1. 内部表、外部表的数据导入1）load方式进行数据的导入local :加local代表是从本地（客户端所在本地）导入的，不加的话表示从hdfs导入数据。① 本地数据导入外部表不支持 overwriteload data local inpath '本地路径' [overwrite] into 表名；这种方式的本质相当于将数据文件上传到了hdfs的hive表的目录底下。（只要hive管理的目录下
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2023-09-04 16:56:23
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目录一、Hive数据导入二、Hive数据导出三、Hive的分区表1.1 为什么要分区？1.2 外部分区表综合练习四、Hive的分桶表1.1 分桶表原理1.2 作用1.3 案例演示：创建分桶表五、分区表和分桶表的区别一、Hive数据导入1 直接向表中插入数据（强烈不推荐使用）hive (myhive)> create table score3 like score;
hive (myhive)
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2023-09-10 19:42:50
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flink导入hive 如何指定分区
## 问题描述
在使用Apache Flink进行数据分析和处理时，有时需要将处理结果导入到Hive表中进行后续的数据查询和分析。如果需要将数据按照特定的分区规则存储到Hive中，就需要指定分区信息。本文将介绍如何在flink导入hive时指定分区。
## 解决方案
在使用Flink将数据导入Hive中时，可以通过使用HiveCatalog来指定分区信
# 科普文章：Hive Load 覆盖分区
在大数据领域中，Hive 是一个常用的数据仓库工具，用于管理和分析大规模数据集。当我们需要向 Hive 表中加载数据并覆盖特定分区时，就需要使用 Hive Load 覆盖分区的功能。
## 什么是 Hive Load 覆盖分区？
Hive Load 覆盖分区是指在向 Hive 表中加载数据时，可以选择性地覆盖指定的分区，而不是全表加载。这样可以提高
# 动态分区加载（Dynamic Partition Load）在Hive中的应用
在Hive中，动态分区加载（Dynamic Partition Load）是一种非常方便的方式，可以让我们在将数据加载到表中时，动态地创建分区。这种方法能够帮助我们更加高效地管理数据，并且简化我们的工作流程。
## 什么是动态分区加载
动态分区加载是指在将数据加载到Hive表时，自动根据数据中的某些字段值创建
需求将数据通过java解析处理后，写入hdfs，同时入到带有分区的hive表中，数据有时延要求，需要及时快速的实现这个过程。实现思路1.多线程并行处理数据,以提高效率2.每个线程中，将处理好的数据以orc文件的形式输出到hdfs某路径，eg /usr/tmp。之所以选用orc文件，是因为压缩文件占用空间小，至于压缩方式，大家可以自行搜索hive压缩方式。3.每个线程中，将输出到hdfs的orc文件
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2023-09-06 14:46:57
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数据的导入导出1.数据的导入1 load语法：load data [local] inpath '数据的 path' [overwrite] into table
table_name [partition (partcol1=val1,…)];（1）load data:表示加载数据（2）local:表示从本地加载数据到 hive 表；否则从 HDFS 加载数据到 hive 表（3）inpath:
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2023-07-12 09:08:19
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动态分区调整动态分区属性：设置为true表示开启动态分区功能（默认为false）hive.exec.dynamic.partition=true; - 动态分区属性：设置为nonstrict,表示允许所有分区都是动态的（默认为strict）设置为strict，表示必须保证至少有一个分区是静态的hive.exec.dynamic.partition.mode=strict;动态分区属性：每
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2024-01-09 14:25:19
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Hive系列文章Hive表的基本操作Hive中的集合数据类型Hive动态分区详解hive中orc格式表的数据导入Java通过jdbc连接hive通过HiveServer2访问HiveSpringBoot连接Hive实现自助取数hive关联hbase表Hive udf 使用方法Hive基于UDF进行文本分词Hive窗口函数row number的用法数据仓库之拉链表动态分区调整动态分区属性：设置为tr
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2023-07-12 09:57:46
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静态分区SP（static partition）
动态分区DP（dynamic partition）
静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断。详细来说，静态分区的列实在编译时期，通过用户传递来决定的；动态分区只有在SQL执行时才能决定。
