摘要：本文主要介绍了Hive创建表的一些知识，包含内部表、外部表、分区和分桶等。一、 表创建基本知识一般创建sql如下create table ods_uba.lin_test
(
operate_no string,
dev_no string,
user_id
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2023-07-12 18:06:21
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hadoop-hive安装配置下载hive-0.8.1.tar.gz ---------在ahdoop1.0.0这个版本上要使用这个版本以上 把这个文件解压在/hadoop/app目录下1.添加bin/hive-config.sh，添加jdk支持 exportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_02exportHIV
实验目的要求 目的：（1）掌握数据仓库工具Hive的安装和配置；要求：完成Hive工具的安装和配置；Hive工具能够正常启动运行；Hive控制台命令能够正常使用；能够正常操作数据库、表、数据； 实验环境  
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2023-07-12 19:40:44
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# Hive自动建表实现流程
## 步骤概览
下面是Hive自动建表的实现流程，总共包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建数据库 |
| 2 | 创建外部表 |
| 3 | 创建分区表 |
| 4 | 加载数据 |
| 5 | 定时触发自动建表脚本 |
接下来详细介绍每个步骤的具体实现方法。
## 步骤一：创建数据库
首先，我们需要
原创
2023-07-26 22:59:48
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# 自动建表
在大数据领域，Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供类似 SQL 查询的能力。当我们需要导入大量数据并进行查询分析时，通常会使用 Hive 来管理数据表。
在实际应用中，我们可能需要频繁地创建新的数据表来存储不同类型的数据。为了节省时间和减少错误，可以通过编写脚本来实现自动建表。本文将介绍如何利用 Hive 的自动建表功
sqoop安装sqoop安装：安装在一台节点上就可以了。 我下的Sqoop版本是：sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz 1. 解压： tar -zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C ~/software/sqoop 2. 添加sqoop的环境变量： sudo gedit /etc/profileexpor
### HDFS批量执行Hive建表
在大数据领域，Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hive是两个常用的工具，其中HDFS用于存储大规模数据，而Hive是一种数据仓库工具，可以对HDFS中的数据进行查询和分析。有时候，我们需要批量创建Hive表来对存储在HDFS中的数据进行处理，这就需要使用Hive的批量执行功能来实现。
#### 批量执行Hive建表的步骤
1. 准备Hive建表脚
介绍
Apache Hive是一个构建于Hadoop的数据仓库，注意不是数据库。Hive可以看成是用户编程接口或者数据库的逻辑层，它本身并不存储和计算数据，它依赖于基于数据库（基于HDFS）和Mapreduce，也就是说Hive本身并不存储数据。其对数据操作的语言类似于SQL，名为HQL。
Hive可以基于mysql和hbase，其自带了一个数据库Derby（坑爹的数据库）。
# 自动建表：Hive JSON 数据处理
在数据处理领域，JSON 格式的数据变得越来越常见。Hive 是一种基于 Hadoop 的数据仓库解决方案，可以处理大规模的数据集。在 Hive 中，可以通过自动建表的方式快速地将 JSON 数据加载到数据表中，方便进行后续的数据分析和查询操作。
本文将介绍如何使用 Hive 自动建表来处理 JSON 数据，包括建表操作、数据导入和查询等步骤。我们将
# Hive建表没有创建HDFS文件及其原因分析
## 引言
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，用于分析大规模数据集。它提供了一种类似SQL的查询语言（HiveQL），使得数据分析者能够更方便地操作存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中的数据。然而，有时候在Hive中创建表的时候，表对应的HDFS文件并不会立即生成，本文将分析该现象的原因并提供解决方案。
## Hi
# Hive建表之后加载HDFS数据
## 1. 概述
在使用Hive进行数据分析时，常常需要先在Hive中创建表，然后将数据从HDFS加载到这些表中。本文将介绍如何实现Hive建表之后加载HDFS数据的流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 流程
下面是实现Hive建表之后加载HDFS数据的流程图：
```mermaid
journey
title Hive建表之后加载HD
原创
2023-10-23 16:58:44
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1.什么是HiveHive 是由 Facebook 实现并开源
是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具
可以将机构化数据映射为一张数据库表
提供 HQL（Hive SQL）查询功能
底层数据是存储在 HDFS 上
hive的本质是将 SQL 语句转化为 MapReduce 任务运行
使不熟悉 MapReduce 的用户很方便的利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化数据，适用于离线批量数据
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2023-07-12 14:41:47
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1.Hive基本操作：1.1.Hive的建表语句： CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type
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2023-09-13 14:42:25
181阅读
今天介绍一下关于Hive的一些基础知识，首先Hive作为数据仓库，起源于Facebook，工作原理大致可以解释为：对用户输入的HQL语句进行解释，编译，优化并执行生成查询计划，并转化为MapReduce任务进而执行：解释器——编译器——优化器——执行器。 Hive的元数据一般存储在关系型数据库中，如MySql; 底层存储用到的是HDFS分布式存储系统。它的优点：1.?简单易上手：提
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2023-08-04 14:05:25
84阅读
内部表建表（manaaged_table）内部表定义1、由create table命令直接创建，没有加入关键字的表 2、内部表默认存储/user/hive/warehouse下，也可以由location指定、 3、drop表时会将表数据与元数据同时删除 根据以上两种建表方式，引出，hive常用的三种建表的方法内部表常规建表根据需求，分别列出表中的列，创建表应用场景场景：在库中没有相关的表，根
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2023-07-10 18:27:34
226阅读
一、普通建表方式create table stu_info(id int,name string)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' '载入数据load data local inpath '/data/hivetest/stu_info_local' into table stu_info;load data inpath '/data/hiv
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2023-08-24 16:48:41
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最基本的建表语句：create table student(
id string comment '学号',
name string comment '姓名',
sex string comment '性别',
age string comment '年龄'
) comment '学生表';show create table student;CREATE TABLE `student`(
`i
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2023-08-18 23:08:09
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一、HQL建表语法格式（hql不区分大小写，[ ]中的属性是可选属性）CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[ (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...) ]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY(col_name data_type [CO
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2023-09-01 19:19:40
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hive分区（partition）简介：一/ 背景1、在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。2、分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。3、如果需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参数partitioned by，详见表创建的语法结构。&nb
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2023-05-25 16:17:53
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在项目开发中，一般数据库都会创建好，或者创建好后后面不需要进行改动。 Hive建表才是是学习使用hive的第一步，然后才能基于表对hive数据仓库进行操作。学习建表前，首先要知道hive表的构建属性 ，知道哪些属性是固定的，哪些属性是可以定制的等等。1、创建表方式一：官方标准语法:（hql不区分大小写,下面[]里的属性是可选属性）CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EX
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2023-09-04 16:07:07
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