hive的内部表和外部表

可以使用Spark SQL来创建Hive表，具体步骤如下：

1. 首先需要在Spark应用程序中创建一个SparkSession对象，代码如下：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Create Hive Table")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

2. 然后根据传入的参数和文件创建对应的DataFrame对象，代码如下：

val df = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load("path/to/file.csv")

3. 接下来可以使用DataFrame的write方法将数据写入Hive表中，代码如下：

df.write.mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("database.table")

其中，database是Hive中的数据库名称，table是要创建的表名称。

4. 最后需要关闭SparkSession对象，代码如下：

spark.stop()

相关问题

Hive 内部表和外部表的区别

内部表和外部表的区别在于数据的存储位置和管理方式。内部表的数据存储在Hive的默认存储位置中，数据的管理也由Hive来。而外部表的数据存储在外部存储系统（例如HDFS）中，对数据的管理也由外部存储系统来管理。在删除一个内部表时，这个表中的数据也会被删除；而删除一个外部表时，只会删除表的元数据，数据本身并不会受到影响。

hive内部表和外部表的区别

在Hive中，内部表和外部表是有区别的，主要区别在于数据的存储位置和管理方式。

内部表 (Internal Table) 是指Hive管理的表数据存储在Hive自己的文件系统中。当创建一个内部表时，Hive会在自己的文件系统中创建一个目录来存储该表的数据。这意味着，如果删除该表，Hive会自动删除该表的数据，因为数据是Hive自己的文件系统中的数据。

外部表 (External Table) 是指Hive管理的表数据存储在Hive外部的文件系统中，比如HDFS、S3等。当创建一个外部表时，Hive仅仅是在元数据中记录该表数据存储的位置，而不是在自己的文件系统中创建目录来存储该表数据。这意味着，如果删除该表，Hive不会删除该表的数据，因为数据存储在外部文件系统中。

另外，外部表也允许用户在Hive之外使用其他工具来管理数据，比如直接在HDFS上操作数据，而内部表则只能通过Hive来管理。

总之，内部表和外部表的主要区别在于数据的存储位置和管理方式。内部表数据存储在Hive自己的文件系统中，而外部表数据存储在Hive外部的文件系统中。在使用时，需要根据实际情况选择使用哪种类型的表。