hive 在数据库中创建内部表
时间: 2024-10-16 11:06:49 浏览: 0
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,它本身并不支持直接创建标准意义上的“内部表”(如 MySQL 或 SQL Server 中的内存表),但你可以使用 Hive 提供的分区表(Partitioned Table)来模拟类似的效果,特别是在 MapReduce 的背景下。分区表允许你将大表按照某些字段进行分割,提高查询性能。
创建一个分区表(类似于内部表)的 Hive 语句大致如下:
```sql
CREATE TABLE internal_table (
col1 string,
col2 int,
... -- 表达式的其他列
) PARTITIONED BY (
date STRING,
region STRING
); -- 定义按日期和区域分区
-- 插入数据时可以选择特定的分区
INSERT INTO TABLE internal_table PARTITION (date='2022', region='US')
SELECT * FROM source_data WHERE date = '2022' AND region = 'US';
-- 查询时可以指定分区快速定位数据
SELECT * FROM internal_table WHERE date = '2022' AND region = 'US';
```
这种分区表可以在需要时提供更快的数据访问速度,尤其是在处理大量数据时。但是,由于 Hive 的设计重点在于离线批处理,所以内部表的概念并不像传统数据库那样强大。
相关问题
① 创建数据库hive; ② 在hive数据库中,创建表usr,含三个属性id,name,age ③ 在hive数据库中,创建表usr,含三个属性id,name,age,存储路径为“/usr/local/hive/warehouse/hive/usr” ④ 在hive数据库中,创建外部表usr,含三个属性id,name,age,可以读取路径“/usr/local/data”下以“,”分隔的数据。 ⑤ 在hive数据库中,创建分区表usr,含三个属性id,name,age,还存在分区字段sex。 ⑥ 创建视图little_usr,只包含usr表中id,age属性 ⑦ 删除数据库hive ⑧ 删除表usr,如果是内部表,元数据和实际数据都会被删除;如果是外部表,只删除元数据,不删除实际数据 ⑨ 删除视图little_usr ⑩ 为hive数据库设置dbproperties键值对属性值来描述数据库属性信息 ⑪ 重命名表usr为user ⑫ 为表usr增加新分区 ⑬ 把表usr中列名name修改为username,并把该列置于age列后 ⑭ 修改little_usr视图元数据中的tblproperties属性信息 ⑮ 查看Hive中包含的所有数据库 ⑯ 查看Hive中以h开头的所有数据库 ⑰ 查看数据库hive中所有表和视图 ⑱ 查看数据库hive中以u开头的所有表和视图 ⑲ 查看数据库hive的基本信息,包括数据库中文件位置信息等 ⑳ 查看数据库hive的详细信息,包括数据库的基本信息及属性信息等 21 把目录’/usr/local/data‘下的数据文件中的数据装载进usr表并覆盖原有数据
好的,以下是对应的Hive命令:
1. 创建数据库hive
```sql
CREATE DATABASE hive;
```
2. 在hive数据库中,创建表usr,含三个属性id,name,age
```sql
USE hive;
CREATE TABLE usr (
id INT,
name STRING,
age INT
);
```
3. 在hive数据库中,创建表usr,含三个属性id,name,age,存储路径为“/usr/local/hive/warehouse/hive/usr”
```sql
CREATE TABLE usr (
id INT,
name STRING,
age INT
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/usr/local/hive/warehouse/hive/usr';
```
4. 在hive数据库中,创建外部表usr,含三个属性id,name,age,可以读取路径“/usr/local/data”下以“,”分隔的数据。
```sql
CREATE EXTERNAL TABLE usr (
id INT,
name STRING,
age INT
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/usr/local/data';
```
5. 在hive数据库中,创建分区表usr,含三个属性id,name,age,还存在分区字段sex。
```sql
CREATE TABLE usr (
id INT,
name STRING,
age INT
)
PARTITIONED BY (sex STRING);
```
6. 创建视图little_usr,只包含usr表中id,age属性
```sql
CREATE VIEW little_usr AS
SELECT id, age FROM usr;
```
7. 删除数据库hive
```sql
DROP DATABASE hive;
```
8. 删除表usr,如果是内部表,元数据和实际数据都会被删除;如果是外部表,只删除元数据,不删除实际数据
```sql
DROP TABLE usr;
```
9. 删除视图little_usr
```sql
DROP VIEW little_usr;
```
10. 为hive数据库设置dbproperties键值对属性值来描述数据库属性信息
```sql
ALTER DATABASE hive SET DBPROPERTIES ('description' = 'This is a sample database for Hive');
```
11. 重命名表usr为user
```sql
ALTER TABLE usr RENAME TO user;
```
12. 为表usr增加新分区
```sql
ALTER TABLE usr ADD PARTITION (sex='male') LOCATION '/path/to/male/data';
```
13. 把表usr中列名name修改为username,并把该列置于age列后
```sql
ALTER TABLE usr CHANGE name username STRING AFTER age;
```
14. 修改little_usr视图元数据中的tblproperties属性信息
```sql
ALTER VIEW little_usr SET TBLPROPERTIES ('comment' = 'This is a view for user table');
```
15. 查看Hive中包含的所有数据库
```sql
SHOW DATABASES;
```
16. 查看Hive中以h开头的所有数据库
```sql
SHOW DATABASES LIKE 'h%';
```
17. 查看数据库hive中所有表和视图
```sql
SHOW TABLES;
```
18. 查看数据库hive中以u开头的所有表和视图
```sql
SHOW TABLES LIKE 'u%';
```
19. 查看数据库hive的基本信息,包括数据库中文件位置信息等
```sql
DESCRIBE DATABASE hive;
```
20. 查看数据库hive的详细信息,包括数据库的基本信息及属性信息等
```sql
DESCRIBE DATABASE EXTENDED hive;
```
21. 把目录’/usr/local/data‘下的数据文件中的数据装载进usr表并覆盖原有数据
```sql
LOAD DATA LOCAL INPATH '/usr/local/data' OVERWRITE INTO TABLE usr;
```
以上是对应的Hive命令,可以根据实际需求进行相应的操作。
什么是hive?并写下创建内部表和外部表的语句
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。
以下是创建内部表的语句:
```
CREATE TABLE table_name (
column1 datatype1 [COMMENT col_comment1],
column2 datatype2 [COMMENT col_comment2],
...
)
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name datatype [COMMENT col_comment], ...)]
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]
```
以下是创建外部表的语句:
```
CREATE EXTERNAL TABLE table_name (
column1 datatype1 [COMMENT col_comment1],
column2 datatype2 [COMMENT col_comment2],
...
)
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name datatype [COMMENT col_comment], ...)]
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format]
[LOCATION 'hdfs://path/to/table']
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]
```