Hive 删除整个数据库，包括其中的所有表

最新推荐文章于 2024-10-09 19:24:15 发布

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本文详细介绍了在SQL中如何使用DROP DATABASE IF EXISTS语句配合CASCADE选项来强制删除数据库，包括其工作原理和注意事项。CASCADE关键字确保了所有依赖于该数据库的对象都将被一同删除，如表、视图等。

drop DATABASE IF EXISTS 数据库名 CASCADE;

使用CASCADE ，表示强制删除。

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阿萨德沐阳

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hive 批量删除表使用正则

yy的博客

07-26

3213

// 使用通配符批量删除hive表' // 注意这里是通配符不是正则. 通配符中星号相当于正则中的 .* 制作脚本 // eg: 删除ods下所有 ams开头的表名 # 开头 echo 'hive -e " ' > script.sh # 删除表的sql hive -e "SHOW TABLES IN ods LIKE 'ams*';" |xargs -I{} echo drop table ods.{}\; >> script.sh # 结尾 ...

Hive【使用篇】02：数据库和表的操作、数据类型

weixin_40612128的博客

03-05

1468

数据库和表的操作、数据类型

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快捷删除hive表的工具

08-24

1.可根据数据库表名批量删除； 2.封装了自定义方法，可根据表明中任意一字段（或多个字段）作为key批量删除 3.解决了权限不足等问题造成的删表不彻底等问题 4.程序为java编写

hive删除数据库中的表

aoxiangchina的博客

07-25

453

1、这个是hive的锁机制，可以暂时关掉，默认是true。关掉之后就可以删除表了，删掉之后可以再把它设置为true。2、在命令行中输入：hive。这个时候就可以顺利的进入HIVE了。当然了，如果你想直接执行HQL脚本文件可以这样：hive -f xxxxx.hql。3 进入hive之后一一般默认的数据库都是default。3、一个卡主可能是数据倾斜了。比如join或者distinct或者group by的时候某一个值占了你的数据绝大部分，相同的值是要分到同一个reduce来做运算的。

Hive删除库、表或表中部分数据总结

热门推荐

baidu_38432186的博客

06-27

1万+

1.分区表删除某个partition alter table alter table table_name drop partition(partiton_name='xxx')) 删除某个partition的部分数据可以换一种思路，用INSERT OVERWRITE TABLE 满足WHERE后面条件的数据是表中这个分区需要保留的数据 --下边代码table_name 是同一个表 INSERT OVERWRITE TABLE table_name PARTITION(year='2018') S

hive对数据库及对表的操作

qq_53114527的博客

10-21

2270

目录前言一.Hive对库的操作1.创建库2.查看库3.删除库 4.切换库二.Hive对表的操作1.内部表与外部表2.数据的导入导出3.Hive的复杂数据类型4.Hive的文件存储格式5.查看表信息6.修改表7.删除和清空表8.Hive的分区表8.1分区表的创建8.2导入数据到分区8.3增删分区8.4动态分区9.Hive的分桶表9.1分桶的概念9.2分桶操作10. 视图11 Hive的表关联操作11.1 join操作11.2笛卡尔积（略）11.3 union和union all 总结

【大数据】一篇认识Hive

m0_46181896的博客

10-09

3948

文章目录一、数据仓库1.1、数据仓库概念1.2、数据仓库核心特征1.3、数据库和数据仓库的区别1.4、数据仓库分层架构[**重要**]1.5、ETL和ELT二、Apache Hive2.1、Hive的概念2.2、Hive的架构组件(非常重要)2.3、Hive和Mysql的区别三、Hive安装3.1、Metadata、metastore3.2、Hive的安装部署模式3.3、Hive的远程模式部署安装3.3.1、安装Hadoop3.3.2、安装MySQL3.3.3、安装Hive (==选择node1安装==)四

Hive精华问答 | Hive和传统数据库有什么不同？

大数据hive教程详解

01-11

519

Hive是一个数据仓库基础工具，它是建立在Hadoop之上的数据仓库，在某种程度上可以把它看做用户编程接口（API），本身也并不存储和处理数据，依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。它提供了一系列对数据进行提取、转换、加载的工具。依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。 1 Q：Hive和传统数据库有什么不同?各有什么试用场景。 A：1、数据存储位置。Hive是建立在Hado...

