0、背景在Hive的表建立了动态分区，手动复制文件或者Spark写数据到分区中，而且设置了参数但是还查询不到该分区数据。这时你应该需要执行MSCK REPAIR TABLE命令来刷新Hive的metastore数据一、作用MSCK REPAIR TABLE命令主要是用来解决通过hdfs dfs -put或者hdfs api写入hive分区表的数据在hive中无法被查询到的问题。我们知道hive有个
一、理论基础1.Hive分区背景在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.Hive分区实质因为Hive实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应hdfs的一个目录名，并不是一个实际字段。3.Hive分区的意义辅助查询，缩小查询范围，加快数据的检索速度和对数据按照一
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2023-12-15 11:03:09
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# Hive SQL 删除区间分区指南
在使用 Hive 进行数据处理时，常常会涉及到分区的管理。尤其是当你需要删除某个特定的区间分区时，这可能会让刚入行的小白感到困惑。本文将带你逐步了解如何在 Hive SQL 中删除某个区间分区的步骤及其对应的代码。
## 整体流程
为了清晰地展示删除分区的整体流程，下面是一个步骤表格：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
|----|------|--
同关系型数据库一样，Hive中也支持视图(View)和分区(Partition)，但与关系型数据库中的有所区别，本文简单介绍Hive中视图和分区的示例。在真实业务场景下，视图的应用比较少，分区使用的非常多，因此建议对分区这块多花的时间来了解。四、Hive的视图和分区4.1 Hive中的视图和关系型数据库一样，Hive中也提供了视图的功能，注意Hive中视图的特性，和关系型数据库中的稍有区别：只有逻
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2023-07-12 21:47:16
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# Hive查看某个分区的路径
在Hadoop生态系统中，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它允许我们使用类似于SQL的查询语言（HQL）来处理和分析大规模数据。Hive将数据存储在Hadoop的HDFS文件系统中，并以表的形式组织数据。
在Hive中，表是由分区组成的，分区是根据表中的某个列进行划分的。每个分区都有一个特定的路径，用于存储该分区的数据。在某些情况下，我们可能需要查
原创
2023-12-20 06:34:17
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# 查看Hive分区数据的流程
对于想要查看Hive表中某个特定分区的数据，可以按照以下步骤进行操作：
## 步骤概览
1. 进入Hive命令行界面
2. 切换到需要查询的数据库
3. 使用`SHOW PARTITIONS`命令查看表的分区信息
4. 根据分区信息构建查询语句
5. 执行查询语句查看分区数据
下面将详细介绍每个步骤需要做什么以及相应的代码示例。
## 1. 进入Hive命
hive中的分区和桶 Hive 把表组织成“分区” Partition。 这是一种根据“分区列”（Partition column，如日期）的值对表进行粗略划分的机制，使用分区可以加快数据分片（Slice）的查询速度 表和分区可以进一步分为“桶”（Bucket）它会为数据提供额外的结果以获得更高效率的查
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2023-08-23 19:16:28
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# Hive筛选某个区间实现步骤
## 1. 简介
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施工具，它提供了类SQL查询语言HiveQL，可以方便地进行大规模数据分析。在Hive中，我们可以使用条件表达式对数据进行筛选，实现对某个区间的筛选。
本文将介绍如何使用Hive筛选某个区间的方法，包括整个实现流程和每一步所需的代码。
## 2. 实现流程
下面是整个实现步骤的流程图：
`
原创
2023-12-20 06:31:14
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# Hive 数据分区间统计指导
在数据分析领域，Hive 是一个非常流行的工具。它可用于管理海量数据集，尤其是在 Hadoop 上。今天，我们将学习如何在 Hive 中进行数据分区间的统计分析。以下是实现此任务的整体流程。
## 流程概览
| 步骤 | 操作 |
|------|-----|
| 1 | 创建 Hive 表并进行数据分区 |
| 2 | 插入数据到表中 |
|
分区简介为什么分区Hive的Select查询时，一般会扫描整个表内容。随着系统运行的时间越来越长，表的数据量越来越大，而hive查询做全表扫描，会消耗很多时间，降低效率。而有时候，我们需求的数据只需要扫描表中的一部分数据即可。这样，hive在建表时引入了partition概念。即在建表时，将整个表存储在不同的子目录中，每一个子目录对应一个分区。在查询时，我们就可以指定分区查询，避免了hive做全表
## Hive 删除Hive某个分区
在Hive中，分区是一种将表数据按照特定列的值进行划分的方式。分区可以提高查询效率，并且可以根据分区进行数据的删除、更新、插入等操作。本文将介绍如何使用Hive删除某个分区的方法，并给出相应的代码示例。
### Hive分区的概念
在Hive中，分区是按照表的某一列的值进行数据划分的。比如，对于一个存储了用户行为数据的表，我们可以按照日期进行分区，每个分
