Hive 基本操作1、Hive 常用命令1.1 启动Hive1.2 退出hive1.3 查看在hive中输入的所有历史命令1.4 Hive常用交互命令2、数据库基本操作2.1 创建数据库2.2 创建数据库并指定hdfs的存储位置2.3 删除空数据库2.4 强制删除非空数据库2.5 查看所有数据库2.6 查看数据库相关信息2.7 数据库切换2.8 修改数据库3、数据表的基本操作3.1 创建表3.1
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2024-01-03 11:24:47
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# 理解 PG 和 Hive 的区别
在数据处理与分析的领域，PostgreSQL (PG) 和 Apache Hive 是两种非常流行的工具。它们各自有独特的特点，并适用于不同的应用场景。本文将逐步引导你理解 PG 和 Hive 之间的区别，以及如何在实际项目中实现和使用这两种工具。
## 整体流程
首先，我们需要了解一个简单的流程，以帮助你一步步掌握 PG 和 Hive 的使用。下面是一
# PG外表映射Hive：构建大数据和传统关系型数据库的桥梁
在大数据时代，企业往往需要将不同的数据源连接起来，以实现高效的数据处理与分析。PostgreSQL（PG）作为流行的关系数据库管理系统，和Apache Hive这样的分布式数据仓库之间的互通，为数据分析与处理提供了更大的灵活性和扩展性。本文将介绍如何将PG外表映射到Hive，并提供相关的代码示例以及使用步骤的流程图。
## 什么是P
## Hive建立PG外表
在进行数据库操作的过程中，经常会碰到需要在Hive中建立外部表的情况。而在某些情况下，我们可能需要将Hive中的外部表映射到PostgreSQL（PG）数据库中。本文将介绍如何在Hive中建立PG外表，并通过代码示例详细说明操作步骤。
### 什么是外部表？
在Hive中，外部表是指表的数据并不存储在Hive的数据仓库中，而是外部存储介质中（比如HDFS、S3等）
原创
2024-03-20 04:00:40
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pg库可以看做是Redis + MySQL + Greenplum/Hadoop + Kafka/Flink + ElasticSearch的组合拳。pg运维友好。 PostgreSQL的Slogan是“世界上最先进的开源关系型数据库”，但我觉得这口号不够清晰，啥叫‘先进’？而且一看就是在怼MySQL那个“世界上最流行的开源关系型数据库”的口号，有碰瓷之嫌。要我说最能生动体现PG特色的描
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2023-11-28 12:14:17
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Hive官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/HiveHadoop狭义 Hadoop是最重要最基础的一个部分广义 Hadoop生态圈，包括Hadoop、Hive、Sqoop、HBase…Hive概述构建在Hadoop（HDFS/MapReduce/YARN）之上的数据仓库 Hive的数据是存放在HDFS之上 Hive底层执行引擎：MapRed
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2024-04-10 20:23:20
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Hudi产品定位 1 近实时摄取 将外部数据(例如事件日志，数据库，外部源)如何摄取到HadoopData Lake是一个众所周知的问题。在大多数Hadoop部署中，经常会以零碎的方式，使用多种摄取工具解决，这些数据对整个组织是最具有价值的。
对于RDBMS关系型的摄入，Hudi提供了更快的Upset操作。例如，你可以通过MySql binlog的形式或者Sqoop导入到h
# PostgreSQL与Apache Hive的区别
在大数据和数据库技术不断发展的今天，许多开发者和企业都会在不同的场景中使用不同的数据库。PostgreSQL（简称PG）和Apache Hive是两个流行的数据库系统。然而，它们有着不同的应用场景和特性，本文将探讨这两个数据库系统之间的主要区别，并附带相应的代码示例使用。
## 1. 概述
### PostgreSQL
Postgre
# 使用 GeoSpark 从 Hive 导入 PostgreSQL 的指南
在现代地理信息系统（GIS）项目中，常常需要将大数据与空间数据结合使用。GeoSpark 是一个强大的大数据处理框架，可以有效处理空间数据。本指南将教你如何使用 GeoSpark 将 Hive 表中的数据导入 PostgreSQL 数据库。我们将在此过程中详细讲解每个步骤，以便你能够更好地理解和实现这一过程。
##
# Hive和PG的区别
## 流程图
```mermaid
erDiagram
Hive ||--|| PG : 区别
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
class Hive {
+数据仓库
+基于Hadoop
}
class PG {
+关系型数据库
+基于Postgre
原创
2024-03-09 06:30:38
18阅读
.1 文档编写目的在CDH中使用Hive时，为了统一数据文件的存储格式，推荐使用Parquet格式的文件存储，这样做也是为了能够同时能够兼容Impala的查询。有些用户在Hive中创建大量的ORC格式的表，并使用了DATE数据类型，这会导致在Impala中无法进行正常的查询，因为Impala不支持DATE类型和ORC格式的文件。本篇文章Fayson主要介绍如何通过脚本将ORC格式且使用了DATE类
