Hive创建表一般流程（优化）

最新推荐文章于 2025-05-29 11:53:12 发布
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本文介绍了一种通过创建原表及不同业务子表的方法来优化数据存储的方式，并详细讨论了orcfile/parquet等存储格式及snappy压缩方式的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

思路：

1.创建原表

2.针对不同的业务穿件不同的子表

数据存储格式orcfile/parquet

map output 数据压缩 格式snappy

创建外表

创建分区表

【硬刚Hive】HIVE高级(9):优化(9) Hive 建表优化(1) 分区表/分桶表/合适的文件格式/合适的压缩格式
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
09-11 486
欢迎关注博客主页：微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者_王知无(import_bigdata)_优快云博客 欢迎点赞、收藏、留言 ，欢迎留言交流！本文由【王知无】原创，首发于 优快云博客！本文首发优快云论坛，未经过官方和本人允许，严禁转载！ 本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的Hive部分补充。 1 分区表 　　分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。 ....
Hive的JOIN操作如何优化？
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chunzhi128的博客
05-30 1218
Hive JOIN操作优化是提升大数据查询性能的关键。主要优化策略包括：MapJoin（小表广播优化），适用于小表与大表JOIN；Bucket MapJoin（分桶表优化），要求两表分桶键与JOIN键一致；Sort-Merge-Bucket Join（SMB Join），基于排序分桶表实现高效JOIN；倾斜JOIN优化，通过拆分倾斜键或两阶段聚合解决数据不均问题；以及Multi-Join和Join顺序优化，合理规划JOIN流程。同时建议合理配置参数，如自动MapJoin、分桶优化等，并通过监控验证执行计划。
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07-28 1308
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hive操作-建表
bsf5521的博客
08-02 397
Hive 建表： CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name    [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]    [COMMENT table_comment]    [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_co
hive建表
hzp666的博客
11-03 9976
https://blog.youkuaiyun.com/wgyzzzz/article/details/107446435 一、hive建表语法 二、hive外部表 1、准备测试数据、放入虚拟机/data目录下 2、创建外部表 3、装载数据 4、查询test1表 5、查询test1在hdfs上的位置 6、通过desc命令查看表的状态 7、删除表，查看表在hdfs上的状态 8、重新创建外部表test3，通过location关键字指向test1 9、查询test3 三、hive内部表（管理表） 1、创建内部表 2...
Hive项目流程，从0开始
小小鱼
12-15 433
一、测试环境搭建 1、建表（一个文件一张表） 二、分析 1、※※※※※业务※※※※※ 2、根据业务找数据 3、数据分析（数据规模，特性，分布，关系） 4、技术选型 5、建模 6、在测试环境中模拟+验证解决方案 explain select … select …检查数据分布，规模，倾斜(group count的方法检查)… 三、生产环境搭建（数仓） 1、设备采购 2、装机 ha hadoop cluster NameNode SecondaryNameNode DataNode ResourceManager
Hive表基本操作_1
分享~
05-14 829
摘要：内部表 外部表 数据导入导出 分区表
Hive讲课笔记：内部表与外部表
howard2005的专栏
12-28 1709
Apache Hive作为大数据处理的重要工具，其内部表与外部表是两种核心的数据存储和管理机制。内部表由Hive全权管理，数据存储在HDFS特定目录下，删除时会连同元数据及HDFS数据一同删除；创建过程包括定义表结构、插入数据等步骤，并且完全依赖于Hive系统。
大数据领域Hive的表结构设计与优化
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
05-29 805
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第一种建表的方式： create   table table_name() 第二种建表的方式： 第三种建表的方式：  
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hive分区视频资料： hive的分区视频学习资料 hive的
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最近在做一个大数据类项目，用到了Hadoop Hive SparkStreaming kafka等技术，整体面很广，本片仅介绍在开发过程中遇到的大数据量写入遇到的写入特别慢的解决过程。 说明： 我之前没接触过Hive相关，所以可能有些地方不是很准确，或者是还有其它解决方案，欢迎大家指出以备完善。 场景： 现在有个场景：50W数据写入hive库，会使用哪种方案。我之前没接触过Hive相关知识，最开始的方法是将数据转换为SQL，使用jdbc直接insert到Hive里面。我做了个测试一晚上跑了不到30W，速度太
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hive的结构 hive执行流程 a. 通过用户接口组件，如命令行方式、页面操作方式或不同驱动程序（JDBC、ODBC等）的客户端，向Hive Driver发送执行命令。目的是获取查询结果。 b. 获取查询计划，Driver拿到执行命令后，会向Complier（编译器）获取查询计划 c. 获取元数据信息，编译器生成查询计划，首先要获取相关的元数据信息。此步骤为编译器向元数据组间获取元数据信息。 d. 元数据组间向编译器发送元数据信息 e. 编译器根据获取元数据信息生产计划计划 f.
Hive学习3：Hive三种建表语句详解
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