二、Hive基本操作 2.1、创建数据库与创建数据库表 创建数据库操作 创建数据库 create database if not exists myhive; use myhive; ?...warehouse 创建数据库并指定hdfs存储位置 create database myhive2 location '/myhive2'; 修改数据库 可以使用alter database...但是数据库的元数据信息是不可更改的,包括数据库的名称以及数据库所在的位置 修改数据库的创建日期 alter database myhive2 set dbproperties('createtime...cascade; 不要执行(危险动作) 创建数据库表操作 创建数据库表语法 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name...2、EXTERNAL关键字可以让用户创建一个外部表,在建表的同时指定一个指向实际数据的路径(LOCATION),Hive 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
——2015.07.28 一、Hive概述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据表,并提供类似于SQL(HiveSQL)的操作功能。...Hive的基本操作与传统的数据库的操作类似,所不同的是Hive的SQL语句会转换成MapReduce程序执行,对于特定的查询等操作,具有更高的性能。...这部分的笔记是假设已经搭建好Hive以及Hadoop集群,主要精力放在对Hive以及Hadoop的基本操作上。 二、Hive表的基本操作之DDL 1、启动Hive Hive ?...当出现hive>就表示已经进入Hive环境,此时可以进行Hive的基本操作。 2、建立Hive表 格式: ?...注意点:每一个Hive语句以“;”结束。
——2015.07.28 一、Hive概述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据表,并提供类似于SQL(HiveSQL)的操作功能。...在Hive中,本质上是将SQL转换成为MapReduce程序。...Hive的基本操作与传统的数据库的操作类似,所不同的是Hive的SQL语句会转换成MapReduce程序执行,对于特定的查询等操作,具有更高的性能。...这部分的笔记是假设已经搭建好Hive以及Hadoop集群,主要精力放在对Hive以及Hadoop的基本操作上。 二、Hive表的基本操作之DDL 1、启动Hive Hive ?...当出现hive>就表示已经进入Hive环境,此时可以进行Hive的基本操作。 2、建立Hive表 格式: ?
内部表 -- 创建内部表 create table user1( id int comment '用户id', username varchar(20) comment '账户名称', password...comment '真实姓名', age int comment '年龄', address varchar(255) comment '住址', create_time string comment '创建日期.../warehouse/testing.db/user1'; 外部表 -- 创建外部表 -- 删除外部表对应hdfs源数据: hadoop fs -rm -r /hive/warehouse/testing.db.../warehouse/testing.db/user1'; 命令行显示当前数据库(当前有效) set hive.cli.print.current.db=true; 使用场景 外部表:重要数据,高容错,...:AVRO、ORC、PARQUET、RCFILE、SEQUENCEFILE、TEXTFFILE Hive创建表不指定数据格式时,默认是 TEXTFILE 格式 语法详情参考:https://blog.csdn.net
描述: Hive表pms.cross_sale_path建立以日期作为分区,将hdfs目录/user/pms/workspace/ouyangyewei/testUsertrack/job1Output.../crossSale上的数据,写入该表的$yesterday分区上 表结构: hive -e " set mapred.job.queue.name=pms; drop table if exists...\t' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE;" 写法: yesterday=`date -d -1days +%Y-%m-%d` hive
创建外部表 create external table if not exists stocks_external( ymd date, price_open float, price_high float...table stocks_external; -- 查看 hdfs 上的数据,删除外部表是只删除表的元数据,不删除表的实际数据,这点和 hdfs dfs -ls /user/bigdata 最后归纳一下Hive...而表则不一样; 2、在删除表的时候,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! 那么,应该如何选择使用哪种表呢?...但是作为一个经验,如果所有处理都需要由Hive完成,那么你应该创建表,否则使用外部表!
对应开发代码内容: package com.am.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException; import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException...; import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector...; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.PrimitiveObjectInspector; import org.apache.hadoop.hive.serde2....objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.StringObjectInspector
Hive 表操作 1.1....Hive表创建语法 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment...num_buckets BUCKETS] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION hdfs_path] 说明: CREATE TABLE 创建一个指定名字的表...EXTERNAL关键字可以让用户创建一个外部表,在建表的同时指定一个指向实际数据的路径(LOCATION), Hive 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...CLUSTERED BY 对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶,也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也 是 针对某一列进行桶的组织。
创建外部表只需在创建表时使用 `EXTERNAL` 关键字指定表的类型。在以下样例中:我们在'LOCATION'参数指定了外部数据的存储位置。Hive 将使用该位置中的数据来填充外部表。...强大且完善的类SQL能力,我们可以在Hive中通过创建elasticsearch外部表的方式来实现对elasticsearch集群数据的查询。...创建方式如下:CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ods.hive_elastic_table_test ( user_id string,country string...a.country, a.province, a.city, a.gender FROM (SELECT user_id,country,province,city,genderFROM hs_user) a;在创建过程中...弹性扩展:通过Hive创建elasticsearch外部表,可以将elasticsearch 的数据与其他数据源进行联合查询。
hive> create table t_emp ( > id int, > name string, > age int, > dept_name string...DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY ','; FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask...Type '\c' to clear the current input st mysql> alter database hive character set latin1; Query OK, 1...row affected (0.01 sec) 效果: hive> create table t_emp ( > id int, > name string,