原创
2023-11-23 08:38:32
412阅读
一、查看分区查看分区show partitions table_name;
/*
update_date=20230305
update_date=20230312
update_date=20230319
*/查看分区表描述desc table_name partition(update_date=20230305);查看外部表，特定指定的位置desc extended table_name p
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2023-06-12 19:48:20
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# Hive如何查看某个表的最新分区
## 引言
在Hive中，我们经常需要查看某个表的最新分区，以进行后续的数据分析或处理。本文将介绍如何使用Hive查询语句和命令行工具来查看某个表的最新分区，并提供了示例代码来解决这个实际问题。
## 问题描述
假设我们有一个Hive表，其分区字段为日期（date），我们想要查看该表的最新分区，即最大日期。
## 解决方案
为了解决这个问题，我们可以使用
原创
2023-12-20 13:08:55
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## 查看Hive分区
在Hadoop生态系统中，Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库基础设施，它为大规模数据集提供了数据汇总、查询和分析的能力。Hive通过将结构化数据映射到Hadoop分布式文件系统上的表中，实现了数据的存储和处理。
在Hive中，表可以被分成多个分区。分区可以是基于数据的某个列的值进行划分，比如时间、地区等。分区的使用可以提高查询效率和降低存储成本。在本文中，我们
原创
2023-10-12 11:07:58
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Hive学习笔记HiveQL:查询SELECT…FROM语句算数运算符使用函数数学函数聚合函数表生成函数其他内置函数LIMIT 语句列别名嵌套 SELECT 语句CASE…WHEN…THEN 句式什么情况下 Hive 可以避免进行MapReduceWHERE 语句谓词操作符关于浮点数的比较LIKE和RLIKEGROUP BY 语句JOIN 语句INNER JOINJOIN 优化LEFT OUTE
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2023-08-16 20:38:52
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hive —— 分区表为了对表进行合理的管理以及提高查询效率，Hive可以将表组织成“分区”。一个分区实际上就是表下的一个目录，一个表可以在多个维度上进行分区，分区之间的关系就是目录树的关系。通过PARTITIONED BY子句指定，分区的顺序决定了谁是父目录，谁是子目录。例如：partitioned by(Field1，Field2，…)，那么数据在hdfs上的存放路径是：
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2023-08-20 21:53:11
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文章目录前言一、分区查询1.一级分区2.二级分区二、添加分区1.一级分区2.二级分区三、删除分区1.一级分区2.二级分区四、修复分区修改分区1.一级分区2.二级分区 前言大数据时代，就是我们现在生存的时代，我们的每一点一滴、一举一动如何能逃脱得出数据的束缚。有不少豪杰侠士引领着我们走向hive江湖，五大帮派与六大派别的利益纷争不断，战火不断蔓延，出于对整个数码武林的公平正义，少林（分区）和武当（
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2023-07-30 12:46:46
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1.fdisk 【命令作用】分区工具（MBR）【命令语法】fdisk [选项] [参数]【常用选项】-l 显示所有分区信息【参数说明】设备名称【命令示例】# fdisk -l 显示所有分区信息 # fdisk -l /dev/sdb1 显示指定分区信息 # fdisk [硬盘名] 进入磁盘新建分区显示分区删除分区保存退出不保存退出获取命令帮助显
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2023-11-04 13:12:50
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1.du 查看文件和目录占用的磁盘空间disk usage 磁盘占用情况命令描述du [选项] 目录或文件显示目录下每个子目录的磁盘使用情况选项功能-h以人们容易阅读的GBytes、MBytes、KBytes等格式自行显示-a不仅查看子目录大小，还包括文件-c显示所有的文件和子目录大小后，显示总和-s只显示总和--max-depth=n指定统计子目录的深度为第n层2.df 查看磁盘空间使用情况di
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2023-12-18 16:15:14
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hql 建表语法格式：CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITION
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2023-10-22 17:23:57
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