hive中，存放的是什么数据

在Hive中，可以存放各种类型的数据，包括结构化数据和半结构化数据。具体来说，Hive主要用于存储和处理大规模的批量数据，如日志数据、传感器数据、交易数据等。

Hive中的数据通常以表的形式进行组织和管理。表是由行和列组成的二维结构，每一列定义了数据的类型，而每一行则表示一个记录或数据实例。Hive支持多种数据格式，如文本、CSV、JSON、Parquet等，可以根据需要选择合适的格式进行存储。

除了基本数据类型（例如整数、字符串、日期等），Hive还支持复杂数据类型，如数组、结构体和映射（map）。这使得Hive能够处理更复杂的数据结构和嵌套类型。

需要注意的是，Hive并不适用于实时或交互式查询，因为其基于批处理模型。它更适用于离线分析、数据仓库和大规模数据处理等场景。

综上所述，Hive主要用于存储和处理大规模的批量数据，可以支持各种类型的结构化和半结构化数据。

相关问题

怎么将mysql中的数据导到hive中

### 回答1：
要将MySQL中的数据导入到Hive中，可以按照以下步骤进行：

1. 将MySQL中的数据导出为CSV格式文件，可以使用MySQL自带的SELECT INTO OUTFILE命令或者使用其他工具进行导出。
2. 将CSV文件上传到Hadoop集群中。
3. 在Hive中创建一个外部表，并指定CSV文件的位置和格式。
4. 将外部表中的数据插入到Hive中的目标表中。

具体步骤如下：

1. 在MySQL中执行以下命令，将数据导出为CSV文件：

SELECT * INTO OUTFILE '/path/to/output/file.csv'
FIELDS TERMINATED BY ',' OPTIONALLY ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n'
FROM table_name;

其中，`/path/to/output/file.csv`为导出的CSV文件的路径和文件名，`table_name`为MySQL中的表名。

2. 将CSV文件上传到Hadoop集群中，可以使用`hdfs dfs -put`命令或者其他工具进行上传。

hdfs dfs -put /path/to/output/file.csv /path/in/hdfs/

其中，`/path/to/output/file.csv`为CSV文件的本地路径，`/path/in/hdfs/`为HDFS中的目标路径。

3. 在Hive中创建一个外部表，并指定CSV文件的位置和格式。

CREATE EXTERNAL TABLE table_name (
  column1 data_type1,
  column2 data_type2,
  ...
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
LOCATION '/path/in/hdfs/';

其中，`table_name`为Hive中创建的表名，`column1`、`column2`等为表的列名和数据类型，`/path/in/hdfs/`为CSV文件在HDFS中的路径。

4. 将外部表中的数据插入到Hive中的目标表中。

INSERT INTO target_table
SELECT *
FROM table_name;

其中，`target_table`为Hive中的目标表名，`table_name`为创建的外部表名。

### 回答2：
将MySQL中的数据导入Hive有多种方法。以下是一种常见的方法：

1. 连接到MySQL数据库并确认表结构：首先，使用MySQL客户端或其他工具连接到MySQL数据库。查看要导出的表的结构，包括表名、列名和数据类型。

2. 将MySQL数据导出为CSV文件：使用SELECT语句从MySQL表中选择要导出的数据，并将结果保存为CSV文件。可以使用如下命令将结果保存到文件中：

SELECT * FROM 表名 INTO OUTFILE '文件路径' FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' LINES TERMINATED BY '\n';

注意替换上面的表名和文件路径为实际的表名和文件路径。

3. 将CSV文件上传到HDFS：将CSV文件上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS）。可以使用hadoop fs命令或其他HDFS客户端工具，将文件复制到适当的HDFS目录中。

4. 创建Hive表：在Hive中创建与MySQL表相同的表结构，包括表名、列名和数据类型。可以使用Hive的CREATE TABLE语句完成此操作。

5. 将CSV文件加载到Hive表中：使用Hive的LOAD DATA INPATH语句，将CSV文件加载到Hive表中。可以使用如下命令完成此操作：

LOAD DATA INPATH 'HDFS文件路径' INTO TABLE 表名;

