Hive内部表：默认创建的表就是内部表。Hive完全管理表（元数据和数据）的生命周期，当删除表时，它会删除源数据以及表的元数据。Hive外部表：外部表的数据不是Hive拥有或者管理的，只管理元数据的生命周期。要创建一个外部表，需要使用externel关键字。删除外部表时只会删除元数据，而不会删除实际数据（源数据）。在hive外部（HDFS可视化界面）依然可以访问到实际的数据，但是在hive数据库端
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2023-09-10 19:42:23
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# 实现Hive3内外表的步骤
Hive3是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，它允许我们对大规模数据进行查询和分析。在Hive3中，我们可以创建内外表来管理和访问数据。下面是实现Hive3内外表的步骤，以及每一步所需的代码和注释。
## 步骤一：创建外部表
在Hive3中，使用CREATE EXTERNAL TABLE语句创建外部表。外部表是在Hive中定义的表，但数据实际上存储在Ha
原创
2023-08-02 06:32:27
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# Hive内部表与外部表的转换
在Hive中，表可以分为内部表和外部表。内部表是数据存储在Hive自管理的位置，而外部表则用于引用外部数据，比如HDFS上的文件。如何在这两者之间进行转换是每个Hive用户都需要掌握的技能。本文将详细介绍如何实现“Hive库内外表转换”，并提供相关代码和流程图，帮助新手理解这一过程。
## 一、转换流程概述
| 步骤 | 说明
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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关键点：ARCHIVE/UNARCHIVE/TRUNCATE/MERGE/CONCATENATE命令只能在内部表上进行使用;DROP操作将会删除内部表的元数据及数据信息,而对于外部表则仅仅删除元数据信息;ACID的事务特性仅仅适用于内部表; 查询结果缓存只适用于内部表;外部表的表约束只支持RELY操作;一些物化视图的特性只适用于内部表; hive中表的两种基本类型1)、内部表
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2023-07-12 10:30:38
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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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未被external修饰的是内部表（managed table），被external修饰的为外部表（external table）； 区别：内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理； 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse），外部表数据的存储位置由自己制定； 删除内部
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2023-06-06 18:53:38
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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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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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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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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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# 使用Hudi查询Hive外部表
在大数据领域，Apache Hudi是一种流行的数据湖解决方案，它可以帮助用户管理和处理大规模数据。同时，Hive是一个用于数据仓库的数据查询和分析工具，它可以方便地对数据进行查询和分析。在实际的项目中，我们经常需要使用Hive查询Hudi创建的外部表，本文将介绍如何使用Hive查询Hudi外部表，并通过一个示例来演示。
## 问题描述
假设我们有一个Hu
原创
2024-02-29 06:31:13
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## 实现PostgreSQL的Hive外表
### 概述
在本文中，我将向你介绍如何在PostgreSQL中实现Hive外表。首先，让我们来了解一下整个过程的流程图。
```mermaid
erDiagram
participant 用户
participant PostgreSQL
participant Hive
用户 -->> PostgreSQL: 创
原创
2024-01-01 08:59:24
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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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文章目录一. 表查询的宏观认识二. 内连接三. 外连接 一. 表查询的宏观认识查询的时候有较大概率会涉及到多张表，这时我们往往需要把多张表“合并”称为一张表。具体“合并”的方法包括以下三种：两张表直接笛卡尔积子查询表的链接而表的连接分为内链接和外链接，下文我们分别对这两种链接进行介绍。二. 内连接介绍：内连接是一种为了保证规范而设计的语法，我们通常在内连接里完成多张表的笛卡尔积计算 + 多余字段
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2023-07-11 09:45:14
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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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