hive中CREATE TABLE LIKE是否会保留表的orc

在Hive中，CREATE TABLE LIKE命令会保留表的存储格式，包括ORC格式。这意味着如果原始表使用ORC格式存储数据，那么新表也将使用ORC格式存储数据，除非你在创建新表时指定了不同的存储格式。

例如，以下命令将创建一个名为new_table的新表，它与old_table具有相同的列名称、数据类型和约束，并且使用ORC格式存储数据：

CREATE TABLE new_table LIKE old_table STORED AS ORC;

新表将在与原始表相同的位置创建，并且使用ORC格式存储数据。需要注意的是，使用LIKE创建的新表不会继承原始表的表属性，如表的存储位置、表的格式等，需要手动设置。

因此，在Hive中，CREATE TABLE LIKE命令可以保留表的存储格式，包括ORC格式。

相关问题

mysql快速转hive

要将MySQL数据库中的表快速转换为Hive表，您可以执行以下步骤：

1. 首先，打开SQL查询工具，并执行以下转换查询语句：

   SET SESSION group_concat_max_len = 102400;
   SELECT a.TABLE_NAME, b.TABLE_COMMENT, concat('DROP TABLE IF EXISTS ', a.TABLE_NAME, ';CREATE TABLE IF NOT EXISTS ', a.TABLE_NAME, ' (', group_concat(concat(a.COLUMN_NAME, ' ', c.data_type2, " COMMENT '", COLUMN_COMMENT, "'") order by a.TABLE_NAME, a.ORDINAL_POSITION), ") COMMENT '", b.TABLE_COMMENT, "' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\\t' STORED AS orcfile;") AS col_name
   FROM (
      SELECT TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, COLUMN_NAME, ORDINAL_POSITION, DATA_TYPE, COLUMN_COMMENT
      FROM information_schema.COLUMNS
      WHERE TABLE_SCHEMA = '你的库名'
   ) AS a
   LEFT JOIN information_schema.TABLES AS b ON a.TABLE_NAME = b.TABLE_NAME AND a.TABLE_SCHEMA = b.TABLE_SCHEMA #选择源为mysql，目标为hive
   LEFT JOIN (
      SELECT * FROM dim_ddl_convert WHERE source = 'mysql' AND target = 'hive'
   ) AS c ON a.DATA_TYPE = c.data_type1
   WHERE b.TABLE_TYPE = 'BASE TABLE' AND a.TABLE_NAME NOT LIKE 'ods_%'
   GROUP BY a.TABLE_NAME, b.TABLE_COMMENT;

2. 如果您想将Hive表定义为外部表，可以执行以下转换查询语句：

   SET SESSION group_concat_max_len = 102400;
   SELECT a.TABLE_NAME, b.TABLE_COMMENT, concat('DROP TABLE IF EXISTS ', a.TABLE_NAME, ';CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ', a.TABLE_NAME, ' (', group_concat(concat(a.COLUMN_NAME, ' ', c.data_type2, " COMMENT '", COLUMN_COMMENT, "'") order by a.TABLE_NAME, a.ORDINAL_POSITION), ") COMMENT '", b.TABLE_COMMENT, "' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\\t' STORED AS orc;") AS col_name
   FROM (
      SELECT TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, COLUMN_NAME, ORDINAL_POSITION, DATA_TYPE, COLUMN_COMMENT
      FROM information_schema.COLUMNS
      WHERE TABLE_SCHEMA = '你的库名'
   ) AS a
   LEFT JOIN information_schema.TABLES AS b ON a.TABLE_NAME = b.TABLE_NAME AND a.TABLE_SCHEMA = b.TABLE_SCHEMA #选择源为mysql，目标为hive
   LEFT JOIN (
      SELECT * FROM dim_ddl_convert WHERE source = 'mysql' AND target = 'hive'
   ) AS c ON a.DATA_TYPE = c.data_type1
   WHERE b.TABLE_TYPE = 'BASE TABLE' AND a.TABLE_NAME NOT LIKE 'ods_%'
   GROUP BY a.TABLE_NAME, b.TABLE_COMMENT;

3. 在上述查询语句中，确保将`你的库名`替换为您实际的数据库名称。

4. 执行查询语句后，将会生成一系列DDL语句，用于创建或更新Hive表的结构。

5. 根据您的需求，选择相应的DDL语句并在Hive中执行，即可将MySQL表转换为Hive表。

请注意，转换过程中可能需要根据实际情况进行调整，比如确保数据库连接和权限设置正确。同时，建议在执行DDL语句之前，对生成的语句进行仔细检查，确保转换的准确性和完整性。

