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

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!

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. 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,

Hive的数据存储(内部表) Hive的数据存储(内部表) 基于HDFS 可使用hadoop给我们提供的web管理工具查看数据.打开管理工具localhost:9000–>Utilities下的Browse the file system–>/user/hive/warehouse就能看到表目录–>打开表目录能看到表文件–>点击表文件,会询问是否需要下载文件–>点击download,可以用编辑器查看文件 没有专门的数据存储格式(因为来自不同的数据库) 存储结构主要包括:数据库

依次启动HDFS.mysql.hive.kudu.impala 登录impala的shell控制端: Impala-shell 1:使用该impala-shell命令启动Impala Shell .默认情况下,impala-shell 尝试连接到localhost端口21000 上的Impala守护程序.要连接到其他主机,请使用该-i <host:port>选项.要自动连接到特定的Impala数据库,请使用该-d <database>选项.例如,如果您的所有Kudu表都位于数据库中

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

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

Hive四大表类型内部表.外部表.分区表和桶表 一.概述 总体上Hive有四种表:外部表,内部表(管理表),分区表,桶表.分别对应不同的需求.下面主要讲解各种表的适用情形.创建和加载数据方法. 二.具体内容 1.内部表 创建内部表和加载数据   create table emp_inner(   empno int,   ename string,   job string,   mgr int,   hiredate string,   sal double,   comm double,  

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

外部表和内部表的区别 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: 删除表事,会删除表数据以及元数据: 外部表称之为external_table: 在创建表时可以自己指定目录位置,使用location: 删除表时,只会删除元数据不会删除表数据: 实际业务中用得比较多: 外部表创建的时候需要在create后添加external eg: create external table if not exists def

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:

link:http://anyoneking.com/archives/127hive表分为内部表和外部表.外部表在删除的时候并不会删除到hdfs中的文件,比较安全,所以对于重要的需要进行分析的日志建议使用外部表进行操作,这样不会出现误操作影响到日志的存储.内部表在阐述的时候会删除掉hdfs中的文件,所以一般用于创建临时表,这样临时表在删除后,也会删除掉hdfs中的数据 ALTER TABLE test SET TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='TRUE');

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的数据模型_内部表 - 与数据库中的Table在概念上是类似.- 每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据.- 所有的Table数据(不包括External Table)都保存在这个目录中. create table t1 (tid int, tname string, age int); create table t2 (tid int, tname string, age int) location '/mytable/hive/t2' create table t3

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

1.Table 内部表 1).与数据库中的Table在概念上是类似的 2).每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据 3).所有的Table数据(不包括 External Table) 都保存在这个目录中 4).删除表时,元数据与数据都会被删除 5).建表: 2.Partition 分区表 1).Partition 对应于数据库的Partition列的密集索引 2).在Hive中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录,所有的Partition的数据都存储在对应的目录中.

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