Oracle就对小数点左边的s个数字进行舍入 例:12345.345 NUMBER(5,-2) 12300 Number与int,float等数据类型的区别 oracle本没有int类型,为了与别的数据库兼容
动态创建分区 您可以将Hive配置为动态创建分区,然后运行查询以在文件系统或对象存储上创建相关目录。Hive然后将数据分离到目录中。...创建分区表后,Hive不会更新有关您添加或删除的文件系统上相应对象或目录的元数据。添加或删除相应的对象/目录后,Hive元存储中的分区元数据变得陈旧。您需要同步元存储和文件系统。...在外部分区表中,创建表时默认情况下启用此属性(true)。对于旧版外部表(使用不支持此功能的Hive版本创建),您需要添加discover.partitions到表属性中以启用分区发现。...1.假设您使用不支持分区发现的Hive版本创建了一个外部表,请对该表启用分区发现。...如果您指定分区元数据保留期,则Hive会将元数据和相应的数据删除到保留期之后创建的任何分区中。
1、开启分区 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 否则会出抛出异常...2、创建分区表 创建静态分区表: create table test_part_table( word string, num bigint )partitioned by(dt string) row...会自动创建分区目录。...创建动态分区表: create table orders_part( order_id string, user_id string, eval_set string, order_number string...而使用load data形式往hive表中装载数据时,则不会检查。如果字段多了则会丢弃,少了则会null值填充。同样如果字段类型不一致,也是使用null值填充。
当Hive中的内置函数不满足我们需求的时候,我们可以自定义我们自己的Hive函数,来满足我们的需求。 下面介绍一下Hive创建自定义函数的过程。...需要创建一个类继承UDF,重写方法evaluate package com.example.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import...== null) { return null; } return new Text(s.toString().toLowerCase()); } } 编译代码为一个jar,然后将这个jar添加到Hive...的classpath中 --添加jar hive> add jar /tmp/my_jar.jar; --查看该Hive会话中添加的jar hive> list jars; 从Hive0.13开始,我们也可以在创建函数的时候...,直接指定jar的位置 hive> CREATE FUNCTION myfunc AS 'myclass' USING JAR 'hdfs:///path/to/jar'; 在Hive中注册你的函数 create
由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看,Hive和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。...数据库可以用在Online的应用中,但是Hive是为数据仓库而设计的,清楚这一点,有助于从应用角度理解Hive的特性。...数据库中,通常会针对一个或者几个列建立索引,因此对于少量的特定条件的数据的访问,数据库可以有很高的效率,较低的延迟。由于数据的访问延迟较高,决定了 Hive不适合在线数据查询。...总结:hive具有sql数据库的外表,但应用场景完全不同,hive只适合用来做批量数据统计分析 Hive的数据存储 1、Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中,没有专门的数据存储格式(可支持Text...,SequenceFile,ParquetFile,ORC格式RCFILE等) 2、只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符,Hive 就可以解析数据。
目录 一、需求 二、方法 1.row_number() 2.UUID 3.row_sequence() 三、对比 ---- 一、需求 在某一张 hive 表中需要有一列去唯一标识某一行,有些类似于MySQL...java.util.UUID", "randomUUID"), "-", "") AS uniqe_id from table; 3.row_sequence() 使用UDF函数row_sequence(),必须在Hive...环境要有hive-contrib相关jar包 create temporary function row_sequence as 'org.apache.hadoop.hive.contrib.udf.UDFRowSequence...table; 三、对比 row_number函数是对整个数据集做处理,自增序列在当次排序中是连续的唯一的,使用 row_number() 容易发生数据倾斜; 使用UUID的方式可以解决数据倾斜,如果在hive
Hive 的查询功能是由 hdfs 和 mapreduce 结合起来实现的,对于大规模数据查询还是不建议在 hive 中,因为过大数据量会造成查询十分缓慢。...Hive 与 mysql 的关系:只是借用 mysql 来存储 hive 中的表的元数据信息,称为 metastore. 1)用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI。...其中最常用的是CLI,Cli启动的时候,会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端, 用户连接至Hive Server。...在启动 Client模式的时候,需要指出Hive Server所在节点,并且在该节点启动Hive Server。 WUI是通过浏览器访问Hive。...2)Hive将元数据存储在数据库中,如mysql、derby。 Hive中的元数据包括表的名字,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。
今天和大家分享的是Python如何连接hive数据库来进行hivesql的查询操作。...': '10.7.89.88', #hive的host地址 'port': 10000, #hive的端口号 'user': 'hive', #hive的username...'password': 'hive', #hive的password 'database': 'tmp', #hive中需要查询的数据库名...'auth_mechanism': 'PLAIN' #hive的hive-site.xml配置文件中获取 } conn = connect(**config_hive_beta)...(hive_sql) hive_all_hotel = cursor.fetchall() print(hive_all_hotel) 使用hive_connect('select count
先来讨论为什么基于 TiKV 构建我们自己的 NoSQL 数据库。...,并且通过多副本技术达到实际的高可用,也就是说 NoSQL 数据库应该是一个“实际上的 CA” (effectively CA)系统。...我相信 TiKV 的这种可扩展架构,未来可以成为一种生态,还可以在上面“⻓出”其他的类型的数据库,比如说 Mango 协议、图协议。...这些数据库都具有与底层 TiKV 相同的线性一致性和高可用性,区别只在于对外的接口协议不同。...他们都有各自非常适用的使用场景,比如 MongoDB 贴近面向对象,图数据库适合节点的图关系运算。
前一篇文章说了怎样搭建 Hive 环境,但是 Hive 使用的是默认 Derby 数据库作为元数据库,今天说说怎样把 Hive 的元数据库从默认的 Derby 改成 PostgreSQL 数据库。...安装 PostgreSQL 因为这里是侧重 Hive 的配置,所以安装和配置 PostgreSQL 的步骤就省略了。...配置 Hive 使用 PostgreSQL 编辑 ${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml文件,如果文件不存在,创建之。 初始化PostgreSQL $ bin/schematool -dbType postgres -initSchema 测试 $ bin/hive...hive> show databases; OK default Time taken: 0.067 seconds, Fetched: 1 row(s) hive> show tables; OK
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