# 用Java Hive建表
Hive 是基于 Hadoop 的一套数据仓库工具，可以方便地进行数据查询与分析。在 Hive 中，我们可以通过 Java 语言来创建数据表，为后续的数据操作提供便利。本文将向您介绍如何使用 Java Hive 来建表。
## Hive建表示例
首先，我们需要在 Java 中引入相关的库，以便能够连接 Hive 并执行建表操作。以下是一个简单的 Java 程序示
原创
2024-02-24 07:48:08
54阅读
1.Hive基本操作：1.1.Hive的建表语句： CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type
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2023-09-13 14:42:25
243阅读
今天介绍一下关于Hive的一些基础知识，首先Hive作为数据仓库，起源于Facebook，工作原理大致可以解释为：对用户输入的HQL语句进行解释，编译，优化并执行生成查询计划，并转化为MapReduce任务进而执行：解释器——编译器——优化器——执行器。 Hive的元数据一般存储在关系型数据库中，如MySql; 底层存储用到的是HDFS分布式存储系统。它的优点：1.?简单易上手：提
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2023-08-04 14:05:25
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内部表建表（manaaged_table）内部表定义1、由create table命令直接创建，没有加入关键字的表 2、内部表默认存储/user/hive/warehouse下，也可以由location指定、 3、drop表时会将表数据与元数据同时删除 根据以上两种建表方式，引出，hive常用的三种建表的方法内部表常规建表根据需求，分别列出表中的列，创建表应用场景场景：在库中没有相关的表，根
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2023-07-10 18:27:34
257阅读
注：hive其他语法在hive官网有说明，建议初学者，去官网学习一手的资料，
官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home#Home-UserDocumentation
官网说明
Hive建表方式共有三种：
直接建表法
查询建表法
like建表法
首先看官网介绍
CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL
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2023-06-16 10:31:51
236阅读
在项目开发中，一般数据库都会创建好，或者创建好后后面不需要进行改动。 Hive建表才是是学习使用hive的第一步，然后才能基于表对hive数据仓库进行操作。学习建表前，首先要知道hive表的构建属性 ，知道哪些属性是固定的，哪些属性是可以定制的等等。1、创建表方式一：官方标准语法:（hql不区分大小写,下面[]里的属性是可选属性）CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EX
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2023-09-04 16:07:07
168阅读
hive中的建表方式1 创建表语法语法：
create [external] table 表名(
列名1 数据类型,
列名2 数据类型,
......
)
[row format delimited
fields terminated by '分隔符' --设置列之间的分隔符
collection items termimnated by '分隔符' --设置集合中元素之间的
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2023-08-18 22:42:56
129阅读
最基本的建表语句：create table student(
id string comment '学号',
name string comment '姓名',
sex string comment '性别',
age string comment '年龄'
) comment '学生表';show create table student;CREATE TABLE `student`(
`i
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2023-08-18 23:08:09
98阅读
一、HQL建表语法格式（hql不区分大小写，[ ]中的属性是可选属性）CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[ (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...) ]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY(col_name data_type [CO
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2023-09-01 19:19:40
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hive分区（partition）简介：一/ 背景1、在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。2、分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。3、如果需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参数partitioned by，详见表创建的语法结构。&nb
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2023-05-25 16:17:53
230阅读
一、普通建表方式create table stu_info(id int,name string)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' '载入数据load data local inpath '/data/hivetest/stu_info_local' into table stu_info;load data inpath '/data/hiv
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2023-08-24 16:48:41
127阅读
# Hive 建表详解
在大数据领域中，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了类似于SQL的查询语言——HiveQL，用于对存储在Hadoop中的数据进行查询和分析。Hive通过将SQL语句转换为MapReduce任务来实现查询和计算。
在使用Hive进行数据分析之前，首先需要在Hive中创建表。本文将详细介绍如何使用Hive创建表，并提供代码示例来帮助读者更好地理解。
原创
2023-08-25 04:40:43
101阅读
hive部分------------------st建表（无分区）create external table st.表名
(
week int comment '周',
PV int comment '访问量',
UV int comment '访问人数',
prdt_type string comment '项目类型',
updatetime timestam
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2024-04-30 14:23:33
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背景： 小白最近开始接触hadoop生态中的hive，于是乎就开始了胡胡咧咧的hive学习史 建表： hive 建表分为内部表(没有external)和外部表 (有external)数据准备： 1、 通过 vi /home/hive/mytest01.txt创
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2023-07-20 18:26:42
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1、创建表（MANAGED_TABLE）：create table student(id bigint,name string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as sequencefile;注：row format delimited表示一行是一条记录 fields
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2024-02-08 22:24:31
53阅读
Apache 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，并提供一种HQL语言进行查询，具有扩展性好、延展性好、高容错等特点，多应用于离线数仓建设。1. Hive架构 存储：Hive底层存储依赖于hdfs，因此也支持hdfs所支持的数据存储格式，如text、json、parquet等。当我们将一个文件映射为Hive中一张表时，只需在建表的时告
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2024-06-26 08:26:29
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create table person(id int,name string,hobbies array<string>,address map<string,string>)partitioned by (spark_load_date STRING) 分区字段row format delimitedfields terminated by ',' 字段之间分隔符collection items te
原创
2021-12-16 10:38:28
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ed by ( logday string ) row format delimited fields terminated by '\t'collecti
原创
2023-04-20 16:41:15
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## Hive建表主建实现流程
为了帮助你了解如何实现Hive建表主建，我将按照以下步骤进行说明：
1. 创建Hive数据库：首先，我们需要创建一个Hive数据库，用于存储我们的表。你可以使用以下HiveQL代码创建数据库：
```sql
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS dbname;
```
其中，`dbname`是你想要创建的数据库名称。
2. 进入Hive数
原创
2023-10-20 06:03:16
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摘要：本文主要介绍了Hive创建表的一些知识，包含内部表、外部表、分区和分桶等。一、 表创建基本知识一般创建sql如下create table ods_uba.lin_test
(
operate_no string,
dev_no string,
user_id
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2023-07-12 18:06:21
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