Hive支持类似于传统关系型数据库的数据定义语言（DDL），允许用户创建、修改和删除数据库、表、分区等。例如，CREATE DATABASE、CREATE TABLE、ALTER TABLE和DROP TABLE等语句在Hive中都有相应的实现。通过这些DDL操作，用户可以定义数据的存储结构，以满足不同的查询和分析需求。2. 数据操作语言（DML）Hive也提供了数据...
CREATE TABLE:创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在,则抛出异常;用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常 EXTERNAL:关键字可以让用户创建一个外部表,在建表的同时指定一个指向实际数据的路径(LOCATION),Hive 创建内部表时,会将数据移动到数据仓库指向的路径;若创建外部表,仅记录数据所在的路径,不对...
我们可以使用Hive的CREATE TABLE AS SELECT语句来创建Parquet表,并从外部表中选择数据。下面是创建Parquet表的示例代码: CREATETABLEparquet_table STOREDASPARQUETASSELECT*FROMmy_table; 1. 2. 3. 在上述代码中,我们创建了一个名为"parquet_table"的Parquet表,并将其存储格式设置为Parquet。然后,我们从外部表"my_t...
1. Parquet 的优点我就不说拉(列存储和良好的压缩),列存储可以参考如下链接 2.主要是项目中用到的存储 3.第一步,首先在hive中创建一张表,操作表语句如下 1 2 3 4 5 6 7 createexternaltableparquet_example ( basketidbigint, productidbigint, quantityint, pricefloat, totalbasketvaluefloat ) storedas...
-- 文件存储形式是parquetCREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTSdefault.person_table( ftpurl string, ipcid string, featurearray<float>, eyeglassesint, genderint, haircolorint, hairstyleint, hatint, huziint, tieint, timeslotint, exacttimeTimestamp,
在Hive中创建Parquet格式的表,需要进行以下几个步骤: 1. 创建外部表 在Hive中,可以使用CREATE EXTERNAL TABLE语句创建外部表,并指定表的列名、字段类型以及存储格式。对于Parquet格式的表,需要在CREATE TABLE语句中添加STORED AS PARQUET子句,用于指定表的存储格式为Parquet。 示例代码如下: ```sql CREATE EXTERNAL TABL...
partition1和partition2这两个字段是hive table中的设置的分区字段,而parquet文件中是没有这两个字段的,所以需要加上。 代码虽然很简单,但是过程很是曲折,首先是我把insertInto写成了saveAsTable,运行时报错: User class threw exception: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Can not create the managed table(...
利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map、array、struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因、现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, ...
CREATE EXTERNAL TABLE `table_name`( `column1` string, `column2` string, `column3` string) PARTITIONED BY ( `proc_date` string) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe' STORED AS INPUTFORMAT
CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name LIKE existing_table_or_view_name [LOCATION hdfs_path]; data_type : primitive_type | array_type | map_type | struct_type | union_type -- (Note: Available in Hive 0.7.0 and later) ...