hive删除表和表中的数据,以及按分区删除数据 hive删除表: drop table table_name; hive删除表中数据: truncate table table_name; hive按分区删除数据: alter table table_name drop partition (partition_name='分区名')
“删库跑路”作为一种历史悠久、后果严重的公司资产损坏事故,一旦发生,后果难以估量,轻则业务短时间不可用,重则公司倒闭关门,甚至有人为此坐牢。已经发生的事件历历在目,希望大家引以为戒。
Hive常用的交互命令 hive 进入数据库 hive -e 不进入hive的交互窗口执行sql语句 hive -f 执行sql脚本 hive -help 查看帮助 Hive常用数据库的操作命令 show databases;查看hive中的所有数据库 use default;用default数据库 create database myhive ;创建数据库 create database if not exists myhive ;使用if not exists来忽略异常 create database
invalidate metadata全量刷新,性能消耗较⼤,主要⽤于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进 ⾏刷新。
如果想删除数据库,要么先将数据库中的表全部删除,此时可以使用CASCADE关键字,使用该关键字后,Hive会自己将数据库下的表全部删除。慎用慎用!
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
1. 环境 操作系统: Windows 7 JDK版本: 1.8.0_221 Hadoop版本: 2.6.0 (Hive依赖) Hive版本: 1.2.2 2. 下载 image.png image.
关系型数据库(RDBMS)是建立在关系模型基础上的数据库系统。关系模型是一种数据模型,它表示数据之间的联系,包括一对一、一对多和多对多的关系。在关系型数据库中,数据以表格的形式存储,每个表格称为一个“关系”,每个关系由行(记录或元组)和列(字段或属性)组成。
hive> truncate table 表名; truncate操作用于删除指定表中的所有行,相当于delete from table where 1=1.表达的是一个意思。
最近公司在做关联图谱的项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值,两列中元素的顺序可能是相反的。
create table student(t_id string,t_name string) row format delimited fields terminated by ‘\t’; 加载数据 ( /export/servers/hivedatas/student .csv 数据在虚拟机上地址) load data local inpath ‘/export/servers/hivedatas/student .csv’ into table student; 在hdfs查看表中的数据 ( /user/hive/warehouse/myhive.db/student 数据在hdfs上的地址) hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/myhive.db/student 在hive中查询 select * from student 删除数据表techer drop table student; 再次查看 hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/myhive.db/student(数据不存在)
这里,IF NOT EXISTS是一个可选的子句。如果我们使用此子句,则只有在没有具有相同名称的现有数据库时,才会创建具有给定名称的数据库。
insert overwrite table的意思是覆盖数据,后面select是指使用哪里的数据进行覆盖,如果条件为空 where 1=0,那就代表清除数据了
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。
📷 Hive基础03、Hive基本使用 目录 1、查看hive数据库 2、进入Hive 3、库操作 ---- 1、查看hive数据库 登录MySQL数据库 mysql -u root -p 密码【123456】 查看【hive】数据库 show databases; 效果如下图: 📷 use hive; show tables; 📷 2、进入Hive hive 📷 3、库操作 注:【exit;】可以推出状态。 show databases; 📷 4、基本操作 查看当前数据库:set hive.c
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)
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,但我们可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。
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。
至此,咱们对内部表和外部表已经有了基本了解,接下来的文章学习另一种常见的表类:分区表
当你使用Spark对hive表进行Overwrite的时候,基本流程是删除metastore的表信息,删除数据,写_temp目录,移动_temp目录数据,最后写入表信息(我描述的这个流程不一定完全对,熟悉hive的大大欢迎指正)。这个过程可能很漫长,比如我们就遇到了当时spark进程正在写_temp目录数据,结果就这个时候Spark被异常杀死。当Spark进程启动后再次尝试时,就会报错:
Hive表中的数据不能通过insert语句插入,而是load data语句进行加载,其中加载的数据来源主要包括:
至此,咱们对内部表和外部表已经有了基本了解,接下来的文章学习另一种常见的表类:分区表;
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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【,】。
Hive使用的语句是Hql,和sql百分之九十都是相近的,因此,只要对SQL比较熟悉的,Hql基本不用怎么学。
📷 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。
[喵咪大数据]Hive2搭建 说到Hadoop生态有一个不得不提的组件那就是<Hive>,Hive是基于Hadoop结构化存储引擎,能够存储海量的数据,Hive提供了类SQL的方式对数据进行查询检索汇
1. 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], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name,
内部表也称为被Hive拥有和管理的托管表(Managed table)。默认情况下创建的表就是内部表,Hive拥有该表的结构和文件。换句话说,Hive完全管理表(元数据和数据)的生命周期,类似于RDBMS中的表。当您删除内部表时,它会删除数据以及表的元数据。
Hive 用户接口主要有三个:命令行(CLI),客户端(Client) 和 Web界面(WUI)。其中最常用的是 CLI,启动的时候,会同时启动一个 Hive 服务。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的Web工具
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学习笔记 1、Hive数据类型 基本数据类型 tinyInt smallInt Int BigInt Boolean float double string timestamp binary --字节数组 集合类型 STRUCT 和 c 语言中的 struct 类似,都可以通过“点”符号访问元素内容。例如,如果某个列的数据类型是 STRUCT{first STRING, last STRING},那么第 1 个元素可以通过字段.first 来引用。 MAP MAP 是一组键-值对元组
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,
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。
字符型:varchar、char、nchar、nvarchar、long(在数据库中是以ASCII码的格式存储的)
create EXTERNAL table tableName(字段名称 字段类型,字段名称 字段类型) 建外部表需要指定数据的存储路径。通过LOCATION进行指定。
摘要:本文介绍了 Dinky 实时计算平台扩展 iceberg 的实践分享。内容包括:
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
默认情况下,Hive的元数据是存储到Derby中的,这是Apache的一个纯Java编写的小巧数据库,类似于Sqlite。但是这样就会出现一个情况:Derby是单例的,当你在一个终端打开了hive时,在另外一个终端打开hive命令行会报错。所以使用MySQL来存储元数据能够解决这个问题,并且也更方便迁移和备份。
Hive将HiveQL(类sql语言)转为MapReduce,完成数据的查询与分析,减少了编写MapReduce的复杂度。它有以下优点:
Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库,注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口,它本身不存储和计算数据;它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型,映射与化简;用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据;HQL经过编译转为MapReduce作业后通过自己的SQL 去查询分析需要的内容;这样一来,即使不熟悉MapReduce 的用户也可以很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。而MapReduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
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
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
Python是一种计算机程序设计语言,它是一种动态的、面向对象的脚本语言。它是一种跨平台的,可以运行在 Windows,Mac和 Linux/Unix系统上。
Impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具,使用内存进行计算提供实时的SQL查询,impala强依赖于Hive 的MetaStore,直接使用hive的元数据,意味着impala元数据都存储在hive的MetaStore当中,并且impala兼容hive的绝大多数sql语法,具有实时,批处理,多并发等优点。
1. 非分区表 (1)load 加载数据 本地文本文件a.txt中有一行'aaa',执行下面的命令。
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