官网文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL 一.create table 1.官方字段 # # CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name -- (Note: TEMPORARY available in Hive 0.14.0 and later) [(col_name data_type […
当在hive中show table 时如果报以下错时 FAILED: Error in metadata: javax.jdo.JDODataStoreException: Error(s) were found while auto-creating/validating the datastore for classes. The errors are printed in the log, and are attached to this exception. NestedThrowabl…
在前面的文章中,介绍了可以把Hive当成一个"数据库",它也具备传统数据库的数据单元,数据库(Database/Schema)和表(Table). 本文介绍一下Hive中的数据库(Database/Schema)和表(Table)的基础知识,由于篇幅原因,这里只是一些常用的.基础的. 二.Hive的数据库和表 先看一张草图: Hive结构 从图上可以看出,Hive作为一个"数据库",在结构上积极向传统数据库看齐,也分数据库(Schema),每个数据库下面有各自的表组…
1.sqoop 将关系型数据库的数据导入hive的参数说明:…
一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描…
一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描…
一.基本概念 hive中分区表分为:范围分区.列表分区.hash分区.混合分区等. 分区列:分区列不是表中的一个实际的字段,而是一个或者多个伪列.翻译一下是:“在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据”,这个概念十分重要,要记住,后面是经常用到. 1.1 创建数据表 下面的语句创建了一个简单的分区表: create table partition_test( member_id string, name string ) partitioned by ( stat_date string…
        Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保…
数据库的初学者往往会对关系型数据库模式(schema).数据库(database).表(table).用户(user)之间感到迷惘,总感觉他们的关系千丝万缕,但又不知道他们的联系和区别在哪里,对一些问题往往说不出个所以然来.下面,我们就以SQL Server为核心,对其模式(schema).数据库(database).表(table).用户(user)之间的关系展开讨论. 首先,我们先弄清楚什么是模式. 先明确一点,SQL Server中模式(schema)这个概念是在2005的版本里才提出来的…
在Hive中,ORDER BY语句是对查询结果集进行整体的排序,最终将会产生一个reducer进行全局的排序,达到的最终结果是和传统的关系型数据库是一样的. 在数据量非常大的时候,全局排序的单个reducer将会成为性能瓶颈,有可能由于数据量过大而跑不出来结果. Hive中可以设置hive.mapred.mode为strict严格模式,这时候,Hive要求用户必须对order by语句加上limit 条数限制,防止排序数据集过大导致性能瓶颈. 在这里我不提sort by ,distribute…