我们知道，Hive的外部表可以连接HDFS中的任何目录的数据，那么Hive的外部表是否可以连接本身的内部表的数据呢？
在创建数据表的过程中，Hive表创建完成后，需要将一些数据导入到Hive表中，或是将Hive表中的数据导出。
在创建数据表的过程中，Hive表创建完成后，需要将一些数据导入到Hive表中，或是将Hive表中的数据导出。 一、将数据导入Hive表 Hive表的数据导入主要有三种方式： 从本地文件系统中导入数据到Hive表中 从HDFS上导入数据到Hive表中 从别的表中查询出相应的数据导入到Hive表中 在创建Hive表时通过从别的表中查询并插入的方式将数据导入到Hive表中 1、从本地文件系统中导入数据到Hive表中 格式： LOAD DATA LOCAL INPATH "path" [OVERWRITE
使用Apache Hive，您可以查询包括Hadoop数据在内的分布式数据存储。
①CLI（command line interface）:CLI启动的时候会同时启动一个Hive副本；
如今的企业内部一般都有多个系统用于数据存储和数据处理。这些不同的系统各自服务于不同的应用场景或案例。除了传统的RDBMS如Oracle DB，Teradata或PostgreSQL之外，团队可能还使用了Apache Kafka用作流式处理，使用Apache Druid来保存时序数据，使用Apache Phoenix进行快速索引查找。此外，他们可能还使用了云存储服务或HDFS来批量存储数据。
至此，咱们对内部表和外部表已经有了基本了解，接下来的文章学习另一种常见的表类：分区表
--define可以定义用户变量 --hivevar可以定义用户遍历 --hiveconf使用key-value得到hive-site.xml配值的变量
在Hive中，我们经常需要将数据插入到表中以便进行查询和分析。本文将介绍如何使用SQL语句向Hive表中插入数据，以及一些常见的插入数据操作。
有赞大数据技术应用的早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
在上一篇博客《一招教你用Kettle整合大数据和Hive,HBase的环境!》中，已经为大家介绍了Kettle高阶操作中所需要涉及到与Hadoop，Hive，HBase等组件的环境配置过程。本篇，就让我们正式步入到Kettle的常用操作中。
导读：快手基于Hive构建数据仓库，并把Hive的元数据信息存储在MySql中，随着业务发展和数据增长，一方面对于计算引擎提出了更高的要求，同时也给Hive元数据库的服务稳定性带来了巨大的挑战。本文将主要介绍Hive MetaStore服务在快手的挑战与优化，包括：
Cloudera Data Platform (CDP)通过合并来自Cloudera Enterprise Data Hub (CDH)和Hortonworks Data Platform (HDP)这两个传统平台的技术，为客户带来了许多改进。CDP 包括新功能以及一些先前存在的安全和治理功能的替代方案。CDH 用户的一项重大变化是将 Sentry 替换为 Ranger 以进行授权和访问控制。
至此，咱们对内部表和外部表已经有了基本了解，接下来的文章学习另一种常见的表类：分区表；
使用JdbcStorageHandler，可以将Hive连接到MySQL，PostgreSQL，Oracle，DB2或Derby数据源。然后，您可以创建一个表示数据的外部表，并查询该表。
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过
Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Hadoop. It provides tools to enable easy data ETL, a mechanism to put structures on the data, and the capability to querying and analysis of large data sets stored in Hadoop files. Hive defines a simple SQL-like query language, called QL, that enables users familiar with SQL to query the data. At the same time, this language also allows programmers who are familiar with the MapReduce fromwork to be able to plug in their custom mappers and reducers to perform more sophisticated analysis that may not be supported by the built-in capabilities of the language.
