Hive学习-内部表和外部表的转换

本文深入解析Hive中内部表与外部表的区别,包括它们的创建方式、存储位置及删除特性。内部表由Hive全权管理,而外部表仅管理元数据,数据存储于指定位置,删除时仅移除元数据。

首先介绍一下外部表和内部表吧:

1.内部表:也称为管理表,表目录会创建在HDFS的仓库目录(/user/hive/warehouse)的相应的库的目录下

2.外部表:外部表会根据创建表时location关键字指定的路径创建表目录。(如果没有指定location,则表的创建的位置和内部表相同,如果指定就在指定的位置创建目录)

 

内部表和外部表的区别

(1)在hive中创建表会做两件事情:第一,在HDFS上创建对应的目录,第二,在元数据库中创建对应表的描述数据(元数据)

(2)内部和外部表在删除时有不同的特性:

①内部表在删除时会删除元数据及在HDFS上对应的目录及目录中的文件。

②外部表在删除时会删除元数据,不会删除HDFS上的对应的目录,更不会删除文件

③外部表实际上就是两个关键字的问题 EXTERNAL LOCATION

将 内部表 转成 外部表:

alter table uuu set tblproperties('EXTERNAL' = 'TRUE');

注意点:

alter table t1 set tblproperties('EXTERNAL' = 'true');
##true一定要大写,小写不报错,但是不会进行修改

 将 外部表 转成 内部表 :

alter table uuu set tblproperties('EXTERNAL' = 'FALSE');
alter table log2 set tblproperties('EXTERNAL' = 'false');
#false 大小写都可以,都会进行修改

 

<think> 嗯,用户想了解HiveSQL内部表外部表的区别,这个问题在大数据领域很基础但非常重要。从用户提供的引用来看,ta可能正在学习Hive或准备数据处理工作,需要明确两者的核心差异。 用户引用的资料已经覆盖了关键点:引用[1][3]提到数据存储生命周期差异,引用[2]强调设计决策的重要性,引用[4]具体说明操作语法,引用[5]则给出转换方法。不过用户可能更需要系统化的对比,而非零散的知识点。 考虑到用户上次的提问规范(要求中文回答、LaTeX格式等),我会把区别整理成结构化表格,这样更直观。特别要注意几个技术细节: - 元数据存储位置(Hive Metastore) - 数据生命周期(DROP TABLE时的行为差异) - 业务场景选择依据 用户可能隐含的需求是希望知道如何选择,所以除了基本区别,还需要补充典型应用场景。比如临时数据集用内部表,而数仓原始层用外部表会更安全。 对了,引用[4]提到外部表修改路径的语法(SET LOCATION),这个需要强调,因为实际运维中经常要迁移数据。还有转换操作(引用[5])要单独说明,很多人不知道内部表外部表可以互相转换。 最后生成的问题要侧重实操:优化、权限管理这些在文档里很少提及,但实际开发中经常遇到。特别添加了ACID支持的问题,因为Hive 3.x之后事务支持变化较大。 </think> Hive 内部表外部表的本质区别在于数据的**生命周期管理权**存储位置控制权,以下是核心区别及使用建议: --- ### **核心区别对比** | **特性** | **内部表 (Managed Table)** | **外部表 (External Table)** | |------------------------|------------------------------------|-------------------------------------| | **数据管理权** | Hive 完全管理数据生命周期 | Hive 仅管理元数据,数据由外部系统管理 | | **创建语法** | `CREATE TABLE table_name ...` | `CREATE EXTERNAL TABLE table_name ...` | | **DROP TABLE 行为** | **删除元数据+数据文件** [^1][^3] | **仅删除元数据,数据文件保留** [^3][^4] | | **数据存储位置** | 默认在 `hive.metastore.warehouse.dir` 路径 | 需手动指定路径(`LOCATION 'hdfs_path'`)[^4] | | **适用场景** | 中间表/临时表,生命周期短的数据 | 原始数据/多系统共享数据,需长期保留 [^2][^3] | --- ### **详细说明** 1. **数据删除风险** - **内部表**:执行 `DROP TABLE` 时,**HDFS 数据文件会被自动删除**。若未备份可能导致数据永久丢失 [^1][^3]。 - **外部表**:`DROP TABLE` 仅删除元数据(如表结构),**HDFS 数据文件仍然保留**,其他系统可继续使用 [^4]。 2. **数据共享与迁移** - **外部表**更适合多系统协作(如 Spark、Impala),数据路径由外部指定,避免重复存储 [^2][^3]。 - **内部表**数据迁移时需额外导出步骤,否则删除表会导致数据消失。 3. **转换操作** - **外部表内部表**: ```sql ALTER TABLE external_table SET TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='FALSE'); ``` *(转换Hive 将接管数据生命周期)* [^5] - **内部表外部表**: ```sql ALTER TABLE managed_table SET TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='TRUE'); ``` *(转换后需手动指定 `LOCATION` 以关联现有数据)* [^5] 4. **分区操作** 两类表均支持分区,但**外部表的分区数据需手动维护**(如 `ALTER TABLE ... ADD PARTITION` 需指定分区路径)[^4]。 --- ### **选择建议** - **优先外部表**: 原始数据(如日志、增量数据)、跨团队共享数据、需长期保留的数据 [^2][^3]。 - **使用内部表**: 中间计算结果、临时表、ETL 过程临时存储 [^3]。 > **案例**:假设 HDFS 已有 `/user/data/sales` 目录存储销售数据,需被 Hive Spark 共用: > ```sql > CREATE EXTERNAL TABLE sales ( > product_id STRING, > amount DECIMAL > ) LOCATION '/user/data/sales'; -- 直接关联现有数据 > ``` --- **注意事项** - 修改外部表路径时使用: ```sql ALTER TABLE sales SET LOCATION '/new/data/path'; ``` 避免手动删除 HDFS 文件导致数据丢失 [^4]。 - 内部表误删无法恢复,**重要数据务必使用外部表**! ---
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