hive的檢視
建立檢視:create view view_piaofang as select * from t_name;
檢視檢視 :show tables; #既有表又有檢視
show views #只檢視檢視
檢視檢視的詳細資訊
desc formatted|extended
刪除檢視
drop view view_name;
使用檢視的注意點:
- Hive中的試圖,僅僅是一個sql語句的快捷方式
- hive中的檢視只是邏輯檢視,沒有物化檢視
- hive的檢視,不支援增刪改,只支援查詢
- hive的檢視,只有的查詢的時候,才會真正執行
相關推薦
Hive檢視table在HDFS上的儲存路徑
hive>show databases;hive>use databasename;hive>show create table tablename; --檢視table的儲存路徑hive>desc tablename; --檢視table的表結構hive>sho
hive檢視鎖表情況
Actually the table was locked with some queries. After unlocking the table, I am able to drop the table now. =>Query to unlock the table unlo
HIVE --- 檢視
什麼是檢視? 檢視是一張“虛表”(只存在表的定義,不儲存資料,表中邏輯上的資料來源於對其其它表的查詢),如下圖所示: 檢視的作用 不同型別的使用者存在不同的檢視,方便精確的許可權控制; 查詢語句變得精簡; 檢視DDL 建立檢視 從建立
Apache Kylin高階部分之使用Hive檢視
本章節我們將介紹為什麼需要在Kylin建立Cube過程中使用Hive檢視;而如果使用Hive檢視,能夠帶來什麼好處,解決什麼樣的問題;以及需要學會如何使用檢視,使用檢視有什麼限制等等。1. 為什麼需要使用檢視Kylin建立Cube的過程中使用Hive的表資料作為輸入
Kylin實踐之使用Hive檢視
為什麼需要使用檢視 Kylin在使用的過程中使用hive作為cube的輸入,但是有些情況下,hive中的表定義和資料並不能滿足分析的需求,例如有些列的值需要進行處理,有些列的型別不滿足需求,甚至有時候在建立hive表時為了圖方便,hive中的所有
hive檢視操作
Hive 0.6版本及以上支援檢視Hive View具有以下特點:1. View是邏輯存在,Hive暫不支援物化檢視(1.0.3)2. View只讀,不支援LOAD/INSERT/ALTER。需要改變View定義,可以是用Alter View3. View內可能包含ORDE
Hive 系列(六)—— Hive 檢視和索引
一、檢視 1.1 簡介 Hive 中的檢視和 RDBMS 中檢視的概念一致,都是一組資料的邏輯表示,本質上就是一條 SELECT 語句的結果集。檢視是純粹的邏輯物件,沒有關聯的儲存 (Hive 3.0.0 引入的物化檢視除外),當查詢引用檢視時,Hive 可以將檢視的定義與查詢結合起來,例如將查詢中的過濾器推
【Hive】07-HiveQL:檢視
檢視可以允許儲存一個查詢並像對待表一樣對這個查詢進行操作。這是一個邏輯結構,因為它不像一個表會儲存資料。換句話說,Hive目前暫不支援物化檢視。 當一個查詢引用一個檢視時,這個檢視所定義的查詢語句將和使用者的查詢語句組合在一起,然後供Hive制定查詢計劃。從邏輯上講,可以想象
Hive學習之檢視、索引DDL
建立檢視 檢視是純邏輯物件並不關聯任何儲存,下面的語句使用給定view_name名稱建立檢視,若view_name與現存的表或者檢視重名,則出錯。 CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [(column_name [COM
Hadoop hive裡的檢視
原文連結:https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6105243.html 可以先,從MySQL裡的檢視概念理解入手 檢視是由從資料庫的基本表中選取出來的資料組成的邏輯視
hive 查詢函式並檢視函式使用方法
我們在使用hive函式時經常會出現對函式名、引數使用及返回值等記憶模糊,然後需要到網上各種查詢資料。 今天來教大家一種使用hive命令模糊查詢相關函式名稱、函式的用法及詳細說明並舉例,較少大家查詢資料的時間,提高效率。 1.檢視date相關的函式 show functions lik
如何檢視hive表在hdfs中的位置
在 hive 環境下使用命令: hive> show databases; # 檢視所有的資料庫 OK app dev hive> use dev; # 選擇dev資料庫 OK hiv
配置sparksql讀hive,dataframe和RDD,將RDD轉換成Dataframe,檢視,withcolumn
文章目錄 退出spark-shell 使用spark自帶檔案建立dataframe 退出安全模式 配置spark讀hive 1.pom檔案增加 2.resource下加檔案 3.修改h
hive的檢視
建立檢視:create view view_piaofang as select * from t_name; 檢視檢視 :show tables; #既有表又有檢視show views #只檢視檢視 檢視檢視的詳細資訊desc formatted|extended 刪除檢視drop view v
【Kylin實戰】Hive複雜資料型別與檢視
1. 引言 在分析廣告日誌時,會有這樣的多維分析需求: 曝光、點選使用者分別有多少? 標籤能覆蓋多少廣告使用者? 各個標籤(標註)類別能覆蓋的曝光、點選在各個DSP上所覆蓋的使用者數 …… 廣告資料與標籤資料join之後,儲存orc file的schema如下: create external table
Hive中檢視資料來原始檔和具體位置方法
通常使用者在HIVE中用SELECT語句出來結果,無法確定結果是來自哪個檔案或者具體位置資訊,HIVE中考慮到了這點,在Virtual Column虛列中可以指定三個靜態列: 1. INPUT__FILE__NAME map任務讀入File的全路徑 2. BL
如何檢視spark與hadoop、kafka、Scala、flume、hive等相容版本【適用於任何版本】
問題導讀1.通過什麼途徑,可以檢視與spark相容的元件版本?2.如何獲取pom檔案?3.pom檔案中包含了哪些資訊?4.spark編譯通過什麼引數可以指定hadoop版本?當我們安裝spark的時
hive指令碼執行檢視錯誤日誌方式
當指令碼在執行時報錯資訊如下: Examining task ID: task_201201061122_0007_m_000002 (and more) from job job_201201061122_0007 Exception in thread "Thread-23" java.lang.R
Hive基礎(3):表分類、檢視、資料載入方式、資料的匯出、本地模式
======================================================================== 複習: 1、載入資料的兩種模式讀模式資料被載入到資料庫的時候,不對其合法性進行校驗,只在查詢等操作的時候進行校驗,特點:載入速度
大資料Hive的案例、引數、動態分割槽、分桶、檢視、索引、執行方式、許可權管理、Hive的優化_03_03
一、案例:統計出掉線率最高的前10基站 需求:統計出掉線率最高的前10基站 資料: record_time:通話時間 imei:基站編號 cell:手機編號 drop_num:掉話的秒數duration:通話持續總秒數 1.建表 create table cell_mon