Presto仅使用前两个组件：数据和元数据。它不使用HiveQL或Hive执行环境的任何一部分。
Hive是什么？其体系结构简介* Hive的安装与管理* HiveQL数据类型，表以及表的操作* HiveQL查询数据*** Hive的Java客户端** Hive的自定义函数UDF* 1：什
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术，用于对大型数据集进行实时分析。
[0] - 使用Atlas进行元数据管理之Atlas简介 [1] - 使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语) [2] - 使用Atlas进行元数据管理之Type(类型)
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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表，并
在有赞大数据平台发展初期，业务量不大，开发者对业务完全熟悉，从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定，当时没有想过要做一个元数据系统。
假设我们现在建立一张student表，它有两个字段，id(int)和name(string)。
分区是表的部分列的集合，可以为频繁使用的数据建立分区，这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表，这对于提高查找效率很有帮助。
直接与文件系统交互，仅是Spark SQL数据应用常见case之一。Spark SQL另一典型场景是与Hive集成、构建分布式数仓。
时下流行的词汇是大数据和Hadoop。了解大数据的知道Hadoop有三个组件，即HDFS、MapReduce和Yarn。 HDFS代表Hadoop分布式文件系统。 Hadoop分布式文件系统用于整个集群中以块的形式在计算机之间存储数据。 MapReduce是一种编程模型，可以用来编写我们的业务逻辑并获取所需的数据。 而Yarn是HDFS和Spark、Hbase等其他应用程序之间的接口。我们不知道的是，Hadoop使用了很多其他应用程序有助于其最佳性能和利用率。 1、Hbase HBase是一个基于HDFS的
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
Apache Hive 在 2010 年作为 Hadoop 生态系统的一个组成部分突然出现，当时 Hadoop 是进行大数据分析的新颖且创新的方式。
经过前面几期内容的介绍，相信大家已经把Hadoop的环境搭建好了吧。正如前几期所说，Hadoop的搭建实际上最核心的就是HDFS（文件存储系统）、Map-Reduce（运算系统）和Yarn（资源调配系统）三个组间。
在使用传统的RDBMS数据库（关系数据库），例如MySql时，对于一些大表，我们通常会进行分表操作，以提升查询效率。在Hive中也提供了类似的概念和操作，本文将对其进行讲述。
内容来源：2017 年 11 月 25 日，数说故事平台架构团队高级工程师吴文杰在“Elastic Meetup 广州交流会”进行《Data Warehouse with ElasticSearch in Datastory》演讲分享。
背景 Hadoop的诞生是划时代的数据变革，但关系型数据库时代的存留也为Hadoop真正占领数据库领域埋下了许多的障碍。对SQL（尤其是PL/SQL）的支持一直是Hadoop大数据平台在替代旧数据时代亟待解决的问题。Hadoop对SQL数据库的支持度一直是企业用户最关心的诉求点之一，也是他们选择的Hadoop平台的重要标准。 自打Hive出现之后，SQL onHadoop相关系统已经百花齐放，速度越来越快，功能也越来越齐全。目前比较主流的有Impala，Spark SQL，HAWQ，Tez，Drill，
Apache Hive 在 2010 年作为 Hadoop 生态系统的一部分崭露头角，当时 Hadoop 是一种新颖而创新的大数据分析方法。Hive 的功能就是实现 Hadoop 的 SQL 接口。它的架构包括两个主要服务：一是查询引擎：负责执行 SQL 语句；二是元存储：负责在 HDFS 中将数据收集虚拟化为表。
我在之前的硬刚系列《大数据方向另一个十年开启 |《硬刚系列》第一版完结》中写过一个《硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结》，这个小结里基本涵盖了你所看过的关于Hive的常见的知识和面试八股文。
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
本文介绍了Impala在3.3版本对元数据性能方面做的一些优化和改善，主要结合官方的文档和测试结果进行说明。
用hive来做数仓类操作，或者大数据的运算，是没有疑问的，至少在你没有更多选择之前。
使用Hive时大家都会遇到数据类型校验的问题，相比传统关系型数据库会严格要求数据的Schema，数据的列数、每一列的字段类型都有严格的规定，因此数据的存储必须按照定义的Schema格式来存储。而Hive数据库对数据格式及具体的内容并不关心，只有在数据被读出时才会与定义的Schema进行转换。那这个时候就会出现数据类型转换的问题，本篇文章Fayson主要分析下如何查找表中类型转换错误的数据以及Hive对空值和NULL的处理。
加工原则是从Hive的原数据表中抽取出导图所用的实体和关系字段，包括重要的属性描述字段，最后导入图数据库。
Sqoop是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储（如关系数据库）之间传输数据的开源工具。它允许用户在Hadoop分布式文件系统（HDFS）和外部结构化数据存储之间进行数据导入和导出操作。Sqoop的主要优势在于，它可以有效地将大量数据从关系数据库迁移到Hadoop环境中，以便进行大数据分析和处理。
在开启了Sentry的CDH集群中，Hive或Impala的操作会受Sentry的管理，不同的操作需要不同的权限。例如，要在Hive中执行ALTER DATABASE命令，用户需要拥有SERVER或DATABASE的ALL权限。本文是描述关于LOAD DATA的异常，我们先来看看Cloudera官网对于这一块的描述：
谢安生(化名)，末流985本科，非科班。18年10月零基础学的大数据，错过了秋招，但在春招拿了招商银行，光大银行，浪潮等国企大数据开发offer。
本需求将模拟从MySQL中向Hive数仓中导入数据，数据以时间分区。测试两种导入场景，一种是将数据全量导入，即包含所有时间分区；另一种是每天运行调度，仅导入当天时间分区中的用户数据。
导读：Flink从1.9.0开始提供与Hive集成的功能，随着几个版本的迭代，在最新的Flink 1.11中，与Hive集成的功能进一步深化，并且开始尝试将流计算场景与Hive进行整合。本文主要分享在Flink 1.11中对接Hive的新特性，以及如何利用Flink对Hive数仓进行实时化改造，从而实现批流一体的目标。主要内容包括：
在画像系统搭建的过程中，数据存储的技术选型是非常重要的一项内容，不同的存储方式适用于不同的应用场景。本章主要介绍使用Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。 一、概述 1-1 数据仓库概念 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反应历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策
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