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诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中 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诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中，那么是将数据复制到表所在的目录中)。 Hive中主要包含以下几种数据模型：Table(表)，External Table(外部表)，Partition(分区)，Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。 1、表：Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置，这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上)，我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp，那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。 2、外部表：Hive中的外部表和表很类似，但是其数据不是放在自己表所属的目录中，而是存放到别处，这样的好处是如果你要删除这个外部表，该外部表所指向的数据是不会被删除的，它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表，该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。 3、分区：在Hive中，表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区，则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ，所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。 4、桶：对指定的列计算其hash，根据hash值切分数据，目的是为了并行，每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中，首先对id列的值计算hash，对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为：/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为：/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。 来看下Hive数据抽象结构图
这里创建了表page_view,有表的注释，一个字段ip的注释，分区有两列,分别是dt和country。ROW FORMAT DELIMITED关键字，是用来设置创建的表在加载数据的时候，支持的列分隔符。不同列之间用一个\001分割,
问题导读 1.hive数据分为那两种类型？ 2.什么表数据？ 3.什么是元数据？ 4.Hive表里面导入数据的本质什么？ 5.表、分区、桶之间之间的关系是什么？ 6.外部表和表的区别是什么？ 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，
在Hive数据仓库中，重要点就是Hive中的四个表。Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和分桶表。
文章目录 1. 分区操作 1.1 查询分区信息 1.2 添加分区 1.3 删除分区 1.4 修改分区 2.列操作 2.1 添加列 2.2 修改列 3. 表操作 3.1 创建外部表 3.2 修改表属性 3.3 表的重命名 4. Ref 1. 分区操作 1.1 查询分区信息 show partitions t_test; describe formatted t_test partition (sample_date="20190723", partition_name="7"); show ta
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’， 这里指定表存储中列的分隔符，默认是 \001，这里指定的是逗号分隔符，还可以指定其他列的分隔符。
Hive有自己的类SQL，即HQL，它将SQL解析为M/R Job，然后在hadoop上执行。允许开发自定义mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂分析工作再查询（UDF）。而启动MapReduce是一个高延迟的一件事，每次提交任务和执行任务都需要消耗很多时间，这也就决定Hive只能处理一些高延迟的应用。
一、基本操作 1. INSERT 在常用的增删改查数据库操作中，HAWQ仅支持INSERT和SELECT两种，不支持UPDATE和DELETE，这主要是因为HDFS是一个只能追加数据而
📷 Hive基础07、Hive引入Map 1、建表语句 创建一个成绩表，记录学生的各个科目成绩： 英文关键字解析： 1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表，如果库中已有相同名的表，则抛出异常； 用户可以使用 IF NOT EXISTS 选项来忽略此异常。 2、EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表（默认创建内部表）。外部表在建表的同时必须指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive在创建内部表时，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，
到现在，我们已经学会了基本数据结构、数组、map、struct结构体的引入了，基本的数据类型已经完成，后面咱们就要进行各种操作以及查询了。
这两种文件格式Hive都支持，但是有个缺点就是：用户要对文本文件中那些不需要作为分隔符处理的逗号或者制表符格外小心。
注：lines terminated这里很明显就是使用【\n】代表换行，collection items数组之间使用【,】。
1）创建一个数据库，数据库在 HDFS 上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db。
HIVE中的表以及语法 一、HIVE的表 HIVE使用的功能性的表格分为四种：内部表、外部表、分区表、分桶表。 1、内部表、外部表 1．特点 创建hive表，经过检查发现TBLS表中，hive表的类型为MANAGED_TABLE，即所谓的内部表。 内部表的特点是，先有表后有数据，数据被上传到表对应的hdfs目录下进行管理。 其实内部表的流程和sql数据库的表流程是几乎一样的。 但是在真实开发中，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
