# 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
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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## 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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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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文章中关于外部表常用操作目录一、外部表操作二、数据装载载命令Load三、目标: 分别创建老师与学生表外部表，并向表中加载数据 3.1 准备工作 3.2 路径 3.4实现一、外部表操作在创建表的时候可以指定external关键字创建外部表,外部表对应的文件存储在loc
.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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1. 背景当我们需要从 Hive 或其他异构存储中往 HBase 里导入大批量数据的时候，走 HBase 原生 API 这种方式一定不是最合适的方案，一是数据同步的效率会比较低，大数据培训其次是数据的持续写入会导致集群频繁进行 flush，compaction 等操作，占用较多的系统资源，影响线上服务的正常读写，因此，为了应对海量数据导入的场景，bulkload 应运而生。2. bulkload
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2023-12-02 23:52:43
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# 将 Elasticsearch 外部表的 Map 类型映射到 Hive 的实现
随着大数据技术的快速发展，Elasticsearch（ES）和 Hive 已经成为了数据存储和分析的重要工具。将 Elasticsearch 中存储的数据映射到 Hive，可以实现更灵活的数据分析和查询。本文将详细讲解如何实现这一过程，特别是将 ES 中的 Map 类型映射到 Hive 表，并通过实例说明每一步的
原创
2024-09-16 06:59:13
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##用法（Usage）## 存储处理器（storage handler）被构建为一个独立的模块，hive-hbase-handler-x.y.z.jar,它必须在Hive client auxpath 是可用的，并且和HBase，Guava和Zookeeper jars。它同样需要设置正确的配置属性来连接到正确的HBase master。查看the HBase documentation关于怎
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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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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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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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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# 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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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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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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