Hive表分类5.1 管理表（内部表）内部表与数据库中的Table在概念上是类似的，每一个内部Table在Hive中都有一个相应目录存储数据，所有的Table数据（不包括External Table）都保存在这个目录中。删除表时，元数据与数据都会被删除。5.2 外部表在创建表的时候可以指定external关键字创建外部表，外部表对应的文件存储在location指定的目录下，向该目录添加新文件的同时
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2023-09-20 04:56:53
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1、管理表管理表也称为内部表，这种表或多或少的控制数据的生命周期，Hive在默认情况下会将这些表存储在配置项为hive.metastore.warehouse.dir所定义的目录中。管理表存在一些不足，不方便与其他工作共享数据，例如当有一份数据由pig或其他工具所创建并且主要由这一工具所使用，此时，如果我们需要hive对这份数据执行一些查询，可是并没有给予Hive对数据的所有权，我们可以再创建一个
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2023-07-12 21:25:36
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Hive概述 & 安装方式详解 Hive表操作Hive表分类 Hive Sql 操作 Hive 自定义函数 Hive On HBase四、表分类4.1 管理表（内部表）内部表与数据库中的Table在概念上是类似的，每一个内部Table在Hive中都有一个相应目录存储数据，所有的Table数据（不包括External Table）都保存在这个目录中。删除表时，元数据与数据都会被删除。4.2
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2024-02-04 21:55:52
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Hive五种表结构特性1，内部表：当删除内部表时，HDFS上的数据以及元数据都会被删除 2，外部表：但删除外部表时，HDFS上的源数据不会被删除但元数据会被删除 3，临时表：在当前会话期间存在，会话结束时自动消失。 4，分区表：将一批数据按照一定的字段或关键字分为多个目录进行存储 5，分桶表：将一批数据按照指定好的字段和桶的数量，对指定字段的数据取模运算，分成不同的桶进行存储，方便随机取样以及jo
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2023-08-31 19:26:53
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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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Table内部表、Partition 分区表、ExternalTable 外部表、Bucket Table 桶表 一、Table内部表 与数据库中的Table在概念上是类似 每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据。例如，一个表test，它在HDFS中的路径为：/ 所有的Table数据（不包括ExternalTable）都保存在这
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2023-06-28 17:36:21
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HIVE Temporary Table 例如 ：create temporary table tmp as select * from test.test001 ;注意：创建的临时表仅仅在当前会话是可见的，数据将会被存储在用户的暂存目录中，并在会话结束时被删除。如果创建临时表的名字与当前数据库下的一个非临时表相同，则在这个会话中使用这个表名字时将会使用的临时表
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2023-06-05 10:20:27
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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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1、什么是Hive?Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，将结构化的数据文件映射为一张表，提供与SQL类似的查询功能。1.1本质将HQL转换成MR程序 Hive处理的数据存储在HDFS上，分析数据由MR实现，执行程序在YARN上。优点：适合处理对实时性要求不高的大数据。 缺点：不适合迭代算法、数据挖掘。1.2 Hive框架的驱动器具有哪些？（1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符
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2023-09-20 06:05:40
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内部表先有表，后有数据。先创建了表对应的文件夹，再把数据上传到文件夹下作为表数据。create table people (col1 string, col2 string) row format delimited fields terminated by '\t';外部表先有数据，后有表。先在hdfs上有了数据文件，在创建表关联到数据，来管理数据。create external table p
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2024-04-01 17:53:33
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【小宅按】 Hive和Hbase在大数据架构中处在不同位置，Hive是一个构建在Hadoop基础之上的数据仓库，Hbase是一种NoSQL数据库，非常适用于海量明细数据的随机实时查询, 在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系如果两者结合，可以利用MapReduce的优势针对HBase存储的大量内容进行离线的计算和分析。引言 为什么要集成Hive和HBaseHive和Hbase在大数据架构中
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2023-11-21 22:43:50
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目录0. 相关文章链接1. 创建 Hive 外表2. 查询 Hive 外表2.1. 设置参数2.2. COW 表查询2.2.1. 实时视图2.2.2. 增量视图2.3. MOR 表查询2.3.1. 实时视图2.3.2. 读优化视图2.3.3. 增量视图0. 相关文章链接 Hudi文章汇总
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2023-11-09 00:46:19
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本文翻译于：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+Transactions 需要提醒的是，当前Hive版本是 0.14.0。之所以要添加这篇文章，是为后续的文章做铺垫。摘要：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，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句
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2023-12-05 13:23:03
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分享一个大牛的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！希望你也加入到人工智能的队伍中来！ Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。对于有一定基础的大数据学习者来讲，Hive是必须掌握的核心技术。Hive是什么？（1）Hive的定义 Hive一个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查询功能的数据仓库工具，而且它是基于Hadoop的。因此，从本质上来看，Hive
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2023-07-14 12:22:35
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一、Data Sinks在使用 Flink 进行数据处理时，数据经 Data Source 流入，然后通过系列 Transformations 的转化，最终可以通过 Sink 将计算结果进行输出，Flink Data Sinks 就是用于定义数据流最终的输出位置。Flink 提供了几个较为简单的 Sink API 用于日常的开发，具体如下：1.1 writeAsTextwriteAsText 用于
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2023-11-15 20:29:58
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Hive 的结构如图所示，主要分为以下几个部分：用户接口，包括 CLI，Client，WUI。 元数据存储，通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中。解释器、编译器、优化器、执行器。 Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算。用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时启动一个 Hive 副本
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2024-07-01 11:08:52
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Hive体系介绍★ Hive简介Hive是架构在Hadoop上的数据仓库架构。它提供了一系列的工具，可以用这些工具来进行ETL，即数据的提取转化加载。这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中HDFS中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL语言，称为QL，也被称为HQL.Hive的工作原理就是将SQL语句默诵成MR Job然后在Hadoop上运行。Hive的表就是HDFS的目录，表
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2023-09-14 23:46:26
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一、管理表(内部表) 我们目前所创建的表都是所谓的管理表也叫内部表，不过好像大部分人都叫内部表，因为这种表，hive会控制hive数据的周期，而且他会把内部表默认配置项hive.metastore.warehouse.dir(默认存储在hdfs的/user/hive/warehose/)目录下。但我们删除一个内部表时，hive也会删除这个表中的数据。但是管理表不方便和其他工作共享数据，同
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2024-02-20 11:17:29
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分区表与分桶表的区别：创建表时可以同时为表创建一个或者多个分区，我们在加载数据时为期指定具体的 分区，查询数据时可以指定具体的分区从而提高效率。分区表是把分区当成目录的，分区实际上是将表文件分成多个有标记的小文件以方便查询。分区表：在Hive Select查询中，一般会扫描整个表内容(HDFS上文件的内容)，会消耗很多时间做没必要的工作。分区表指的是在创建表时，指定partition的分区空间。使
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2023-09-20 06:05:30
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目录0-前言1-TextFile2-SequenceFile3-RCFile4-ORCFile4.1-ORC相比较 RCFile 的优点4.2-ORC的基本结构4.3-ORC的数据类型4.4-ORC 的 ACID 事务的支持4.5-ORC 相关的 Hive 配置5-Parquet5.1-Parquet基本结构5.2-Parquet 的相关配置：5.3-使用Spark引擎时 Parquet 表的压
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2023-06-28 19:15:28
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