hive数据仓库

qq_44676946的博客

03-15

3565

数据仓库-Hive 数据仓库 1.1. 基本概念英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，或者数据应用需要的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。可以理解为：面向分析的存储系统。 1.2. 主要特征数据仓库是面向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integ

Hive 删除包含表的数据库

我是小坏

08-30

5338

当删除一个hive 数据库时，若该 数据库时包含表，则会提示不能删除。 hive> drop database test; FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. InvalidOperationException(message:Database test...

Hive删库

zhangs_123的博客

03-29

3696

drop database tpch_textfile; 报错如下： Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. InvalidOperationException(message:Database tpch_textfile is not empty. One or more tables exist.)

hive删除包含表的库

weixin_43825553的博客

04-12

1068

当删除一个库的时候，若库里面有表则提示不能删除 hive> drop database gp1817_dim; FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. InvalidOperationException(message:Database gp1817_dim is...

hive批量删除表

weixin_30673611的博客

07-10

2495

#!/bin/shhive -e "use csxuy;show tables;"|grep product_tour2 | while read linedoecho -n "drop table $line;">>temptables.txtdonetables=`cat temptables.txt`echo $tableshive -e "use csxuy;$tab...

hive删除数据、删除分区、删除库表

u013405116的博客

05-11

5916

hive删除数据、删除分区、删除库表 -- 删除库 drop database if exists db_name; -- 强制删除库 drop database if exists db_name cascade; -- 删除表 drop table if exists employee; -- 清空表 truncate table employee; -- 清...

hive 语句对表的删除操作

天空没有留下我的痕迹，但我已飞过！

09-01

855

-- 删除库 drop database if exists db_name; -- 强制删除库 drop database if exists db_name cascade; -- 删除表 drop table if exists employee; -- 清空表 truncate table employee; -- 清空表，第二种方式 insert overwrite table employee select * from employee where 1=0; -- 删除分

hive删除表语句

jtpython666的博客

01-11

5342

31-大数据-hive 删除库

yaoyelinger0912的博客

07-13

470

语法： drop database dbname; drop database if exists dbname; 默认情况，hive 不允许删除包含表的数据库，两种办法： 1> 手动删除库下所有表，然后删除库 2> 使用 cascade 关键字 drop database if exists dbname cascade; 3、删除不含表的数据库 show tables in dat...

【Hive】删除表(drop、truncate)

littlemichelle

02-19

7356

Hive删除操作主要分为几大类：删除数据（保留表）、删除库表、删除分区。一、仅删除表中数据，保留表结构 hive> truncate table 表名; truncate操作用于删除指定表中的所有行，相当于delete from table where 1=1.表达的是一个意思。注意：truncate 不能删除外部表！因为外部表里的数据并不是存放在Hive Metastore中。创建表的时候指定了EXTERNAL，外部表在删除分区后，hdfs中的数据还存在，不会被删除。因此要想删除外部表

