通过关联HDFS中的数据文件来访问数据 ，关联的是本地电脑么

不是，关联的是HDFS中的数据文件，而不是本地电脑中的文件。在Hadoop集群中，HDFS是分布式文件系统，可以跨多个机器存储和管理大量的数据文件。因此，当在Hive中创建一个EXTERNAL table时，指定的LOCATION参数应该是HDFS中数据文件的路径，而不是本地电脑中的文件路径。

在Hadoop集群中，HDFS的所有节点都可以访问HDFS中的数据文件，因此，当创建一个EXTERNAL table时，您可以在任何一个节点上创建该表，并指定LOCATION参数来关联数据文件，然后在任何一个节点上使用该表来访问数据。这种方式可以提高数据访问和查询的效率，同时也可以更好地利用Hadoop集群的资源。

相关问题

linux表数据通过hive从本地导入hdfs中

可以通过以下步骤将Linux上的表数据通过Hive导入HDFS中：

1. 将表数据从Linux导入到HDFS中，可以使用hadoop fs -put命令，例如：

hadoop fs -put /path/to/local/file /path/to/hdfs/directory

这将把本地文件 `/path/to/local/file` 复制到HDFS目录 `/path/to/hdfs/directory` 中。

2. 在Hive中创建外部表，指向HDFS中的文件，例如：

CREATE EXTERNAL TABLE table_name(col1 data_type, col2 data_type, ...)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n'
LOCATION '/path/to/hdfs/directory';

这将创建一个外部表 `table_name`，其数据存储在HDFS目录 `/path/to/hdfs/directory` 中。

3. 使用INSERT语句将数据从外部表插入到Hive表中，例如：

INSERT INTO table hive_table_name SELECT col1, col2, ... FROM table_name;

这将从外部表 `table_name` 中选择所有行并插入到Hive表 `hive_table_name` 中。

注意，如果您想在Hive表中使用分区，请确保在创建外部表时指定正确的分区列和分区路径。

指定的LOCATION参数应该是HDFS中数据文件的路径 这个路径如何写

在Hive中，指定LOCATION参数时，应该指定HDFS中数据文件的路径。HDFS中的路径格式类似于以下格式：

hdfs://<namenode>:<port>/<path>

其中，<namenode>是HDFS中的NameNode节点的主机名或IP地址；<port>是HDFS服务的端口号，默认为9000；<path>是数据文件在HDFS中的路径。

例如，如果您有一个CSV文件存储在HDFS中的/user/hive/data/目录下，您可以使用以下命令来创建一个EXTERNAL table并关联该文件：

CREATE EXTERNAL TABLE mytable (
  id int,
  name string,
  age int
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION 'hdfs://namenode:9000/user/hive/data/';

在以上示例中，LOCATION参数指定了HDFS中的路径，即hdfs://namenode:9000/user/hive/data/。当您执行SELECT语句来查询mytable时，Hive将自动访问该路径下的CSV文件并将数据加载到表中。