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Hive操作二(管理、外部、分区

Hive操作二(管理、外部、分区) *管理 --我们目前所创建的都是管理,也叫内部 --Hive会控制管理数据的生命周期,Hive默认会将数据存储在/user...,LOCATION告诉Hive数据位于哪个路径下 2.因为是外部,所以Hive并非认为其完全拥有这份数据,删除该时并不会删除这份数据,只会删除描述的元数据信息 *管理VS外部...--可以用 DESCRIBE EXTENDED tablename语句的输出中查看到是否是管理或外部 --对于管理,可看到如下信息...) 注:如果语句省略 EXTERNAL 关键字而源是外部的话,那么生成的新也是外部 如果语句省略 EXTERNAL 关键字而源是管理的话,那么生成的新也是管理...如果语句有EXTERNAL关键字而源是管理的话,那么生成的新是外部 *分区管理 --管理和外部都可以加分区 eg:CREATE TABLE IF NOT

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多重(广义

但是在我们常见的某些应用,比如Excel的表格中,我们发现并不一定是线性,Excel中的就明显是二维的结构 ? 那么在数据结构中,我们会使用这种广义上的吗?...答案是会,我们也会、或者说我们也能使用这样的非线性。其实我们早就已经在使用这样的非线性、广义了,那就是多维数组。不难发现二维数组就可以抽象成Excel当中的的样子。...可能会有人发现一个小小的问题,就是为什么我又将广义叫作多重呢?...这其实只是一个理解角度的不同而带来的不同叫法罢了,多重这种叫法想表达的主要意思是中的元素可以是另一个,而这另一个中的元素又可以是一个,相当于“一重又一重”的,所以叫多重。...对于这样的应用场景,显然需要使用到一个多重,准确的说是一个二维的多重,其中一维表示课程,另一维表示学生,就像下面的图。那么提到二维的多重,我们脑海中最先浮现的应该就是二维数组了? ?

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的高级操作:倾斜&事务

的高级操作:倾斜&事务 Hive倾斜(Skewed Tables) 什么是倾斜? 对于一列或多列中出现倾斜值的,可以创建倾斜(Skewed Tables)来提升性能。...但如果A是Skewed Tables,A.id=1被设置为倾斜值,那么在执行A与B的Join操作时,会自动进行以下优化: 将B中id=1的数据加载到内存哈希中,分发到A的所有Mapper任务中...set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 事务的创建 首先对事务进行创建,首先需要是ORC,然后进行分桶,并在中添加属性’transactional...假设有一张名为t,分桶数量只有2的,那它的文件结构应该是下面这种形式。...对于事务,可以查看所有正在进行的事务操作: SHOW TRANSACTIONS; 事务的压缩 随着对事务的操作累积,delta文件会越来越多,事务的读取会遍历合并所有文件,过多的文件数会影响效率

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hive中外部、内部、分区、分桶

文章目录 外部 内部 分区 分桶 外部 创建数据库 create database myhive; 选择数据库 use myhive; 创建外部 ( external) create...drop table techer; 再次查看 hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/myhive.db/techer(数据依然存在) 内部 创建数据库...create database myhive; 选择数据库 use myhive; 创建内部 create table student(t_id string,t_name string) row...分桶 是在已有的结构之上新添加了特殊的结构 开启hive的桶表功能 set hive.enforce.bucketing=true; 设置桶(reduce)的个数 set mapreduce.job.reduces...load data local inpath ‘/export/servers/hivedatas/course.csv’ into table course_common; 在基本中查询数据插入到分桶

