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    hive基础总结(面试常用)

    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,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 Metastore (hive元数据) Hive将元数据存储在数据库中,比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称,表的列和分区及其属性,表的数据所在的目录 Hive数据存储在HDFS,大部分的查询、计算由mapreduce完成 Hive数据仓库于数据库的异同 (1)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。 (2)数据存储位置。 hdfs raw local fs (3)数据格式。 分隔符 (4)数据更新。hive读多写少。Hive中不支持对数据的改写和添加,所有的数据都是在加载的时候中确定好的。 INSERT INTO … VALUES添加数据,使用UPDATE … SET修改数据 不支持的 HDFS 一次写入多次读取 (5) 执行。hive通过MapReduce来实现的 而数据库通常有自己的执行引擎。 (6)执行延迟。由于没有索引,需要扫描整个表,因此延迟较高。另外一个导致Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架 (7)可扩展性 (8)数据规模。 hive几种基本表类型:内部表、外部表、分区表、桶表 内部表(管理表)和外部表的区别: 创建表 外部表创建表的时候,不会移动数到数据仓库目录中(/user/hive/warehouse),只会记录表数据存放的路径 内部表会把数据复制或剪切到表的目录下 删除表 外部表在删除表的时候只会删除表的元数据信息不会删除表数据 内部表删除时会将元数据信息和表数据同时删除 表类型一、管理表或内部表Table Type: MANAGED_TABLE

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