本文介绍了Hive的HQL语言，包括数据定义、数据操作、安全措施、分区表等方面的内容。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，使用HQL语言进行数据查询。在Hive中，可以使用CREATE TABLE、ALTER TABLE、DROP TABLE等语句进行表的操作，包括定义表、修改表结构、删除表等。Hive还提供了数据操作相关的安全措施，如设置“strict”模式、单独为外部表的分区指定值和存储位置等。此外，还介绍了Hive中HQL的数据操作，包括LOAD DATA、INSERT INTO、SELECT INTO等语句，以及这些语句的使用方法和注意事项。通过使用Hive，用户可以方便地进行数据查询、数据处理和数据分析等工作。
Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive，后来开源给了Apache软件基金会。
在Hive中，表中的一个Partition对应表下的一个目录，所有的Partition的数据都存储在对应的目录中
Hive的数据存储 基于HDFS 没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括：数据库、文件、表、视图 可以直接加载文本文件（.txt文件） 创建表时，指定Hive数据的列分隔符与行分隔符 表 Inner Table（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 删除表时，元数据与数据都会被删除 // 创建一张内部表 每行字段以什么分割 create tab
greenplum Schema 是 Database中逻辑组织object和data。 在同一Database中，不同schema的对象可以使用相同的名称。
蛋蛋 和 小智 今天又在“打情骂俏”，他们今天在谈论分区表和分桶表，走，我们去听听。
Hive 是由 Facebook 开源的基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于解决海量「结构化日志」的数据统计。
修改数据库 可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。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
说明：hive 的表存放位置模式是由 hive-site.xml 当中的一个属性指定的，默认是存放在该配置文件设置的路径下，也可在创建数据库时单独指定存储路径。
1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
假设张三是xx公司的大数据开发工程师，现在xx Music有一千万用户在每天播放音乐和收藏音乐，那么张三要如何设计音乐榜单数据仓库来进行数据分析呢。
Apache 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库表，并提供一种HQL语言进行查询，具有扩展性好、延展性好、高容错等特点，多应用于离线数仓建设。
1）创建一个数据库，数据库在HDFS上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db。
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库表，并提供类SQL查询功能。
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表，并提供类 SQL查询功能。
添加之后字段由于hive底层是文件和系列化的设计，因此查数据会发现新增的列在所有已有列的后面
说明：hive的表存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个属性指定的
TiDB 在使用过程中，随着用户数据量的持续增长，存储成本在数据库总成本中的占比将会越来越高。如何有效降低数据库存储成本摆在了许多用户面前。
首先弄清楚什么是元数据和表数据：元数据就是表的属性数据，表的名字，列信息，分区等标的属性信息，它是存放在RMDBS传统数据库中的（如，mysql）。表数据就是表中成千上万条数据了。
1.1） CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
在Oracle 12.2版本中，增加了大量的分区新特性，这其中包括： 自动的列表分区创建 在线的普通表转换分区表 支持只读分区和读写分区混合 以下介绍的三个特性同样是12.2新增的： 多列列表分区、外部表分区、维护过滤 而对于多列列表分区的支持，也是大家关注已久的特性，先看一下脚本（在 livesql.oracle.com 测试执行，推荐动手实践）： CREATE TABLE dba_by_db_in_yhem (dbalic NUMBER, username
参考文章：https://doc.huodongjia.com/detail-3839.html Hashdata 简丽荣
外部表是指不存在于数据库中的表。通过向Oracle提供描述外部表的元数据，可以把一个操作系统文件当成一个只读的数据库表，就像这些数据存储在一个普通数据库表中一样来进行访问。外部表是对数据库表的延伸。外部表只能在Oracle 9i之后的版本来使用。
您可以创建ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）表用于不受限制的事务或仅插入的事务。这些表是Hive托管表。数据与Schema一起位于Hive metastore中。或者，您可以创建一个外部表用于非事务性使用。数据位于Hive Metastore外部。模式元数据位于Hive Metastore内部。因为外部表受Hive的控制很弱，所以该表不符合ACID。
由于在CDH或HDP中运行的Hive的早期版本与CDP中的Hive 3之间的语义变化，您需要执行许多与迁移相关的更改。Hive 3中与db.table引用和DROP CASCADE相关的一些语法更改可能需要对应用程序进行更改。
码到三十五 ： 个人主页 心中有诗画，指尖舞代码，目光览世界，步履越千山，人间尽值得 !
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
先来说下Hive中内部表与外部表的区别： 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， 不对数据的位置做任何改变。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。 需要注意的是传统数据库对表数据验证是 schema on write（写时模式），而 Hive 在load时是不检查数据是否 符合schema的，hive 遵循的是 s