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事实与维度

事实与维度 前文介绍了一维和二维的异同及相互转换 今天再来解释一下事实与维度 先来看下表。回忆下,这是一维二维?...单行记录就能锁定全部信息,个别列存在数量重复,没二话,显然是一维 那是不是结账系统里的订单就是这副样子?...你还别笑,不管是谁第一次接触表格,可不就这样的修改的吗 但系统里的一维,往往有成千上万行,靠人工查找修改,无疑愚公移山 那“查找替换”呢?...这里只是打个花式比喻,不必较真) 上图可见,流水表里把大量汉字换成字母/数字编码,将对表格大小起到重要作用 修改信息时也只要在维度定位、变更一条记录即可,而不必在流水表里进行全扫描。...,那“事实”也就不难理解了 事实:表格里存储了能体现实际数据或详细数值,一般由维度编码和事实数据组成 维度:表格里存放了具有独立属性和层次结构的数据,一般由维度编码和对应的维度说明(标签)组成 现实工作中

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之间关系

可以在数据库图表中的之间创建关系,以显示一个中的列与另一个中的列是如何相链接的。 在一个关系型数据库中,利用关系可以避免多余的数据。...一、之间关系概述 1.1、什么是之间关系 在关系型数据库中,为了避免数据冗余,我们的一些之间肯定是有一定的关系。 如:学生与老师表,部门与员工,用户与权限等。...在设计的时候,就应该体现出来之间的这种关系。 1.2、之间关系分类 1.2.1、一对多关系 一对多关系是最普通的一种关系。...在这种关系中,A 中的一行可以匹配 B 中的多行,但是 B 中的一行只能匹配 A 中的一行。 只有当一个相关列是一个主键或具有唯一约束时,才能创建一对多关系。...要创建这种关系,需要定义第三个,称为结合,它的主键由 A 和 B 的外部键组成。 注意: 多对多的创建原则: 二个与中间创建1对多的关系。

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转发表(MAC)、ARP、路由总结

,本文详细介绍了三张至关重要的:转发表、ARP与路由的在网络数据包转发功能中发挥的作用,以及它们协同工作的原理,顺便也会接着之前的文章继续谈谈交换机和路由器的一些事儿。...是否有数据帧中目的MAC地址的匹配条目,如果有,则会根据MAC中记录的对应端口将数据帧转发出去,这一转发方式称为“单播”(Unicast)。...在路由器中也有一张,这张叫做路由,通过在网络节点上运行路由协议,记录并更新去往不同网段的路径信息。...小结 路由负责记录一个网络到另一个网络的路径,路由器依赖路由协议及其确定的路由完成三层,即网络层的数据转发工作。...参考资源 ---- [1] 详解网络传输中的三张,MAC地址、ARP缓存以及路由 [2] 单播、多播(组播)和广播的区别 [3] 路由详解 [4] 传输层协议概述 [5] MAC、IP和路由传输封装过程

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六、Hive中的内部、外部、分区和分桶

在Hive数据仓库中,重要点就是Hive中的四个。Hive 中的分为内部、外部、分区和分桶。 内部 默认创建的都是所谓的内部,有时也被称为管理。...当我们删除一个管理时,Hive 也会删除这个中数据。管理不适合和其他工具共享数据。...外部称之为EXTERNAL_TABLE;其实就是,在创建时可以自己指定目录位置(LOCATION);如果删除外部时,只会删除元数据不会删除数据; 具体的外部创建命令,比内部多一个LOCATION...:」 创建内部时:会将数据移动到数据仓库指向的路径; 创建外部时:仅记录数据所在路径,不对数据的位置做出改变; 删除内部时:删除元数据和数据; 删除外部时,删除元数据,不删除数据。...根据上面命令,成功创建了内部、外部、分区和分桶

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Hive操作三(修改

秋天 autumn Hive操作三(修改) 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 *重命名...eg: ALTER TABLE app RENAME TO user; *增加、修改和删除分区 --ALTER TABLE tablename ADD PARTITION ......语句用于为(通常是外部)增加一个新的分区 eg: ALTER TABLE app ADD IF NOT EXISTS PARTITION...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,分区内数据不会被删除...pv,uv,增加了message字段,因为是ALTER语句,所以只有的元数据信息改变了 *修改属性 --可以增加附加的属性或者修改已经存在的属性,但是无法删除属性

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