7、Hive 表的类型、分区及存储格式详解

Hive 表的类型、分区及存储格式详解

1. 表的基本类型

在数据处理中,我们会接触到不同类型的表,主要有管理表(Managed Tables)和外部表(External Tables)。

1.1 管理表

管理表,有时也被称为内部表,Hive 对其数据的生命周期有一定的控制。默认情况下,Hive 会将管理表的数据存储在 hive.metastore.warehouse.dir 目录下的子目录中,例如 /user/hive/warehouse 。当我们删除一个管理表时,Hive 会同时删除表中的数据。不过,管理表在与其他工具共享数据时不太方便。比如,当数据主要由 Pig 或其他工具创建和使用,我们只是想对其进行一些查询,而不想让 Hive 拥有数据的所有权,这时就可以考虑使用外部表。

1.2 外部表

以股票市场数据为例,假设我们定期从 Infochimps(http://infochimps.com/datasets )获取纳斯达克和纽约证券交易所的数据,并希望用多个工具来研究这些数据。数据文件存放在分布式文件系统目录 /data/stocks 中。我们可以使用如下语句创建一个外部表:

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS stocks (
  exchange        STRING,
  symbol          STRING,
  ymd             STRING,
  price_open      FLOA
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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