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,总归为大数据,并使得查询和分析方便。它提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。但是不要把Hive当作以下东西:一个关系数据库一个设计用于联机事务处理(OLTP)实时查询和行级更新的语言它只是一个数据仓库,存放的都是文件。Hive有具以下特
Hive 基础及安装 Hive 操作(一) hive 操作(二)——使用 mysql 作为 hive 的metastore hive 操作(三)——hive数据模型 hive 操作(四) 大的分类可分为:(1)受控表(MANAGED_TABLE)内部表分区表桶表(2)外部表(external table)和受控表不同,对外部表删除,仅删除引用,而不删除真实存储的数据;内部表(1)表定
转载 2023-10-03 13:48:23
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用chmod 755命令解决./运行shell脚本问题 show partitions weibo_origin; alter table weibo_origin drop partition(day_seq=‘20120103’); 删除分区,展示分区,创建分区,create表数据构成 元数据:metadata,描述数据的数,表结构. 实体数据:entity dataHive内表和外表的区别和
转载 2023-09-07 05:56:19
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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
转载 2023-07-12 20:35:37
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# Hive 外表刷新数据 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,它提供了 SQL 风格的查询语言,用于查询和管理存储在 Hadoop 文件系统中的大数据。在 Hive 中,除了内部表之外,还可以创建外部表,外部表的数据存储在 Hadoop 文件系统中,不由 Hive 管理。 有时候,我们希望在不删除原有数据的情况下,刷新外部表的数据。这可以通过使用 `REFRESH` 语句实现
原创 2024-07-17 09:34:41
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# Hive外表数据删除实现流程 本文将详细介绍如何使用Hive进行外表数据删除操作。首先,我们需要了解整个流程,并用表格展示每个步骤。然后,我们将一步步进行讲解,并提供相应的代码和注释。 ## 流程步骤 下表展示了Hive外表数据删除的流程步骤: | 步骤序号 | 步骤描述 | 代码示例和注释
原创 2023-08-23 08:57:31
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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
转载 2023-10-23 09:07:39
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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
转载 2023-07-12 20:34:47
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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',
转载 2023-07-12 11:09:20
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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外表创建Hive外表,需要使用关键字 External: CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_n
转载 2023-09-17 09:55:00
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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
转载 2023-10-30 18:45:15
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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
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
# 删除Hive外部表数据操作指南 Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化数据存储在Hadoop分布式文件系统中,并提供类似于SQL的查询语言。在Hive中,我们可以创建外部表来映射已有的数据文件,但有时候我们需要删除这些外部表中的数据。本文将介绍如何在Hive中删除外部表数据的操作步骤,并提供相应的代码示例。 ## 什么是Hive外部表 在Hive中,外部
原创 2024-05-26 04:51:38
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# Hive外表加载数据失败的解决方案 在大数据领域,Hive 是一个非常重要的数据仓库工具,它允许用户使用类似 SQL 的语言来查询存储在 Hadoop 分布式文件系统中的大数据。然而,在实际使用过程中,用户可能会遇到 Hive 外表加载数据失败的问题。本文将从问题原因、解决方案以及代码示例三个方面进行详细阐述。 ## 问题原因 Hive 外表加载数据失败的原因有很多,主要包括以下几点:
原创 2024-07-20 07:23:29
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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.
转载 2024-08-06 18:14:58
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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
# Doris外表Hive:一个高效的数据处理框架 在现代的数据处理场景中,能够快速、准确地对海量数据进行分析和处理的工具尤为重要。Doris和Hive是两款广泛使用的大数据处理工具。本文将对Doris的外表Hive进行分析,探讨它们的特性与应用场景,并提供一些示例代码,帮助读者更好地理解它们的工作原理。 ## 一、Doris与Hive的概述 ### 1.1 Doris简介 Doris是一
原创 7月前
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# Hive外表教程 ## 概述 在使用 Hive 进行数据分析时,我们经常需要在 Hive 中创建外部表。外部表可以与外部数据源进行连接,并且可以在 Hive 中使用 SQL 进行查询和数据分析。本文将针对如何在 Hive 中创建外部表进行详细说明,并提供了相关的代码示例和步骤说明。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD subgraph 创建外部表流程
原创 2023-10-06 06:43:37
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