创建储存格式为ORC的表orc_see和orc_user，观看历史表orc_see

1. 创建储存格式为ORC的表orc_see：

CREATE TABLE orc_see (
  user_id INT,
  video_id INT,
  watch_time TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (user_id, video_id)
) WITH (
  'storage.type' = 'orc'
);

2. 创建储存格式为ORC的表orc_user：

CREATE TABLE orc_user (
  user_id INT,
  user_name STRING,
  register_time TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (user_id)
) WITH (
  'storage.type' = 'orc'
);

3. 创建观看历史表orc_see：

CREATE VIEW orc_see_history AS
SELECT
  user_id,
  user_name,
  video_id,
  watch_time
FROM
  orc_see
  JOIN orc_user ON orc_see.user_id = orc_user.user_id
ORDER BY
  watch_time DESC;

以上是基础的创建表和视图的操作，具体的实现需要根据实际需求进行调整。

相关问题

ORC表和ORC事务表有什么区别（ ） 2分 ORC表不支持UPDATE、 DELETE、MERGE INTO操作，但是ORC事物表支持 ORC非事务表的建表只需在建表语句中用 STORED AS ORC 指定存储格式为ORC即可 创建ORC事务表时，需要指定 TBLPROPERTIES ("transactional"="true") ORC事务表必须分区、分桶

ORC表和ORC事务表之间的区别如下：

1. ORC表不支持UPDATE、DELETE、MERGE INTO等操作，而ORC事务表支持这些操作。ORC事务表允许在表中执行更新、删除和合并等事务性操作。

2. 创建ORC非事务表时，只需在建表语句中使用"STORED AS ORC"指定存储格式为ORC即可。而创建ORC事务表时，需要在建表语句中添加TBLPROPERTIES ("transactional"="true")，以指定该表为事务表。

3. ORC事务表必须进行分区和分桶。分区和分桶可以提高查询性能，同时也是ORC事务表的一项要求。

综上所述，ORC表和ORC事务表在支持的操作、建表方式和要求上有一些区别。

（1） 在Hive中创建数据库itcast_ods。 （2） 临时配置压缩生效。 （3） 在数据库itcast_ods创建源数据表web_chat_ems_ods，指定文件存储格式为ORC，压缩格式为ZLIB。

好的，你的要求我已经听清楚了。下面是针对你的问题的回答：

1. 在 Hive 中创建数据库 itcast_ods 的 SQL 语句如下：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS itcast_ods;

2. 临时配置压缩生效的 SQL 语句如下：

SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
SET mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;
SET mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

这里我使用了 Snappy 压缩算法，你可以根据自己的需求选择其他压缩算法。

3. 在数据库 itcast_ods 中创建源数据表 web_chat_ems_ods，指定文件存储格式为 ORC，压缩格式为 ZLIB 的 SQL 语句如下：

USE itcast_ods;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS web_chat_ems_ods (
    id INT,
    message STRING,
    send_time STRING,
    sender_id INT,
    receiver_id INT
)
STORED AS ORC
TBLPROPERTIES (
    'orc.compress'='ZLIB'
);

这里我假设表中有五个字段，分别是 id、message、send_time、sender_id 和 receiver_id。如果实际情况不同，请根据需要修改 SQL 语句。