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hivE内外部表区别

Hive中内部表与外部表的区别: Hive 创建内部表时,会将数据移动到数据仓库指向的路径;若创建外部表,仅记录数据所在的路径,不对数据的位置做任何改变.在删除表的时候,内部表的元数据和数据会被一起删除,而外部表只删除元数据

应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧. hbase与hive都是架构在hadoop之上的.都是用hadoop作为底层存储.而hbase是作为分布式数据库,而hive是作为分布式数据仓库.当然hive还是借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行.

当我们在终端下执行命令“hive”后,会看到有如下输出:hive有会话(session)的概念,而这次会话中的所有日志消息将会输出到这个日志文件中,包含sql语句的执行日志,查看这个日志文件可以看到以下信息:querystart行日志包含query_string、query_id.taskstart行日志包含task_id、query_id.

1 进入HIVE之前要把HADOOP给启动起来,因为HIVE是基于HADOOP的.所有的MR计算都是在HADOOP上面进行的.2 在命令行中输入:hive.这个时候就可以顺利的进入HIVE了.当然了,如果你想直接执行HQL脚本文件可以这样:hive -f

首先,Hive 没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,用户可以非常自由的组织 Hive 中的表,只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符,Hive 就可以解析数据.

当然不是,hive支持jdbc和odbc数据源连接,可以连接很多种数据库,mysql、oracle等等等等,它自己的metastore用的就是derbydb.具体的连接方法在官网上有说明,使用odbc需要重新编译相关组件.hive通过jdbc连接其他数据库的教程在google上一搜一大堆.

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hivesql sql 获取指定hive表或指定文件中所有hive表的DDL,如果有按天的分区则默认执行最近7天的分区DDL.同时,table支持符合sql语法的正则表达式,如果有多个表匹配,则提示用户选择(使用file则自动关闭该交互功能).

1.创建表的语句:Create [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], )] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], )] [

使用 hiveContext, 如果是使用mysql存储元数据的话, 还需要将hive的配置文件放在spark的项目下面.1. 拷贝$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml和hive-log4j.properties到 $SPARK_HOME/conf/2. 在$SPARK_HOME/conf/目录中,修改spark-env.sh

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