hive数据库如何导出和导入

最新发布

09-03

<think> 我收到了用户的查询：“我想查找hive数据库导出和导入的方法请问hive数据库导出和导入的方法”。用户明确要求了解Hive的数据导入和导出方法。根据系统级指令，我需要使用中文回答，确保所有数学表达式格式正确，并在回答中自然地添加引用标识。回顾之前的引用，特别是引用[3]提到Hive的4种导入和3种导出方式，引用[4]提供了导入命令的基本语法，引用[5]列举了不同数据库的导入导出命令包括Hive的部分。用户的需求是全面的汇总，所以我必须覆盖多种场景： - 导入方面：包括从本地文件系统、HDFS、其他Hive表导入数据 - 导出方面：包括导出到本地文件系统、HDFS、其他数据库 我将从导入方法开始构建回答。引用[4]的关键命令是基础：`LOAD DATA [LOCAL] INPATH ... INTO TABLE ...`，其中`LOCAL`关键字区分本地和HDFS路径。需要解释临时复制和移动机制，如引用[3]所述。然后扩展到其他导入方式： - 使用`INSERT`语句从查询导入，适用于数据转换 - 外部表关联，如引用[2]提到的ODS层全量导入场景 - Sqoop工具，用于关系型数据库如MySQL到Hive的导入导出方法部分： - `INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY ...`命令是核心，基于引用[4]和[5] - 导出到其他数据库需结合工具如Sqoop - 强调导出本质是HDFS文件操作最后总结最佳实践，提醒用户注意覆盖模式和权限问题。整个过程需保持逻辑清晰，分步骤说明。相关问题设计需围绕用户可能的需求延伸： 1. 性能优化：大数据量下的导入导出效率 2. 增量场景：与全量导入的区别 3. 复杂导出：如压缩或自定义格式处理 4. 错误处理：失败时的调试方法确保回答结尾添加引用标识，如[^3][^4][^5]，对应关键命令和机制说明。现在组织内容：先分导入和导出两大部分，每部分列出具体方法并附示例命令，保持语言简洁专业。 </think> 以下是Hive数据库数据导入和导出的详细方法总结，综合实际应用场景和最佳实践： ### 一、数据导入方法 1. **从本地文件系统导入** ```sql LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/local/file.txt' [OVERWRITE] INTO TABLE table_name [PARTITION (partcol=val)]; ``` - `LOCAL`：指定本地路径（无`LOCAL`则默认为HDFS路径） - `OVERWRITE`：覆盖表原有数据（省略则追加） - 过程：文件先复制到HDFS临时目录，再移动到Hive表目录[^3][^4] 2. **从HDFS直接导入** ```sql LOAD DATA INPATH 'hdfs://path/to/hdfs/file.csv' INTO TABLE table_name; ``` - **本质是移动操作**：原HDFS文件会被删除[^3] 3. **查询结果导入（ETL常用）** ```sql INSERT [OVERWRITE | INTO] TABLE target_table SELECT * FROM source_table WHERE condition; ``` - 支持复杂转换和过滤逻辑 4. **外部表关联（免移动数据）** ```sql CREATE EXTERNAL TABLE ext_table (col1 INT) LOCATION 'hdfs://path/to/data/'; ``` - 数据保留在原位置，仅建立元数据映射[^2] 5. **Sqoop从关系数据库导入** ```bash sqoop import --connect jdbc:mysql://db_ip/db_name \ --table source_table --hive-import --target-dir /hdfs/path ``` - 支持MySQL/Oracle等数据库到Hive的增量同步[^5] ### 二、数据导出方法 1. **导出到本地文件系统** ```sql INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/local/output/path' SELECT * FROM table_name; ``` 2. **导出到HDFS** ```sql INSERT OVERWRITE DIRECTORY 'hdfs://output/path' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' SELECT * FROM table_name; ``` 3. **导出到其他数据库** - **Sqoop导出示例（到MySQL）**： ```bash sqoop export --connect jdbc:mysql://db_ip/db_name \ --export-dir /hive/table/hdfs/path --table target_table ``` - **其他数据库语法**（如Gbase/ClickHouse）见引用[^5] 4. **直接拷贝HDFS文件** ```bash hadoop fs -get /hive/warehouse/table_path /local/path ``` - 适用于原始格式导出[^3] ### 三、关键注意事项 1. **权限控制**：HDFS目录需有读写权限（`hadoop fs -chmod`） 2. **数据格式**：文本文件需指定分隔符（`FIELDS TERMINATED BY '\t'`） 3. **分区表**：导入时需明确分区值，导出自动按分区生成子目录 4. **性能优化**： - 大文件比小文件导入效率更高 - 导出时启用压缩（`SET hive.exec.compress.output=true;`） > 示例：将CSV从HDFS导入分区表并导出到本地 > ```sql > -- 导入 > LOAD DATA INPATH '/data/user_logs.csv' > INTO TABLE logs PARTITION (dt='2023-10-01'); > > -- 导出 > INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/backup/logs_20231001' > SELECT * FROM logs WHERE dt='2023-10-01'; > ```