Hive事务表建表语句

Hive事务表是在Hive 0.14版本中引入的一种新的表类型，支持ACID特性，即原子性、一致性、隔离性和持久性。建立Hive事务表需要使用特定的建表语句，示例如下：

CREATE TABLE table_name (
  column1 data_type,
  column2 data_type,
  ...
)
CLUSTERED BY (column1)
INTO 2 BUCKETS
STORED AS ORC
TBLPROPERTIES (
  'transactional'='true',
  'orc.compress'='SNAPPY'
);

其中，'transactional'='true'是建立Hive事务表的关键设置，其他设置根据需要自行修改。同时，需要注意，建立Hive事务表需要使用ORC、Parquet等支持事务的文件格式。如果使用普通的文本文件格式，会提示以下错误信息：

Error: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException Transactional tables only support ORC or RCFile as the storage format (state=42000,code=40000)

相关问题

hive建表和mysql一致

### 回答1：
Hive 建表的语法和 MySQL 的建表语法类似，但是有些细节上的差异。

下面是一个 Hive 建表的例子：

CREATE TABLE example_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE;

这个例子中，首先指定了表的名称 `example_table`，然后指定了表的列及其数据类型。在 Hive 中，每个列都必须指定其数据类型，否则会报错。

接下来，使用了 `ROW FORMAT DELIMITED` 来指定数据行的分隔符，这里使用的是制表符 `\t`。然后使用了 `FIELDS TERMINATED BY` 来指定列之间的分隔符，这里同样使用了制表符。

最后，使用 `STORED AS` 来指定数据存储格式，这里使用的是文本格式 `TEXTFILE`。在 Hive 中还支持其他的存储格式，例如 ORC、Parquet 等。

### 回答2：
Hive建表和MySQL是有一些相似之处的，主要体现在以下几个方面：

数据模型：Hive和MySQL都支持使用关系型数据模型来建立和管理数据。在两者中都可以定义表，表中有行和列，可以对表进行增删改查等操作。

数据类型：在Hive和MySQL中都有一些相似的数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。这些数据类型可以用来定义表中的列。

表结构定义：在Hive和MySQL中，都可以通过CREATE TABLE语句来定义表的结构。定义时需要指定表名、列名、数据类型等信息，这些定义的方式在两者中非常相似。

数据存储：在Hive和MySQL中，表的数据都是存储在文件或者目录中。Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中，而MySQL存储在本地的文件系统中。

查询语言：在Hive和MySQL中，都可以使用SQL来进行查询。虽然Hive的查询语言稍有不同，需要通过HiveQL来进行，但是也能够进行类似于MySQL的查询操作。

然而，Hive和MySQL之间也存在一些差异，主要体现在以下几个方面：

底层架构：Hive是建立在Hadoop生态系统之上的，而MySQL是一个独立的关系型数据库管理系统。因此，Hive在底层架构和数据存储上与MySQL有着显著的差异。

数据处理方式：Hive是为大规模数据处理而设计的，通常用于数据仓库和批量处理。而MySQL是一个面向在线事务处理(OLTP)的数据库系统，适用于实时性要求较高的应用。

性能差异：由于底层架构和数据处理方式的不同，Hive在查询性能方面通常不如MySQL。Hive的查询需要通过将SQL转化为MapReduce任务来完成，而MySQL可以直接在索引上进行查询，因此在小规模和实时性要求较高的情况下，MySQL的性能更优。

综上所述，虽然Hive建表和MySQL有一些相似之处，但是在底层架构、数据处理方式和性能方面存在较大差异。因此，在选择使用哪种数据库系统时，需要根据具体的需求场景来做出决策。

### 回答3：
Hive建表和MySQL在某些方面是一致的，但也存在一些不同之处。

首先，两者都使用结构化查询语言（SQL）来创建表和定义表的结构。无论是在Hive还是MySQL中，都可以使用类似的语法来声明列的名称、数据类型和约束。

其次，Hive和MySQL都可以用来创建具有主键、外键、索引和唯一约束等约束条件的表。这些约束条件可以保证数据的完整性和一致性，确保表中的数据满足特定的要求。

然而，Hive建表和MySQL在以下几个方面存在一些区别。

首先，Hive是为大数据处理而设计的分布式数据仓库解决方案，而MySQL是一种关系型数据库管理系统。Hive建表时，可以选择将表存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上，而MySQL则将表存储在磁盘上。这种底层存储的差异导致了Hive和MySQL在数据处理和查询性能上的差异。

其次，Hive建表的语法更加灵活，支持分区、分桶和存储格式的自定义。分区可以提高查询性能，并允许根据数据的某个属性对表进行分割。分桶则可以进一步细分分区，提高查询效率。此外，Hive还支持不同的存储格式，如文本、Parquet和ORC等，根据数据类型和查询需求进行存储优化。

最后，Hive建表时可以使用HiveQL，这是类似SQL的查询语言，但不是完全兼容。它具有自己的特定语法和函数，用于处理大规模数据和分布式计算。相比之下，MySQL使用标准SQL语法，更适合于小型和中型数据库的管理和查询。

综上所述，虽然Hive建表和MySQL在某些方面是一致的，但也存在一些区别。这取决于数据处理需求和规模，可以根据具体情况选择使用Hive还是MySQL。

HIVE merge into

Hive中的"merge into"语句用于批量更新目标表数据，可以将源表的数据根据指定条件更新到目标表中。在使用这个功能之前，需要进行一些参数配置和建表要求。

首先，需要进行参数配置。这些参数包括：
- 设置"set hive.support.concurrency = true;"，启用并发操作支持；
- 设置"set hive.enforce.bucketing = true;"，启用桶排序支持；
- 设置"set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;"，启用动态分区模式，允许非严格模式下的动态分区；
- 设置"set hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;"，指定事务管理器为DbTxnManager；
- 设置"set hive.compactor.initiator.on = true;"，启用合并器初始化程序；
- 设置"set hive.compactor.worker.threads = 1;"，指定合并器工作线程数量为1；
- 设置"set hive.auto.convert.join=false;"，禁用自动连接转换；
- 设置"set hive.merge.cardinality.check=false;"，禁用合并基数检查。

其次，建表要求。在使用"merge into"之前，需要确保目标表已经创建，并在建表语句中设置了合适的分桶和分区。

综上所述，使用Hive的"merge into"语句需要进行参数配置，并确保目标表已经按照要求创建。