网站维护外包方案,wordpress 文章 格式,wordpress最新版爆破,在哪个网站上做外贸好文章目录 一、实验目的二、实验要求三、实验原理四、实验环境五、实验内容和步骤#xff08;一#xff09;启动Hive#xff08;二#xff09;创建表#xff08;三#xff09;显示表#xff08;四#xff09;显示表列#xff08;五#xff09;更改表#xff08;六一启动Hive二创建表三显示表四显示表列五更改表六删除表或列 六、实验结果七、实验心得 一、实验目的
学会创建Hive的表显示Hive中的所有表显示Hive中表的列项修改Hive中的表并能够删除Hive中的表。
二、实验要求
要求实验结束时每位学生均能够完成Hive的DDL操作能够在Hive中新建显示修改和删除表等功能。
三、实验原理
Hive没有专门的数据存储格式也没有为数据建立索引用户可以非常自由的组织Hive中的表只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符Hive就可以解析数据。
Hive中所有的数据都存储在HDFS中Hive中包含以下数据模型表(Table)外部表(External Table)分区(Partition)桶(Bucket)。
Hive中Table和数据库中Table在概念上是类似的每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据。例如一个表pvs它在HDFS中的路径为/wh/pvs其中wh是在hive-site.xml中由${hive.metastore.warehouse.dir}指定的数据仓库的目录所有的Table数据不包括External Table都保存在这个目录中。
四、实验环境
云创大数据实验平台 Java 版本jdk1.7.0_79Hadoop 版本hadoop-2.7.1Hive 版本hive-1.2.1
五、实验内容和步骤
点击一键搭建将实验环境搭建完成。具体部署Hive详细步骤参考【大数据技术基础 | 实验十】Hive实验部署Hive
一启动Hive
我们在master虚拟机上首先进入hive的bin目录下然后执行hive命令即可启动
cd /usr/cstor/hive/
bin/hive二创建表
默认情况下新建表的存储格式均为Text类型字段间默认分隔符为键盘上的Tab键。
创建一个有两个字段的pokes表其中第一列名为foo数据类型为INT第二列名为bar类型为STRING。
hive CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING) ;创建一个有两个实体列和一个虚拟分区字段的invites表。
hive CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING) ;注意分区字段并不属于invites当向invites导入数据时ds字段会用来过滤导入的数据。
三显示表
显示所有的表。
hive SHOW TABLES ;显示表正则查询同MySQL中操作一样Hive也支持正则查询比如显示以.s结尾的表。
hive SHOW TABLES .*s;四显示表列
hive DESCRIBE invites;五更改表
修改表events名为3koobecaf (自行创建任意类型events表)
hive CREATE TABLE events (foo INT, bar STRING) ;
hive ALTER TABLE events RENAME TO 3koobecaf;
hive SHOW TABLES ;将pokes表新增一列列名为new_col类型为INT
hive ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);
hive DESCRIBE pokes;将invites表新增一列列名为new_col2类型为INT同时增加注释“a comment”
hive ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT a comment);
hive DESCRIBE invites;替换invites表所有列名数据不动
hive ALTER TABLE invites REPLACE COLUMNS (foo INT, bar STRING, baz INT COMMENT baz replaces new_col2);
hive DESCRIBE invites;六删除表或列
删除invites表bar和baz两列
hive ALTER TABLE invites REPLACE COLUMNS (foo INT COMMENT only keep the first column);
hive DESCRIBE invites;删除pokes表
hive DROP TABLE pokes;
hive SHOW TABLES ;六、实验结果
实验结果见实验步骤每步的运行结果。
七、实验心得 通过本次Hive的DDL操作实验我深刻体验到了Hive在大数据处理中的灵活性和强大功能。在实验中我成功创建了不同类型的表如普通表和分区表并掌握了显示表、显示表列、修改表和删除表等基本的DDL操作。这些操作不仅让我对Hive的数据定义语言有了更深入的理解也为我今后在大数据处理中提供了实用的技能。 此外我还深刻体会到了Hive与Hadoop之间的紧密集成关系。Hive利用Hadoop的分布式存储和计算能力能够高效地处理大规模数据集。这种集成关系不仅提高了数据处理效率也为我提供了更多的数据处理和分析手段。 总的来说本次Hive的DDL操作实验让我对Hive有了更深入的理解和实践经验。我将把这次实验中学到的知识和技能应用到今后的学习和工作中不断提高自己的数据处理和分析能力。同时我也期待在未来的课程中能够学习更多关于大数据处理和分析的知识和技能。
