hive 内部表和外部表的区别和理解

本文介绍了Hive中内部表与外部表的概念及其创建方法,详细对比了两者在数据管理和安全性方面的不同,并给出了选择建议。

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1. 内部表

create table test (name string , age string) location '/input/table_data';    
注:hive默认创建的是内部表
此时,会在hdfs上新建一个test表的数据存放地
load data inpath '/input/data' into table test ;

会将hdfs上的/input/data目录下的数据转移到/input/table_data目录下。删除test表后,会将test表的数据和元数据信息全部删除,即最后/input/table_data下无数据,当然/input/data下再上一步已经没有了数据!

     如果创建内部表时没有指定location,就会在/user/Hive/warehouse/下新建一个表目录,其余情况同上。

    注:load data会转移数据

2. 外部表

create external table etest (name string , age string);   

会在/user/hive/warehouse/新建一个表目录et

load data inpath '/input/edata' into table etest;    

把hdfs上/input/edata/下的数据转到/user/hive/warehouse/et下,删除这个外部表后,/user/hive/warehouse/et下的数据不会删除,但是/input/edata/下的数据在上一步load后已经没有了!数据的位置发生了变化!

本质是load一个hdfs上的数据时会转移数据!

 

 

3. 小结

 

最后归纳一下Hive中表与外部表的区别:

 

     1、在导入数据到外部表,数据并没有移动到自己的 数据仓库目录下(如果指定了location的话),也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的!而内部表则不一样;
     2、在删除内部表的时候,Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉;而删除外部表的时候,Hive仅仅删除外部表的元数据,数据是不会删除的!

 

     3. 在创建内部表或外部表时加上location 的效果是一样的,只不过表目录的位置不同而已,加上partition用法也一样,只不过表目录下会有分区目录而已,load data local inpath直接把本地文件系统的数据上传到hdfs上,有location上传到location指定的位置上,没有的话上传到hive默认配置的数据仓库中。

外部表相对来说更加安全些,数据组织也更加灵活,方便共享源数据。 

那么,应该如何选择使用哪种表呢?在大多数情况没有太多的区别,因此选择只是个人喜好的问题。但是作为一个经验,如果所有处理都需要由Hive完成,那么你应该创建表,否则使用外部表!

原文链接:https://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/6225151.html

<think>嗯,用户想了解Hive外部表内部表。我应该先回忆一下Hive的基本概念。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,用来处理结构化数据,使用HQL查询。内部表外部表是其中两种表类型,关键区别在于数据生命周期管理。 首先,内部表,也叫管理表。当创建内部表Hive会管理数据存储的位置,通常是HDFS的默认路径,比如/user/hive/warehouse。删除内部表,元数据实际数据都会被删除。这适合临数据,用户不需要关心数据残留的问题。 然后是外部表。创建需要指定外部关键字,并且要定义数据的位置。这Hive只管理元数据,实际数据存储在用户指定的路径。删除外部表,只删除元数据,数据仍然保留在原来的位置。这对需要多个工具共享数据的情况非常有用,比如同HiveSpark处理同一份数据,避免误删。 接下来要考虑用户可能的实际应用场景。比如,用户可能需要外部表来避免误删生产数据,或者内部表用于中间结果的临存储。还要注意语法差异,创建外部表需要用EXTERNAL关键字LOCATION指定路径。 另外,需要提醒用户注意权限问题,外部表的数据位置可能需要适当的HDFS权限设置。还有数据恢复的可能性,内部表一旦删除,数据就没了,而外部表的数据还在,除非手动删除。 可能用户在使用中遇到的问题,比如误删内部表导致数据丢失,或者外部表路径配置错误导致数据无法访问。需要强调根据使用场景选择合适的表类型,确保数据安全高效管理。 总结一下,回答的结构应该先定义两种表,然后对比它们的特点,包括数据管理、存储位置、删除行为、应用场景等。最后给出使用建议,帮助用户根据需求选择。要确保语言清晰,步骤分明,避免技术术语过于复杂,让用户容易理解。</think>Hive中的外部表(External Table)内部表(Internal Table,又称管理表)是两种数据管理方式,主要区别在于**数据生命周期控制权****存储位置管理**。以下是详细对比与分析: --- ### 一、内部表(Managed Table) #### 1. 特点 - **数据管理权**:Hive完全控制数据生命周期。 - **存储位置**:默认存储在Hive的仓库目录(如`/user/hive/warehouse`),路径由Hive自动分配。 - **删除行为**:删除,**元数据(表结构)实际数据文件**会同删除。 #### 2. 适用场景 - 临数据或中间结果。 - 需要Hive完全管理数据(如测试环境)。 #### 3. 创建语法 ```sql CREATE TABLE managed_table ( id INT, name STRING ); ``` --- ### 二、外部表(External Table) #### 1. 特点 - **数据管理权**:用户或外部系统控制数据生命周期。 - **存储位置**:需手动指定路径(如`LOCATION '/user/data/logs'`)。 - **删除行为**:删除,**仅删除元数据**,实际数据文件保留。 #### 2. 适用场景 - 多系统共享数据(如Hive与Spark共用同一份数据)。 - 防止误删生产数据(如日志文件、原始数据备份)。 #### 3. 创建语法 ```sql CREATE EXTERNAL TABLE external_table ( id INT, name STRING ) LOCATION '/user/data/external_table'; ``` --- ### 三、核心差异对比 | 特性 | 内部表 | 外部表 | |---------------------|--------------------------|---------------------------| | **数据存储位置** | Hive默认路径 | 用户自定义路径 | | **数据删除行为** | 删除删除数据 | 删除保留数据 | | **数据控制权** | Hive管理 | 用户管理 | | **应用场景** | 临数据、测试环境 | 生产数据、多系统共享 | --- ### 四、使用建议 1. **优先选择外部表**: 若数据需要长期保留或被其他工具访问,外部表更安全。 2. **明确存储路径**: 创建外部表,务必通过`LOCATION`指定可读写的HDFS路径。 3. **数据恢复**: 误删外部表后,可通过重建表(指定原路径)恢复数据;内部表数据无法恢复。 --- ### 五、示例验证 1. **验证删除行为**: ```sql -- 删除内部表(数据消失) DROP TABLE managed_table; -- 删除外部表(数据保留) DROP TABLE external_table; ``` 2. **迁移表类型**: ```sql -- 将内部表转为外部表 ALTER TABLE managed_table SET TBLPROPERTIES('EXTERNAL'='TRUE'); ``` --- 通过合理选择外部表内部表,可以优化数据管理流程,避免因误操作导致数据丢失。
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