1.首先讲下Mysql吧,适用于实时性的查询,一般使用场景都是通过走B+树索引,来让查询效率维持在毫秒级。但是缺点也很明显,举个例子查询的量过大,有百万级别,Mysql直接OOM了。存在性能的瓶颈。而hiveSQL和sparkSQL的查询不存在这种问题，计算完成后的数据都是分布式存储的。 2.所以和Mysql对比,hiveSQL查询和sparkSQL查询都是分布式上的操作了,假设两种查询
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2023-08-18 22:31:12
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文章目录1. 前言2. 准备工作2.1 创建数据库2.2 查看数据库2.3 使用数据库2. 内部表2.1 查看表目录2.2 删除表再查看3. 外部表3.1 外部表简介3.2 两种创建方式3.3 以第二种方式为例建表3.4 查看表目录 1. 前言与传统的关系型数据库不同，Hive创建的表分为内部表和外部表，对于内部表来说，在创建的时候会把数据移动到数据仓库所指向的位置；如果是外部表，则仅仅记录的是
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2023-09-22 07:17:27
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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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# Hive外部表与MySQL的交互
在大数据领域中，Hive是一种常用的数据仓库解决方案，它提供了一种类似于SQL的查询语言，可以方便地对大规模数据进行分析和处理。而MySQL则是一个常用的关系型数据库管理系统，用于存储和管理结构化数据。本文将介绍如何在Hive中创建和操作外部表与MySQL进行数据交互。
## Hive外部表
Hive中的外部表是指其数据并不存储在Hive的默认数据仓库中
原创
2023-10-13 06:04:33
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# 实现Hive MySQL外部表
## 1. 流程概述
在实现Hive MySQL外部表的过程中，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建MySQL数据库和表 |
| 步骤二 | 配置Hive的外部表 |
| 步骤三 | 将MySQL数据导入到Hive外部表中 |
| 步骤四 | 查询Hive外部表 |
下面将详细介绍每个步骤的
原创
2023-11-03 05:04:49
205阅读
# Doris 使用 Hive 外部表
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现“Doris 使用 Hive 外部表”。在这篇文章中，我将为你详细介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码示例和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建外部表) --> B(加载数据)
B --> C(在 Doris 中创建表)
原创
2024-06-21 06:30:52
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一、hive是怎样保存元数据的 保存元数据的方式有： 1、 内存数据库Derby 特点： 保存数据小，不稳定。一般不使用。 2、 本地MySQL数据库 特点： 存储方式可以自己设定，持久化好，一般企业开发都用mysql做支持。 3、 远程MySQL数据库 特点： 相比而言，本地mysql数据库用的比较多，因为本地读写速度都比较快。二、什么是hive
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2023-07-12 20:31:59
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# Hive创建MySQL外部表
## 简介
Hive是一个常用的大数据处理工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言HQL（Hive Query Language）来查询和分析大规模数据。Hive可以将数据存储在不同的文件系统中，如HDFS、S3等。然而，有时候我们需要在Hive中访问MySQL中的数据，这时候就需要创建MySQL外部表。
本文将介绍如何在Hive中创建MySQL外部表，并提
原创
2023-09-02 10:07:27
336阅读
相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析，使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量，而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具，当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时，Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口，方便我们根据自己的需求进行扩展
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2023-08-20 15:51:58
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# 实现“sqoop mysql到hive 外部表”教程
## 一、流程图
```mermaid
erDiagram
MYSQL_DB ||--| HIVE_DB : 数据传输
```
## 二、步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 在Hive中创建外部表 |
| 2 | 使用Sqoop将MySQL数据导入Hive外部表 |
原创
2024-03-21 07:16:09
68阅读
问题描述：使用Spark SQL采用overwrite写法写入Hive（非分区表，），全量覆盖，因为人为原因脚本定时设置重复，SparkSql计算任务被短时间内调起两次，结果发现任务正常运行，造成写入表中数据结果存在同一张表有重复的行，数据翻倍。从hdfs上可以看到也存在重复的的数据文件，会。有两组文件，每组大小是一样的。hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/xxx.
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2023-07-12 11:07:13
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内部表和外部表的区别执行删除表命令操作时，对于内部表，会删除元数据和存储的数据，而对于外部表只会删除元数据库里的元数据信息，而不会删除存储的数据。这样可以防止多个部门同时使用一个表时，一个部门删除数据文件导致其他部门不能使用的情况。方便共享数据。内部表默认存储在数据仓库中，而外部表一般通过location自己指定目录，便于存放在仓库外。Hive分区表为什么有分区表？ 如果把一年或者一个月的日志文件
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2023-08-29 20:22:58
73阅读
1.主要区别未被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； 删除内部表会直接删除元数据
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2023-07-12 20:34:11
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启动metastore 启动hiveserver2启动beeline“-e”不进入 hive 的交互窗口执行 sql 语句 “-f”执行脚本中 sql 语句DDLCOMMENT：为表和列添加注释。PARTITIONED BY ：创建分区表CLUSTERED BY ：创建分桶表SORTED BY ：不常用，对桶中的一个或多个列另外排序LOCATION ：指定表在 HDFS 上的存储位置。在删除表的时
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2023-08-06 16:05:06
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# 使用外部 MySQL 数据库部署 KubeSphere 的指南
在本教程中，我们将学习如何在 KubeSphere 中使用外部 MySQL 数据库。整个流程分为几个主要步骤，我们会详细解释每一步需要的操作及相关代码。
## 流程概述
以下是实现“使用外部 MySQL”过程的简要流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[准备外部 MySQL] --> B[创建
# JumpServer使用外部MySQL的配置与实现
JumpServer 是一款开源的堡垒机，它为企业提供了安全的访问管理服务。默认情况下，JumpServer 使用 SQLite 数据库来存储用户的信息和操作记录。然而，在生产环境中，SQLite 的性能和稳定性可能无法满足大型企业的需求，此时使用外部 MySQL 数据库将是一个更好的选择。本文将介绍如何在 JumpServer 中配置外部
原创
2024-09-10 04:03:41
154阅读
# 实现 Harbor 使用外部 MySQL
## 引言
在使用 Harbor 进行镜像仓库管理时，有时候会需要将 Harbor 的数据库迁移到外部 MySQL 数据库上。这样可以帮助我们更好地管理和备份数据，同时提高系统的可靠性。本文将介绍如何实现 Harbor 使用外部 MySQL 数据库的步骤，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[准
原创
2023-10-05 12:46:54
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# 在Harbor中使用外部MySQL数据库
Harbor是一个开源的容器镜像仓库，用于存储和管理Docker镜像，支持访问控制、用户管理和审计日志等功能。为了提高数据的可靠性和可扩展性，我们可以将Harbor配置为使用外部MySQL数据库进行存储。本文将详细介绍如何将Harbor配置为使用外部MySQL，并提供相关的代码示例。
## 1. 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装了Docke
# 使用外部表在MySQL中导入数据
在数据库开发中，外部表是一种非常有用的功能，可以让我们将外部文件中的数据导入到数据库中。对于刚入行的小白来说，接下来我将带你通过步骤逐步理解如何在MySQL中使用外部表。
## 流程概述
首先，我们将以下步骤以表格的形式展示，帮助你对整个流程有一个清晰的了解：
| 步骤 | 操作 | 描述
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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