮助读者更好地理解它们的工作原理。
## 一、Doris与Hive的概述
### 1.1 Doris简介
Doris是一
实现“Doris Hive 外表”的步骤如下：
1. 创建外表
2. 指定外表的位置
3. 定义外表的结构
4. 加载数据到外表中
下面是每一步需要做的事情以及相应的代码：
1. 创建外表
首先，你需要使用CREATE EXTERNAL TABLE语句来创建外表。外表是基于已存在的数据文件或数据源的逻辑表。这意味着外表只是对数据进行了描述，实际数据并不存储在外表中。
```sql
CRE
原创
2024-02-09 05:58:23
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# Hive与Doris的外表对比
在现代大数据处理和分析领域，Hive和Doris都扮演着重要的角色。虽然两者都有各自的优势，但在具体的使用场景中，如何选择合适的工具往往显得尤为重要。本文将对Hive与Doris的外观及其特点进行探讨，并通过代码示例以及序列图帮助读者更好理解。
## Hive简介
Apache Hive 是一个数据仓库基础设施，可以方便地对存储在Hadoop上的数据进行读
原创
2024-09-23 04:09:49
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# Hive的外表与关系
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，主要用于大数据的存储、处理和分析。其中的“外表”概念，常常让新手感到困惑。本文将带你深入了解Hive的外表，包括它的特性、使用方式，并通过示例和关系图帮助你更好地理解。
## 什么是外表？
在Hive中，外表（External Table）允许用户定义数据结构，而数据本身则存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）之外
原创
2024-08-14 03:49:28
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# 实现"Hive CSV外表"的步骤和代码解析
## 简介
在Hive中，外部表是指基于已存在的数据，如CSV文件，构建的表。本文将向你展示如何使用Hive创建一个CSV外部表，并解释每个步骤所需的代码。
## 流程概述
下面是实现"Hive CSV外部表"的步骤概览。我们将在接下来的部分中详细解释每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建Hi
原创
2024-02-03 05:22:47
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# 创建Hive外表
在大数据处理领域，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言HiveQL，方便用户对存储在Hadoop中的数据进行查询和分析。在Hive中，我们可以创建内部表和外部表来管理数据，本文将重点介绍如何创建Hive外部表。
## 什么是Hive外部表？
Hive外部表是指在Hive中创建的表，它们与内部表不同的是，数据并不存储在Hive的数据仓
原创
2024-06-26 05:06:55
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# Hive 建外表教程
## 概述
在使用 Hive 进行数据分析时，我们经常需要在 Hive 中创建外部表。外部表可以与外部数据源进行连接，并且可以在 Hive 中使用 SQL 进行查询和数据分析。本文将针对如何在 Hive 中创建外部表进行详细说明，并提供了相关的代码示例和步骤说明。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 创建外部表流程
原创
2023-10-06 06:43:37
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# 如何实现Hive外部表语句
## 概述
在Hive中，外部表是一种特殊的表，它将数据存储在HDFS上的特定位置，而不是Hive默认的数据仓库中。在本文中，我将教你如何实现Hive外部表语句的创建过程。
## 流程
首先，让我们看一下整个过程的步骤：
```mermaid
erDiagram
确定外部数据存储位置 --> 创建外部表 --> 加载数据
```
## 步骤
###
原创
2024-07-12 04:41:16
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Database DDL操作DDLData Definition Language(即数据的定义语言)
create/delete/alter等操作，与关系型数据库中的DDL非常类似，几乎是一样的
官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home
DDL：https://cwiki.apache.org/con
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2024-09-09 17:25:43
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