1. 安装file_fdw 需要先安装file_fdw,一般是进到PostgreSQL的源码包中的contrib/file_fdw目录下,执行: make make install 然后进入数据库中,执行以下SQL把file_fdw安装上: CREATE EXTENSION file_fdw; CREATE SERVER file_fdw_server FOREIGN DATA WRAPPER file_fdw; 2. 建立外部表   就以常见emp表为例:   create foreign t

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

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

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

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

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

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

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

知识点1:Spark访问HIVE上面的数据 配置注意点:. 1.拷贝mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar等相关的jar包到你${spark_home}/lib中(spark2.0之后是${spark_home}/jars下),不清楚就全部拷贝过去 2.将Hive的配置文件hive-site.xml拷贝到${spark_home}/conf目录下 3.因为使用ThriftJDBC/ODBC Server访问spark SQL,所以要修改hive-site.xml文

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

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

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:

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. 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.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

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.

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/08/466.htm 本文将介绍以yarn-cluster模式运行SparkSQL应用程序,访问和操作Hive中的表,这个和在Yarn上运行普通的Spark应用程序有所不同,重点是需要将Hive的依赖包以及配置文件传递到Driver和Executor上,因为在yarn-cluster模式下,Driver和Executor都是由Yarn和分配的. 下面的代码完成了以下功能: 1. 在Hive的数据库liuxiaowen中,创

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