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注：原文出自 这里写链接内容 今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式。 根据导出的地方不一样，将这些方式分为三种： （1）、导出到本地文件系统； （2）、导出到HDFS中； （3）、导出到Hive的另一个表中。 为了避免单纯的文字，我将一步一步地用命令进行说明。一、导出到本地文件系统　　hive> insert overwrite local directory '/hom

注：转自 hive中解决中文乱码一.个人初始开发环境的基本情况以及Hive元数据库说明①hive的元数据库改成了mysql(安装完mysql之后也没有进行其它别的设置)②hive-site.xml中设置元数据库对应的配置为  jdbc:mysql://crxy99:3306/hive_cz3q?createDatabaseIfNotExist=true③普通情况下咱

准备工作： 1、编写程序将1000万条数据写到Hbase表中； 2、将对应的Hbase表映射成Hive表。在Hive 的shell中执行类似如下的命令 hive> CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS t_hbase_person_his10(id string, NAME String, salary string,START_DATE string,END

业务场景及实现原理：通过采集工具将用户数据采集到 Hive 库；如果将数据采集到Hbase表，再通过Hive创建对应的外部表关联Hbase表，这个场景同样适用，只不过脱敏后的数据将存在Hive中而不是Hbase中。将 采集到的Hive 数据进过一定的脱敏算法将数据共享出去；为了防止请求被非法模仿，因而编写了一个访问Ip 鉴权类，也就是设置了访问ip白名单，只有在白名单上的ip才可以访问接...

由于数据需要经常改动，所以将数据存储在Hbase中，通过Hive关联Hbase表的方式来对Hbase进行查询操作。 原先我是在本地通过虚拟机搭建的伪分布式，因此做Hive关联Hbase操作时需要做不少的操作，比如将Hbase相关的jar添加到Hive，将Hbase配置文件添加到hadoop/conf目录下等。具体操作可见如下文章： http://blog.youkuaiyun.com/u013850277/

Bucket 桶表的基本相关概念 对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。基本可以这么说分区表是粗粒度的划分，桶在细粒度的划分。当数据量比较大，我们需要更快的完成任务，多个map和reduce进程是唯一的选择。

注： 转自 http://blog.youkuaiyun.com/allen_oscar/article/details/45146913Hive 具有一个可选的组件叫做HiveServer,它允许通过在一定的端口访问hive. 将自定义的UDF的jar拷贝到安装的hive服务器中（如 /home/Hadoop下） 具体的不啰嗦了，看代码吧！package com.hive.client; impor

Hive与Hbase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信，相互通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类一、将hbase 下相关的jar包拷贝到/home/centosm/hive/lib文件夹下面,如果已存在不同版本的则删除hive中的再复制上去。 具体操作步骤如下：1、备份hive下的lib包： zip -r lib.zip lib2、将hbase

直接先操作再解说：1、通过 hive 命令进入hive shell hive> show databases; 2、show databases;3、show tables;4、create table ...eg:hive> create table test(year string,month int,num int)ROW FORMAT...

一、 有关Hive的一些小结：Hive 是一个建立在hadoop文件系统上的数据仓库架构，可以用其对hdfs上数据进行分析与管理。实际上是将hdfs上的文件映射成table（按文件格式创建table,然后hive的数据仓库会生成对应的目录，默认的仓库路径：user/hive/warehouse/tablename，目录名与这个表名相同，这时只要将符合table定义的文件加载到该目录便可通过...

注：原文出自 Hive函数大全 一、关系运算：等值比较: = 语法：A=B 操作类型：所有基本类型 描述:如果表达式A与表达式B相等，则为TRUE；否则为FALSE 举例： Hive>select 1 from lxw_dual where 1=1; 1不等值比较: <> 语法: A <> B操作类型:所有基本类型描述:如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达

一、Hive是什么？ Hive是一种建立在Hadoop文件系统上的数据仓库架构，并对存储在HDFS中的数据进行分析与管理。可以通俗的理解为： 对于存储在HDFS中的数据进行分析与管理时，我们不想使用手工，从而建立一个工具来进行相应的操作，这个工具就是hive。 数据仓库：数据仓库的本质就是收集尽可能多的信息，用作公司的决策支持。数据仓库一般是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数

注：原文出自http://blog.youkuaiyun.com/lifuxiangcaohui/article/details/40588929Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种：（1）、从本地文件系统中导入数据到Hive表；（2）、从HDFS上导入数据到Hive表；（3）、从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中；（4）、在创建表的时候通过从别的表中查询

注：转自https://blog.youkuaiyun.com/qq_31382921/article/details/53083201----------------------------------------我知道的有两个方法： 第一种方法是 进入hive，执行 describe extended tablename; 查看表的详细信息。 如果是外部表，在详细信息的最后一行，会输出 tableType...