注意替换上面的HDFS文件路径和表名为实际的文件路径和表名。

6. 验证数据：在Hive中查询导入的表，确保数据已成功导入并以所需的格式显示。

这些步骤可以将MySQL中的数据导入到Hive中，以供进一步处理和分析。

### 回答3：
将MySQL中的数据导入到Hive中，可以采用以下几个步骤：

1. 创建Hive表：首先，在Hive中创建一个与MySQL表结构相匹配的表，并指定表的列名和数据类型。

2. 导出MySQL数据：使用MySQL提供的数据导出命令，将需要导入的数据以CSV或TSV格式导出。

3. Hadoop文件系统（HDFS）中创建目录：在HDFS中创建一个目录，用于存放导出的数据文件。

4. 将数据文件上传至HDFS：将上一步骤导出的数据文件通过Hadoop提供的命令工具上传至HDFS中创建的目录。

5. 加载数据到Hive表：使用Hive提供的LOAD DATA命令，将数据文件加载到之前创建的Hive表中。

6. 验证导入的数据：使用Hive查询语句验证数据是否成功导入到Hive表中。

需要注意的是，为了保证数据导入的准确性和一致性，可以在导入数据之前对数据进行清洗和转换，确保数据格式与Hive表结构一致。

另外，如果需要实现数据的实时同步，可以考虑使用Sqoop工具，它是Hadoop生态系统中专门负责将关系型数据库数据导入到Hadoop的工具。通过配置Sqoop，可以将MySQL数据自动导入到Hive表中，实现数据的实时同步和更新。

因为hive存放的数据是没有索引的,如果没有建立分区直接查询,hive就会暴力查询,效

### 回答1：
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模数据。Hive中存放的数据是以表的形式组织的，并且默认情况下是没有索引的。没有索引意味着在查询数据时，Hive需要对整个数据集进行暴力查询，这会导致查询效率低下。

在Hive中建立分区可以提高查询效率。分区将数据按照一定的规则划分为更小的子集，例如按照时间、地区等维度进行划分。这样，当进行查询时，Hive只需要扫描相关分区的数据，而不必对整个数据集进行全局扫描。这大大减少了查询的时间和资源消耗，提高了查询效率。

如果没有建立分区直接查询，Hive需要对整个数据集进行扫描。由于Hive通常处理的是大规模数据，全局扫描会导致查询花费大量的时间和计算资源，效率非常低。此外，在没有索引的情况下，Hive无法直接定位到所需数据，需要进行全表遍历，导致查询延迟增加。

因此，在使用Hive进行数据查询时，建议根据数据的特点和查询需求，合理地建立分区。通过划分分区，可以充分利用Hive的并行计算能力，提高查询效率，减少查询时间和资源消耗。

### 回答2：
Hive是一种建立在Hadoop之上的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。它的设计目标是支持数据的批量处理和分析，而不是实时查询和交互式应用。因此，在Hive中存放的数据一般都是以文件的形式存储在分布式文件系统中，比如HDFS。

由于Hive存放的数据是以文件的形式存储，并且没有索引，所以在没有建立分区的情况下直接进行查询时，Hive只能进行全表扫描来获取需要的数据。这种方式被称为暴力查询，因为它需要检查每一行数据以满足查询条件，而没有任何优化方法。

暴力查询的效率非常低下，特别是当数据规模非常大时。由于需要遍历整个数据集，查询耗费的时间会非常长，甚至超出可接受的范围。因此，在使用Hive进行查询时，建立合适的分区是非常重要的。

通过建立分区，可以将数据按照特定的字段进行划分，将相同属性的数据放在同一个分区中。这样，在查询时只需要扫描部分分区，而不是整个数据集，大大提高了查询效率。类似于在关系型数据库中创建索引，分区相当于在Hive中的数据中引入了一种逻辑上的索引。

综上所述，由于Hive存放的数据没有索引，如果没有建立分区直接进行查询，Hive只能进行暴力查询，效率低下。因此，合理建立分区是提高Hive查询效率的重要手段。

### 回答3：
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它将数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中。Hive提供了类似于SQL的查询语言，允许用户对存储在HDFS中的大规模结构化数据进行查询和分析。

Hive中的数据存放方式通常是以表的形式组织，表是由一系列行和列组成的数据集合。然而，由于在HDFS中存储的数据没有索引，如果没有建立分区来对数据进行组织，Hive执行查询时就会进行暴力查询。

暴力查询是指对整个数据集进行全表扫描，无论查询条件是否与数据的特定子集匹配。由于没有索引来加速查询过程，暴力查询的效率往往比较低下，尤其是对于大规模的数据集。

建立分区是一种将数据按照指定的列进行拆分和组织的方法。通过在表中建立分区，可以将数据按照不同的分区键值进行划分，并为每个分区分配独立的存储路径。这样，在执行查询时，Hive只需扫描与查询条件匹配的特定分区，而不是整个数据集，从而大大提高了查询效率。

建立分区除了可以提高查询效率外，还能够提供更好的数据管理和组织能力。通过合理的分区设计，可以将数据按照时间、地区、类别等进行拆分，使得数据的查询和分析更加灵活和高效。

因此，为了提高Hive查询的效率，建议在存储大规模数据时，根据具体情况建立合适的分区来组织数据。这样可以避免暴力查询，提高查询效率，同时也可以提供更好的数据管理和组织能力。