版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/sheismylife/article/details/27874943 创建带分区的外部表 创建外部表的优点是数据能够随时从hdfs中挂载进表中 使用分区的优点是能够缩短查询范围 以下的样例展示了怎样创建外部表 CREATE EXTERNAL TABLE my_daily_report( last_update string, col_a string, col_b string, col_c s

hive通过外部表读写elasticsearch数据,和读写hbase数据差不多,差别是需要下载elasticsearch-hadoop-hive-6.6.2.jar,然后使用其中的EsStorageHandler: Connect the massive data storage and deep processing power of Hadoop with the real-time search and analytics of Elasticsearch. The Elasticsea

在hive中创建外部表: CREATE EXTERNAL TABLE hive_hbase_table(key string, name string,desc string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping" = ":key,columfamily:name,columnfamily:desc&qu

1.外部表和内部表区别 创建表时: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. 删除表时: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,不删除数据.这样外部表相对来说更加安全些,数据组织也更加灵活,方便共享源数据. hive默认创建的是内部表 外部表比内部表更加安全 在删除内部表的时候,Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉:而删除外部表的时候,Hive仅仅删除外部表的元数据,数据是不会删除的!

一.外部表 1.hive中表的类型 管理表 托管表(外部表) #内部表 >内部表也称之为MANAGED_TABLE: >默认存储在/user/hive/warehouse下,也可以通过location指定: >删除表时,会删除表数据以及元数据: 外部表 >外部表称之为EXTERNAL_TABLE: >在创建表时可以自己指定目录位置(LOCATION): >删除表时,只会删除元数据不会删除表数据: Managed Table 这种表也被称作Internal Table.这

最近买了一本hive看,发现书中有一个错误: 我的验证如下: 1.外部表数据存在自己表所属的目录下 2.还发现了 CTAS 操作不能 建立外部表

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], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name

1.建立hive的外部表匹配hdfs上的数据 出现如下报错: hive (solar)> ; OK Failed with exception java.io.IOException:java.io.IOException: Not a file: hdfs://f04/sqoop/open/third_party_user/dt=2016-12-12 Time taken: 0.043 seconds 再来看一下这个表的结构: hive (solar)> show create table

Hive管理表,也叫内部表.Hive控制着管理表的整个生命周期,默认情况下Hive管理表的数据存放在hive的主目录:/user/hive/warehouse/下,并且当我们删除一张表时,这张表的数据也会相应的被删除掉,在文件层面上讲,就是在Hive主目录下的表目录以及目录里面的数据文件都会被删除掉. 管理表能够有效的管理表的数据,但是不利于对数据的分享,同一份数据,我希望既能够指向表A,有能够分享给表B,但是相应的这些表不应该控制数据的生命周期,这种表在Hive里面成为外部表.在创建外部表的时

导入数据 1). 本地 load data local inpath "/root/example/hive/data/dept.txt" into table dept; 2). HDFSload data inpath "/user/hive/warehouse/functiontest.db/dept1/dept.txt" into table dept1; 我发现使用这个命令后,hdfs上的xxx.txt文件会移动到当前表的目录下,原来表的目录下xxx.tx

hive内部表.外部表.分区 内部表(managed table) 默认创建的是内部表(managed table),存储位置在hive.metastore.warehouse.dir设置,默认位置是/user/hive/warehouse. 导入数据的时候是将文件剪切(移动)到指定位置,即原有路径下文件不再存在 删除表的时候,数据和元数据都将被删除 默认创建的就是内部表create table xxx (xx xxx) 外部表(external table) 外部表文件可以在外部系统上,只要有

1. 内部表 create table test (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test表的数据存放地 load data inpath '/input/data' into table test ; 会将hdfs上的/input/data目录下的数据转移到/input/table_data目录下.删除test表后,会将test表的数据和元数据信息全部删

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. 1. 内部表: create table tt (name string , age string) location '/input/table_data'; 此时,会在hdfs上新建一个tt表的数据存放地,例如,笔者是在 hdfs://master/input/table_data 上传hdfs数据到表中: load data inpath '/input/data' into table tt; 此时会将hdfs上的/inpu

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据:而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等.下面分别来介绍. 一.Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告

标题比较笼统,实际情况是: 对于Hive 的分区外部表的已有分区,在对表新增或者修改字段后,相关分区不生效. 原因是:表元数据虽然修改成功,但是分区也会对应列的元数据,这个地方不会随表的元数据修改而修改. 处理办法: 有两种 第一种:修改表,然后对于需要生效的分区,先drop 再 add. (或者说:先drop 表在重新建表再添加分区) 第二种:修改表,对需要生效的分区也执行添加或者修改字段的操作,比如:alter table tablename partition(year='2017') a

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

Hive 表分区 Hive表的分区就是一个目录,分区字段不和表的字段重复 创建分区表: create table tb_partition(id string, name string) PARTITIONED BY (month string) row format delimited fields terminated by '\t'; 加载数据到hive分区表中 方法一:通过load方式加载 load data local inpath '/home/hadoop/files/namein

参考 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-AlterTable%2FPartitionStatements 这里主要列一些常用操作. 添加分区 ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (partCol = 'value1') location 'loc1'; //示例 ALTER TABLE table_name ADD IF

hive中的表与hdfs中的文件通过metastore关联起来的.Hive的数据模型:内部表,分区表,外部表,桶表受控表(managed table):包括内部表,分区表,桶表 内部表: 我们删除表的时候在hdfs上对应的目录及数据文件一同被删除了. 分区表: 分区:把数据放在不同的磁盘文件中,就认为是不同的分区,数据库对不同的分区会进行单独的管理,优化,最终的目的是加快我们数据查询的速度,在hive中,把不同的分区分在表中不同的子文件夹中. 分区字段就是一个文件夹的标示.和内部表的区别在于分区

分区是在处理大型事实表时常用的方法.分区的好处在于缩小查询扫描范围,从而提高速度.分区分为两种:静态分区static partition和动态分区dynamic partition.静态分区和动态分区的区别在于导入数据时,是手动输入分区名称,还是通过数据来判断数据分区.对于大数据批量导入来说,显然采用动态分区更为简单方便. - 对现存hive表的分区 首先,新建一张我们需要的分区以后的表create table like 'origin' 若现存hive表中没有分区信息,我们需要手动修改hive