秋天 autumn Hive表操作三（修改表） 注：大多数表属性可以通过ALTER TABLE语句来进行修改，这种操作会修改元数据，但不会修改数据本身 *表重命名 eg: ALTER TABLE app RENAME TO user; *增加、修改和删除表分区 --ALTER TABLE tablename ADD PARTITION ... 语句用于为表（通常是外部表）增加一个新的分区 eg: ALTER TABLE app ADD IF NOT EXISTS PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-26' ) LOCATION '/data/test/app/hour/'2018-07-26' ' PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-27' ) LOCATION '/data/test/app/hour/'2018-07-27' ' PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-28' ) LOCATION '/data/test/app/hour/'2018-07-28' ' ... ; --移动位置来修改某个分区的路径 eg: ALTER TABLE app PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-26' ) SET LOCATION '/home/data/app/hour/'2018-07-26' '; 这个命令不会将数据从旧的路线转移走，也不会删除旧的数据。 --删除分区 eg: ALTER TABLE app DROP IF EXISTS PARTITION (timetype=hour, clct_day='2018-07-26' ); 注：对于管理表，即使是使用ALTER TABLE...ADD PARTITION 语句增加的分区，分区内的数据也是会同时和元数据信息一起被删除的 对于外部表，分区内数据不会被删除 *修改列信息 --对某个字段进行重命名，并修改其位置、类型或者注释 eg: ALTER TABLE app CHANGE COLUMN hour time_h INT COMMENT 'THE hours part of the timestamp' AFTER uv; 注：即使字段名或者字段类型没有改变，也需要完全指定旧的字段名，并给出新的字段名及新的字段类型 此例子我们将字段转移到uv字段之后，如果要转移到第一个位置，只需要用FIRST关键字替代AFTER other_column子句即可 和通常一样，这个命令只会修改元数据信息，如过移动字段，那么数据也应和新的模式匹配 *增加列 --我们可以在分区字段前增加新字段到已有字段之后 eg:ALTER TABLE app ADD COLUMNS( appversion STRING COMMENT 'Application version', nettype STRING COMMENT 'logining application with nettype'); *删除或者替换列 --移除之前所有字段并重新指定了新字段 eg:ALTER TABLE app REPLACE COLUMNS( time int, name string, message string); 解析：这个语句实际上重命名了之前的hour字段并且从原表移除了字段pv,uv，增加了message字段，因为是ALTER语句，所以只有表的元数据信息
编辑手记：也许Oracle 12.2在内核上的智能改进只能让你眼前一亮，那今天基于Big Data和数据仓库的性能优化增强则会让你伸手触Oracle的强大灵魂。细腻中霸气侧漏，这就是Oracle 12
简要说明分区和性能的优势包括创建分区时必须避免的字符。创建分区和在分区中插入数据的示例介绍了基本的分区语法。也提到了分区的最佳实践。
Hive表操作二（管理表、外部表、分区表） *管理表 --我们目前所创建的表都是管理表，也叫内部表 --Hive会控制管理表数据的生命周期，Hive默认会将表数据存储在/user/hive/warehouse子目录下 --删除一个管理表时，Hive也会删除这个表中数据 --管理表不方便和其他工具共享数据 eg:我们有一份由Pig或其他工具创建并且主要由这一工具使用的数据，同时我们还想使用Hive执行查询，可以创建一个外部表指向这份数据，并不需要对其具有所有权 *外部表 --文件位于分布式文件系统的/data/test eg:CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS app ( hour string, name string, pv string, uv string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/data/test'; 对以上语句分析: 1.关键字EXTERNAL告诉Hive这个表是外部表，LOCATION告诉Hive数据位于哪个路径下 2.因为是外部表，所以Hive并非认为其完全拥有这份数据，删除该表时并不会删除这份数据，只会删除描述表的元数据信息 *管理表VS外部表 --可以用 DESCRIBE EXTENDED tablename语句的输出中查看到表是否是管理表或外部表 --对于管理表，可看到如下信息 ... tableType:MANAGED_TABLE) --对于外部表，可看到如下信息 ... tableType:EXTERNAL_TABLE) 注：如果语句省略 EXTERNAL 关键字而源表是外部表的话，那么生成的新表也是外部表 如果语句省略 EXTERNAL 关键字而源表是管理表的话，那么生成的新表也是管理表 如果语句有EXTERNAL关键字而源表是管理表的话，那么生成的新表是外部表 *分区管理表 --管理表和外部表都可以加分区 eg:CREATE TABLE IF NOT EXISTS tmp.table1( userId string COMMENT '用户ID', name string COMMENT '用户姓名', createtime string COMMENT '创建时间' ) PARTITIONED BY (country string,state string ); --分区表改变了Hive对数据存储的组织方式。如果我们在tmp库下创建这个表,那么对于这个表只会有一个table1目录与之对应： /user/hive/warehouse/tmp/table1 但是，Hive在表目录下将会建好可以反映分区结构的子目录 eg:/table1/country=CA/state=AB /table1/country=CA/state=BC ... /table1/country=US/state=AL /table1/country=US/state=AK ... 这些都是实际的目录名称，州目录下将会包含有零个文件或者多个文件，这些文件中存放着那些州的用户信息 分区字段一旦创建好，表现得就和普通字段一样，除非优化查询性能，否则不需要关心是否是分区字段 如果要查某个国家的用户，那仅仅需要扫描那个国家对应的目录就可以 --查看表中存在的所有分区 eg: hive> SHOW PARTITIONS table
1、在导入数据到外部表，数据并没有移动到自己的数据仓库目录下，也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的！而管理表则不一样； 2、在删除管理表的时候，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！(重要)
什么是HIVE？HIVE是建立在Hadoop HDFS上的数据仓库基础架构，它可以用来进行数据的提取转换加载。HIVE定义了简单的类似SQL的查询语言HQL，HIVE会将解析后的语句转移成MapReduce Job在Hadoop执行，一张Hive的表其实就是HDFS的文件
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