# PostgreSQL外表Hive实现流程
## 1. 简介
PostgreSQL是一种强大的开源关系型数据库管理系统，而Hive是用于大数据处理和分析的数据仓库工具。通过将PostgreSQL与Hive进行整合，可以实现在PostgreSQL中访问Hive中存储的数据。本文将向你解释如何实现"PostgreSQL外表Hive"的功能。
## 2. 实现流程
下面是实现"PostgreSQ
原创
2023-10-05 08:34:09
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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建立MySQL外表的流程
### 1. 创建Hive表
首先，我们需要在Hive中创建一个表，用于存储MySQL外表的数据。这个表的结构需要与MySQL表的结构保持一致。
```sql
CREATE TABLE hive_table (
column1 datatype1,
column2 datatype2,
...
)
```
### 2. 创建MySQL外表
原创
2023-09-18 20:30:13
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# 使用 Hive 创建 MySQL 外部表的指南
在大数据处理过程中，我们经常会遇到需要将不同类型的数据源结合在一起的情况。Hive 是一种用于大规模数据仓库的工具，而 MySQL 是一种广泛使用的关系数据库管理系统。通过 Hive 的外部表，我们可以方便地访问 MySQL 中的数据。本文将详细介绍如何在 Hive 中创建 MySQL 外部表的步骤。
## 整体流程
以下是创建 Hive
原创
2024-08-25 06:22:39
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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
486阅读
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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# 如何实现hive sql外表建立语句
## 整体流程
下面将介绍如何实现hive sql外表建立语句的整体流程，包括步骤和每个步骤需要做的事情。
```mermaid
gantt
title 实现hive sql外表建立语句流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 步骤
定义外部表结构 :a1, 2022-01-01, 3d
原创
2024-02-24 07:58:38
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一、基本概念1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同，所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引，但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引，InnoDB不能自动地创建索引。2、外键可以是一对一的，一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接，或者是一对多的，一个表的记录与另一个表的多条记录连接。3、如果需要更好的
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2024-07-05 10:13:51
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## 如何使用Hive SQL创建外部表格并导入CSV数据
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“hive sql外表建立csv语句”。下面是整个流程的步骤，以及每一步需要做的事情和相应的代码。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建外部表格 |
| 步骤二 | 导入CSV数据到外部表格 |
### 步骤一：创
原创
2024-03-01 07:39:24
37阅读
数据库查看数据库： hive> show databases; hive>show databases like 'h.*';---展示以h开头的所有数据库，注意：like后字符串匹配使用正则创建数据库： hive>
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2023-07-12 22:11:49
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.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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# Spark外表和Impala外表
## 简介
Spark和Impala都是常用的大数据处理工具，它们提供了外表（External Table）的功能，使用户可以在不移动数据的情况下方便地在数据仓库中查询和分析数据。本文将介绍Spark和Impala外表的概念、区别和使用方法。
## 外表概念
外表是一种虚拟表，它指向存储在HDFS或其他文件系统中的数据，并提供了对这些数据的元数据定义。外表
原创
2024-05-05 05:29:05
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存储过程结构 CREATE OR REPLACE PROCEDURE 存储过程名 IS BEGIN END;行1: CREATE OR REPLACE PROCEDURE 是一个SQL语句通知Oracle数据库去创建一个叫做skeleton存储过程, 如果存在就覆盖它;行2: IS关键词表明后面将跟随一个PL/S
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2024-05-27 21:13:11
439阅读
1. 内部表
1. create table zz (name string , age string) location '/input/table_data'; 注：hive默认创建的是内部表 此时，会在hdfs上新建一个zz表的数据存放地
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2023-09-15 22:17:59
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参考自：https://www.cybertec-postgresql.com/en/postgresql-parallel-create-index-for-better-performance/PostgreSQL will shortly be released and it is therefore time to take a look at one of the most...
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2021-10-26 15:34:28
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全方位介绍Apache Doris。微信搜索关注《Java学研大本营》1 Apache DorisApache Doris是一个开源的实时数据仓库，可以从各种数据源收集数据，包括关系型数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等）、日志和来自物联网设备的时间序列数据。Apache Doris支持报表、即席分析、联合查询和日志分析等功能，因此可以用于支持仪表盘、自助
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2024-07-22 17:48:55
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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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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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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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