hive中我创建了外部表。然后我把表删除了,我又创建了一样名字的表,那么hdfs中存储的数据会影响我这个表吗,他们会产生联系吗
时间: 2024-04-11 21:31:28 浏览: 133
在Hive中,创建外部表并删除后再创建同名的表,HDFS中存储的数据不会受到影响。外部表在Hive中仅仅是对HDFS中数据的一个元数据描述,它并不拥有数据本身。
当你删除一个外部表时,仅仅是删除了元数据信息,即表的结构和位置等信息,而不会删除HDFS中的实际数据。所以,当你再次创建同名的表时,Hive会按照你指定的路径查找数据,并重新建立元数据信息。
在这种情况下,HDFS中存储的数据不会与你重新创建的同名表产生联系。新创建的表将从指定路径读取数据,并使用新的元数据信息进行管理。
需要注意的是,如果你删除了外部表后重新创建同名的表,并且指定了不同的路径来存储数据,则此时HDFS中的数据与新表之间也没有关联。每个表都会独立管理自己的数据。
总结起来,删除外部表并重新创建同名表不会影响HDFS中已经存储的数据,它们之间没有联系。重新创建的表将根据指定的路径重新加载数据,并使用新的元数据信息进行管理。
相关问题
spark如何正确的删除hive外部表【删除表时同时删除hdfs上的数据】?
### 回答1:
要正确删除Hive外部表并同时删除HDFS上的数据,可以使用以下步骤:
1. 在Hive中使用DROP TABLE语句删除外部表,例如:
```
DROP TABLE my_external_table;
```
2. 确认表已被删除,可以使用SHOW TABLES语句检查:
```
SHOW TABLES;
```
3. 在HDFS上删除表的数据,可以使用以下命令:
```
hadoop fs -rm -r /path/to/table/data
```
其中,/path/to/table/data是外部表数据存储的HDFS路径。
4. 确认数据已被删除,可以使用以下命令:
```
hadoop fs -ls /path/to/table/data
```
如果输出为空,则表示数据已被成功删除。
注意:删除外部表时,只会删除Hive元数据,不会删除HDFS上的数据。因此,需要手动删除HDFS上的数据以释放存储空间。
### 回答2:
在Spark中删除Hive外部表时,我们需要确保同时删除HDFS上的相关数据。在这里,我们提供如下的几种方法,可以帮助您正确删除Hive外部表。
一、使用Hive Shell
1. 确保您已经连接到了Hive Shell,并且设置了正确的Hadoop和Hive环境变量。
2. 在Hive Shell中,输入命令“DROP TABLE IF EXISTS external_table_name;”,以删除指定的外部表。
3. 输入命令“!hadoop fs -rm -r /path/to/external_table_name;”,以删除HDFS上的相关数据。请注意,这里的“/path/to/external_table_name”需要替换为您实际使用的HDFS路径。
二、使用Scala代码
1. 在Spark中创建一个HiveContext对象,用于与Hive进行交互。
```
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
```
2. 使用HiveContext对象,执行SQL语句删除指定的外部表以及相关数据。
```
hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS external_table_name")
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem
import org.apache.hadoop.fs.Path
val fs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
fs.delete(new Path("/path/to/external_table_name"), true)
```
请注意,这里的“/path/to/external_table_name”需要替换为您实际使用的HDFS路径。
三、使用Python代码
1. 在Spark中创建一个HiveContext对象,用于与Hive进行交互。
```
from pyspark.sql import HiveContext
hiveContext = HiveContext(sc)
```
2. 使用HiveContext对象,执行SQL语句删除指定的外部表以及相关数据。
```
hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS external_table_name")
import subprocess
subprocess.call(["hadoop", "fs", "-rm", "-r", "/path/to/external_table_name"])
```
请注意,这里的“/path/to/external_table_name”需要替换为您实际使用的HDFS路径。
总结
以上三种方法均可以帮助您正确地删除Hive外部表,并同时删除HDFS上的相关数据。根据您的实际情况和个人喜好,可以选择使用其中的任一种方法。
### 回答3:
Spark是一个开源的大数据处理框架,它可以与Hive集成,来进行数据处理和查询。在使用Spark进行Hive外部表操作时,如果需要删除表时同时删除HDFS上的数据,可以按照以下步骤进行:
1. 使用Spark的HiveContext来获取要删除的表的元数据,例如:
```
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
val tableMetadata = hiveContext.table("database.table").toDF
```
2. 从元数据中获取表的路径,例如:
```
val tablePath = tableMetadata.select("location").collect()(0)(0).toString
```
3. 使用Hadoop File System(HDFS)的API来删除表的路径,例如:
```
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem
import org.apache.hadoop.fs.Path
val hdfs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
hdfs.delete(new Path(tablePath), true)
```
4. 使用Spark的SQLContext来删除表,例如:
```
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
sqlContext.sql("DROP TABLE database.table")
```
通过以上步骤,即可正确地删除Hive外部表,并且同时删除HDFS上的数据。需要注意的是,在进行该操作前,请确保将删除操作纳入了数据管理的策略中,避免误删数据。
创建外部表存储在Hive中
要在Hive中创建一个外部表,可以按照以下步骤进行:
1. 打开Hive命令行界面或使用Hive客户端工具(如Hue)连接到Hive服务。
2. 使用CREATE EXTERNAL TABLE语句创建外部表,指定表的名称和列定义,并指定外部表的存储位置。例如:
```sql
CREATE EXTERNAL TABLE my_external_table (
column1 datatype1,
column2 datatype2,
...
)
LOCATION '/path/to/external/table';
```
其中,my_external_table是表的名称,column1、column2是表的列名,datatype1、datatype2是列的数据类型,/path/to/external/table是外部表的存储路径。
3. 确认外部表已被创建,可以使用DESCRIBE命令查看表的结构:
```sql
DESCRIBE my_external_table;
```
这将显示表的列名、数据类型和注释。
4. 现在可以向外部表中加载数据,可以使用LOAD DATA语句或将数据文件直接复制到外部表的存储位置。例如,使用LOAD DATA语句加载数据文件:
```sql
LOAD DATA INPATH '/path/to/data/file' INTO TABLE my_external_table;
```
其中,/path/to/data/file是包含数据的文件的路径。
注意:创建外部表时,需要确保外部表的存储位置在HDFS上是可访问的,并且数据文件符合表的列定义。另外,外部表的数据不由Hive管理,因此删除外部表不会删除存储在外部表位置的数据。
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