引用提供了一个示例维度表`dim_ddl_convert`的建表语句，您可以使用它来存储和管理其他数据库表的结构转换信息。

写一段HIVE数据仓库在大数据环境中的应用代码

### 回答1：
以下是一段HIVE数据仓库在大数据环境中的应用代码：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales (
id INT,
product_name STRING,
sale_date DATE,
sale_amount DOUBLE
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/sales.csv' INTO TABLE sales;

SELECT product_name, SUM(sale_amount) AS total_sales
FROM sales
WHERE sale_date BETWEEN '2021-01-01' AND '2021-12-31'
GROUP BY product_name
ORDER BY total_sales DESC
LIMIT 10;

这段代码创建了一个名为sales的表，将一个CSV文件中的数据加载到该表中，并使用HIVE查询语言计算了2021年销售额最高的前10个产品。在大数据环境中，HIVE可以帮助我们管理和查询海量数据，提高数据处理效率和准确性。

### 回答2：
HIVE是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，可以方便地对大数据进行查询和分析。在大数据环境中，HIVE的应用代码可以用于进行数据处理、数据分析和数据挖掘等任务。

下面是一个简单的HIVE应用代码示例，用于在大数据环境中运行一个用户分析任务：

-- 创建用户日志表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_logs (
    id INT,
    user_id INT,
    event_type STRING,
    event_date STRING
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

-- 加载用户日志数据
LOAD DATA INPATH '/path/to/user_logs.txt' INTO TABLE user_logs;

-- 统计每个用户的活动次数
SELECT user_id, COUNT(*) AS activity_count
FROM user_logs
GROUP BY user_id;

-- 计算每天的活动次数
SELECT event_date, COUNT(*) AS daily_activity_count
FROM user_logs
GROUP BY event_date;

-- 查找活跃用户（活动次数前10名）
SELECT user_id, COUNT(*) AS activity_count
FROM user_logs
GROUP BY user_id
ORDER BY activity_count DESC
LIMIT 10;

以上代码示例中，我们首先创建了一个名为`user_logs`的用户日志表，然后使用`LOAD DATA`命令将用户日志数据加载到该表中。接下来，我们使用了一些HIVE查询语句，对用户日志数据进行了统计和分析，包括计算每个用户的活动次数、每天的活动次数以及查找活跃用户。这些查询语句使用了HIVE的SQL-like查询语法，可以方便地对大数据进行查询和分析。

需要注意的是，以上代码仅仅是一个简单示例，实际应用中可能涉及更复杂的数据处理和分析任务。HIVE提供了丰富的数据处理函数和扩展性，可以根据具体的需求进行灵活的定制和扩展。

### 回答3：
在大数据环境中，HIVE数据仓库是一个常用的开源分布式数据仓库工具，用于处理和分析大规模的结构化和半结构化数据。以下是一个示例代码，展示了HIVE数据仓库在大数据环境中的应用：

-- 创建一个数据库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS my_database;

-- 使用该数据库
USE my_database;

-- 创建一个外部表，指向HDFS中的数据文件
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS user_logs (
    user_id INT,
    username STRING,
    activity STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/user/hdfs/user_logs';

-- 创建一个内部表，用于储存数据仓库中的数据
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_activity_summary (
    user_id INT,
    username STRING,
    total_activities INT
)
STORED AS ORC;

-- 插入数据到内部表
INSERT INTO user_activity_summary
SELECT user_id, username, COUNT(*) as total_activities
FROM user_logs
GROUP BY user_id, username;

-- 查询数据仓库中的数据
SELECT *
FROM user_activity_summary
WHERE total_activities >= 10;

上述代码中，首先创建了一个名为`my_database`的数据库，并将其设为当前使用的数据库。然后创建了一个外部表`user_logs`，将其与HDFS中的`/user/hdfs/user_logs`路径关联起来，指定了数据文件的格式和分隔符。接着创建了一个内部表`user_activity_summary`，用来存储数据仓库中的数据，将其格式设为ORC。最后，通过插入语句将外部表`user_logs`中的数据统计并插入到内部表`user_activity_summary`中，并通过查询语句检索具有活动总数大于等于10的用户活动摘要。

这段代码展示了HIVE数据仓库在大数据环境中的主要应用，可以通过HIVE语句对大规模数据进行处理、分析和查询，从而实现数据仓库的构建和应用。