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 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

hive外部表删除遇到的一个坑 操作步骤 创建某个表(create external table xxx location xxx) 插入数据(insert xxx select xxx from xxx) 删除表(drop table xxx) 重新创建 插入数据 查询数据 现象 查询数据发现部分第一次插入的数据 查询数据量发现大于第二次插入的数量 原因 与其说是坑,不如说是自己忽略了一点: 插入的是外部表,当drop表之后,数据并没有删除 第二次创建表location指向的还是原来的位置 也

HIVE外部表 分区表    外部表        创建hive表,经过检查发现TBLS表中,hive表的类型为MANAGED_TABLE. 在真实开发中,很可能在hdfs中已经有了数据,希望通过hive直接使用这些数据作为表内容.        此时可以直接创建出hdfs文件夹,其中放置数据,再在hive中创建表管来管理,这种方式创建出来的表叫做外部表. #创建目录,上传已有文件        hadoop fs -mkdir /data        hadoop fs -put stude

  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

Hive内部表和外部表区别 1.创建内部表时,内部表的数据文件是保存在指定的路径的:如若创建外部表,则只记录数据所在的路径,不会对数据位置做改变. 2.删除表的时候,内部表元数据和数据会跟着一起删除.外部表只删除元数据 内部表和外部表使用场景 外部表:每天将收集到的网站日志定期流入 HDFS 文本文件. 内部表:在外部表(原始日志表)的基础上做大量的统计分析,用到的中间表.结果表使用内部表存储 转换 内部表转外部表 alter table xm_testA set TBLPROPERTIES (

1.外部表 关键字:EXTERNAL 外部表创建时需要指定LOCATION 删除外部表时,数据不被删除 CREATE EXTERNAL TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User', country STRING COMMENT 'country of origination') COMMEN

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

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

创建外部表.数据从HDFS获取  只是建立了链接,hdfs中的数据丢失,表中数据也丢失;hdfs数据增加,表中数据也增加 上传文件 创建外部表 删除文件 执行查询语句,发现少了

1环境准备 2查询ORA-开头的错误

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl

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

hive 内部表: hive> create table soyo55(name STRING,addr STRING,money STRING) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile; hive> load data local inpath '/home/soyo/桌面/4.txt' into table soyo55; 表中的数据到底存放在HDFS的什么地方?其实在Hive的${HIVE_HOME

0. 说明 已经安装好Hadoop和hive环境,hive把元数据存储在mysql数据库.这里仅讨论外部表和HDFS的关联,并且删掉外部表之后,对HDFS上的文件没有影响. 1. 在HDFS创建分区,并存有文件 手工创建或者由程序在HDFS上生成了分区目录,每个分区目录下有相应的文件.本例中根据day分了两个分区,如下所示: /test/in/day=20/20.txt /test/in/day=21/21.txt 文件里面的内容格式如下: 2;Lily;1991;Shanghai 3;Jack

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit

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,

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

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

Hive本身并不存储数据,而是将数据存储在Hadoop的HDFS中,表名对应HDFS中的目录/文件.根据数据的不同存储方式,将Hive表分为外部表.内部表.分区表和分桶表四种数据模型.每种数据模型各有优缺点.通过create user命令创建user表时,会在HDFS中生成一个user目录/文件. 外部表 数据不由Hive管理,使用drop命令删除一个表时,只是把表的元数据给删除了,而表的数据不会删除. 创建外部表的SQL语句: create external table bigdata17_u