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2023-06-15 10:30:17
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按照某些字段进行排序，例如:select clol,clo2... from table_name where condition order by clo1,clo2[asc|desc];order by 后面可以对多列进行排序，默认按照字典进行排序，order by为全局排序，它需要reduce操作，并且只有一个reduce，和配置没有关系
假如表t2中的数据格式为：
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2023-08-04 10:43:41
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## 加载分区数据太慢如何解决？
在使用Hive进行数据处理时，我们常常会遇到加载分区数据太慢的问题。这个问题通常会导致数据处理效率低下，影响到我们的工作效率。那么，我们应该如何解决这个问题呢？
### 问题分析
在Hive中，当我们使用`LOAD DATA INPATH`命令加载分区数据时，如果数据量较大，加载速度就会变得很慢。这通常是由于以下原因导致的：
1. 数据量过大，导致加载时间
1.建表时直接导入：如果你的数据已经在HDFS上存在，已经为结构化数据，并且数据所在的HDFS路径不需要维护，那么可以直接在建表的时候使用location指定数据所在的HDFS路径即可CREATE [EXTERNAL] TABLE t_lxw1234 (
day STRING,
url STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ’ ’
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2023-09-13 21:15:47
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分区是hive存放数据的一种方式。将列值作为目录来存放数据，就是一个分区。这样查询时使用分区列进行过滤，只需根据列值直接扫描对应目录下的数据，不扫描其他不关心的分区，快速定位，提高查询效率。分动态和静态分区两种： 1. 静态分区：若分区的值是确定的，那么称为静态分区。新增分区或者是加载分区数据时，已经指定分区名。create table if not exists day_part1(
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2023-10-05 19:18:18
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文章预览：1.创建分区表2.给表中装入数据3.分区表常用的语法1.LOAD2.添加分区3.删除分区4.查看一张表的分区5.导入数据6.动态分区动态分区注意点 1.创建分区表参考官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL 需要在之前的基础之上增加PARTITIONED BY语句，如下图： 例：创建一个
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2023-08-18 15:42:17
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动态分区和静态分区的区别1.动态分区和静态分区都需要自己去指定分区的字段，静态分区同时需要去指定分区的内容2.动态分区不能用load data的方法进行数据的导入，而静态分区可以通过load data和insert overwrite两种方法导入数据3.进行insert overwrite 导入的时候，静态不需要将分区字段的内容在select中查询出来的，但是动态需要查询出这个字段4.动态分区在使
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2023-09-13 11:14:51
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今天，继续学习了Hive。首先，先是复习了之前学过的内容，然后学习了表-即分区又分桶、动态分区、系统函数+自定义UDF函数、压缩、文件存储格式-概念、文件存储格式-实操、存储和压缩的结合、调优、常见问题总结、网站日志分析。 总结一下： 1.分区表 分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割
# 往Hive库导入数据如何指定分区
随着大数据技术的发展，数据仓库的使用场景越来越多。在大数据生态中，Apache Hive 是一个重要的组件，它用于通过 HiveQL（类似于 SQL 的查询语言）对 Hadoop 的数据进行查询。为了提高数据查询的效率，Hive 提供了分区的功能，实现了数据的物理组织。本文将带领大家了解如何在 Hive 中导入数据时指定分区。
## 1. 理论背景
在
# Hive Load 导入全是 null 的问题及解决方案
在使用 Apache Hive 进行数据分析时，我们常常需要将数据从外部源导入 Hive 表中。然而，有时候我们会遇到一个常见的问题：导入后的表中数据全是 `null`。本文将探讨导致这一问题的原因，并提供解决方案，同时给出一些示例代码。
## 一、问题概述
在将数据加载到 Hive 表中时，通常会使用 `LOAD DATA` 或
1，Hive分区。 是指按照数据表的某列或某些列分为多个区，区从形式上可以理解为文件夹，比如我们要收集某个大型网站的日志数据，一个网站每天的日志数据存在同一张表上，由于每天会生成大量的日志，导致数据表的内容巨大，在查询时进行全表扫描耗费的资源非常多。那其实这个情况下，我们可以按照日期对数据表进行分区，不同日期的数据存放在不同的分区，在查询时只要指定分
