查看Hive表存储目录

博客内容给出了一条信息技术相关命令,即使用hadoop fs -ls查看/user/hive/warehouse路径下的内容,涉及Hadoop和Hive相关操作。

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hadoop fs -ls /user/hive/warehouse
### Hive 存储位置配置方法 Hive 是一种基于 Hadoop 的数据仓库工具,其的数据通常存储在 HDFS 中。可以通过多种方式配置 Hive 存储位置。 #### 默认存储路径 当创建 Hive 数据库时,默认情况下,它们会被存储在一个特定的目录下。这个默认路径通常是 `/user/hive/warehouse` 或者由 `hive.metastore.warehouse.dir` 参数定义的位置[^1]。 #### 自定义存储路径 为了满足不同的业务需求或者优化性能,可以自定义 Hive 存储位置: 1. **外部 (External Table)** 创建外部时,可以直接指定数据所在的 HDFS 路径。这种方式不会移动原始数据到默认的 warehouse 目录中。 ```sql CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS my_external_table ( id INT, name STRING ) LOCATION '/custom/path/to/data'; ``` 上述语句会将关联至 HDFS 上的 `/custom/path/to/data` 路径下的数据文件。 2. **内部 (Managed Table)** 对于内部,在创建时不显式声明 `LOCATION` 属性,则数据会存放在默认的 warehouse 目录下。但如果希望更改此行为,也可以通过设置 `CREATE TABLE ... LOCATION` 来实现: ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_managed_table ( id INT, name STRING ) LOCATION '/another/custom/path'; ``` 3. **动态分区加载** 如果涉及分区,还可以利用 Spark SQL 动态调整分区数量并写入目标路径。例如,使用 `coalesce()` 函数减少分片数从而控制最终输出文件的数量[^3]: ```scala val repartitionNum = 5 // 假设需要生成 5 个分区 df.coalesce(repartitionNum).write.mode("overwrite").partitionBy("partition_column").saveAsTable("my_partitioned_table") ``` 4. **全局文件格式设定** 另外需要注意的是,虽然不是严格意义上的“存储位置”,但是文件格式的选择也会影响实际物理存储现形式。比如可以通过命令行指令临时改变新建所采用的标准文件类型: ```bash set hive.default.fileformat=ORC; ``` 此处设置了 ORC 文件作为新建立的所有格默认使用的二进制结构化布局模式之一[^4]。 综上所述,无论是借助 DDL 语法还是高级框架集成接口,都有灵活多样的手段去定制适合项目场景的具体方案。 ---
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