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2023-12-05 17:25:09
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在大数据处理当中，对数据的查询处理是很重要的一环，因为大数据的数据规模庞大，且数据新增很快，面对这样的数据查询处理任务，也需要足够的专业技能的支持。今天我们就从大数据查询与处理Pig培训的角度，来分享一下大数据查询处理技术解析。从目前主流的选择来说，大数据查询处理，主要有三种工具，Apache Pig、Apache Hive和SQL。基本上，在面对不同场景下的大数据查询处理任务，通过这三者都能基
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2024-02-04 21:50:10
53阅读
1.Presto简介1.1 Presto概念Presto是一个开源的分布式的sql查询引擎，数据量支持GB到PB字节，主要用来处理秒级查询的场景。注意：虽然Presto可以解析SQL，但它不是一个标准的数据库。不是Mysql或者oracle的代替品，也不能处理在线事务（OLTP）1.2 Presto架构1.3 Presto优缺点1.4 Presto、Impala性能比较测试结论：Impala性能稍
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2023-10-16 08:58:45
143阅读
一、Pig 优化pig 主要瓶颈：(1). 输入数据量大小(2). shuffle大小，即Map输出的大小(3). 输出结果大小(4). 中间结果大小(5).内存主要优化策略：1. 尽早过滤 （filter） ，去除不需要的记录行2. 尽早映射 （foreach......generate......） ，去除不需要的列3. 正确使用Join：(a). Join注意小表在前，大表在后(
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2023-10-12 20:21:52
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# 从pg库numeric转换为hive decimal的步骤
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何将pg库中的numeric类型转换为hive数据库中的decimal类型。这是一个常见的需求，因为pg库和hive数据库是两种不同的数据库系统，并且它们对于数值类型的表示方式也有所不同。通过本文，你将学会如何使用一些简单的代码将数据从pg库迁移到hive数据库，并确保数值类型的准确转换。
原创
2024-01-04 03:41:28
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# 脚本核对 PostgreSQL 和 Hive 数据的一致性方案
在数据仓库建设中，验证不同数据源之间的数据一致性是一个非常重要的环节。本文将讨论如何通过编写脚本来核对 PostgreSQL（pg）和 Hive 数据的准确性和一致性，并提供相应的代码示例。
## 1. 问题背景
假设我们有一个用户表，分别在 PostgreSQL 和 Hive 中有相应的数据。我们需要核对这两个表中的用户记
注：部分资料和图片来源于网络，本文在学习过程中对网络资源进行再整理。I/O空间-----I/O端口和I/O内存 首先上图，如下：外设中的寄存器被称为I/O端口，外设中的内存被称为I/O内存。二者合起来统称为I/O空间。
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2023-10-12 09:04:36
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请允许我很无聊的把飞机和火车拿来做比较，因为2者根本没有深入的可比性，虽然两者都是一种高速的交通工具，但是具体的作用范围是截然不同的，就像Hive和Pig都是Hadoop中的项目，并且Hive和pig有很多共同点，但Hive还似乎有点数据库的影子，而Pig基本就是一个对MapReduce实现的工具(脚本)。两者都拥有自己的表达语言，其目的是将MapReduce的实现进行简化，并且读写操作数据最
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2024-07-26 15:31:55
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# Hive表转PG表结构教程
## 引言
在开发过程中，我们有时会需要将Hive表的结构转换为PG表的结构。本文将介绍如何实现这一过程，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
下面是将Hive表转换为PG表结构的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建PG数据库 |
| 步骤二 | 创建PG表 |
| 步骤三 | 导出Hive表结构 |
|
原创
2024-01-24 03:11:53
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Hive与PostgreSQL（pg）的语法对比是一个非常有趣而且实用的话题，特别是在大数据处理和传统关系型数据库之间选择时。本文将从多个维度对两者进行比较，帮助你更好地理解这两个数据库在实际应用过程中的差异与特性。
## 背景定位
在当今数据驱动的时代，各种数据库技术层出不穷。Hive和PostgreSQL是两种广受欢迎的系统，前者更多用于大数据处理，后者则是传统的关系型数据库。因此，分析他
