1.创建HBase外部表 CREATE EXTERNAL TABLE `ods_women`( `rowkey` string COMMENT 'from deserializer', `article` string COMMENT 'from deserializer', `url` string COMMENT 'from deserializer', `web` string COMMENT 'from deserializer', `keyword` string COMMENT 'f

这里罗列常用操作,更多参考 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-Create%2FDrop%2FTruncateTable 简单的创建表 create table table_name ( id int, dtDontQuery string, name string ) 创建有分区的表 create table table_name ( id int, dtD

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

create [external] table t1(id int, value string) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties('hbase.column.mapping'=':key,f:name'); 如果想创建一个指向已经存在的HBase表的话,需要使用external  来自为知笔记(Wiz)

1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底层的实现是MapReduce/spark,执行程序运行在Yarn上 其大致可以按如下图理解(具体可见HIVE文档) sql语句是对某个表进行操作,所以hive一定要创建一个表格,这个表格必须要映射到hdfs中某个具体的文件才行,而映射关系.表的结构数据以及hdfs中数据的存储结构都会在创建表时规定,

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. 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

1.在Hive里面创建一个表: hive> create table wyp(id int,    > name string,    > age int,    > tele string)    > ROW FORMAT DELIMITED    > FIELDS TERMINATED BY '\t'    > STORED AS TEXTFILE;OKTime taken: 0.759 seconds 2.这样我们就在Hive里面创建了一张普通的表,现在给这

Hive的数据存储(外部表) Hive的数据存储(外部表) 外部表 指向已经在HDFS中存在的数据,可以创建Partition 它和内部表在元数据的组织上是相同的,而实际数据的存储则有较大的差异 外部表只有一个过程,加载数据和创建表同时完成,并不会移动到数据仓库目录中,只是与外部数据建立一个链接.而删除一个外部表时,仅删除该链接 ○如何创建一个外部表? hdfs源文件查看 [root@hadooppseudo ~]# ls student0*student01.txt student02.txt

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

Hive 外部表的练习 hive创建库和表操作 hive加载数据,4种发放 1.数据放在Linux创建表结构 进行加载 2.先定义表结构.将一个查询select语句结果插入到表中 3.数据先放在hdfs \ 创建表结构\ 进行加载(hive 只能加载目标文件的上级目录) 4.外部数据 external 内部表和外部表 使用上没有任何区别,删除时则有差别 数据: 创建表,以及添加数据: create external table if not exists my_course( courseid

相信很多用户都用过关系型数据库,我们可以在关系型数据库里面创建表(create table),这里要讨论的表和关系型数据库中的表在概念上很类似.我们可以用下面的语句在Hive里面创建一个表: hive> create table wyp(id int, > name string, > age int, > tele string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY '\t' > STORED AS TEX

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

  之前主要研究oracle与mysql,认为hive事实上就是一种数据仓库的框架,也没有太多另类,所以主要精力都在研究hadoop.hbase,sqoop,mahout,近期略微用心看了下hive.事实上hive还是比我想象中好用的多,心里有点点暗爽,不论是与hadoop的衔接,还是在对外查询分析,定期hsql生成报表方面,都很方便.能够不用mapreduce.直接用hive生成报表. 真是方便.  Hive 提供两者表的两种使用方式,一种是内部表(托管表),第二种就是外部表. 对于两种表的使

问题导读:1.创建内部表与外部表的区别是什么?2.external关键字的作用是什么?3.外部表与内部表的区别是什么?4.删除表的时候,内部表与外部表有什么区别?5.load data local inpath '/home/wyp/data/wyp.txt' into table wyp;的过程是什么样子的?6.磁盘,hdfs,hive表他们之间的过程是什么样子的?好了,进入正题.今天我们要探讨的话题是Hive的里面的表与外部表两个概念,以及如何在Hive里面创建表和外部表,它们之间有什么区别

未被external修饰的是内部表(managed table),被external修饰的为外部表(external table):区别:内部表数据由Hive自身管理,外部表数据由HDFS管理:内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir(默认:/user/hive/warehouse),外部表数据的存储位置由自己制定:删除内部表会直接删除元数据(metadata)及存储数据:删除外部表仅仅会删除元数据,HDFS上的文件并不会被删除:对内部表的修改会将修改直接同

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <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:

一. Hive 建内部表,链到hbase :特点:Hive drop表后,Hbase 表同步删除 drop table if exists hbase_kimbo_test1;CREATE TABLE hbase_kimbo_test1(id string comment '主键ID',name string comment '名称',cate_name string comment '类目')STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorag

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