问题来了:
1.hive使用derby作为元数据库找达到所创建表的原因?
2.为什么会找不到所创建的表?
根本没有小偷,是我们找错地方了》》》》
在学习环境中,我们习惯使用derby作为hive元数据库,也就是这个嵌入式数据库很可能为很多hive学习者造成很多问题。
问题场景:
1.命令行键入 hive后创建表,
2.在show tables; 显示表列表,上面显示刚才创建的表
3.把窗口关闭,再重新开个窗口连接服务器,键入hive ,然后show table,表看不到了
为什么会找不到创建的表,这个并没有消失,而是你的位置不对。
1.如果我们在home下面进入hive,那么我们的metastore_db,就会产生在home目录下。
2.如果我们在/usr目录下进入hive,那么我们的metastore_db,就会产生在usr目录下。
所以如果你更换了目录启动hive,那么之前的创建的表你是找不到的。
也就是说,你在/usr/hive 下进入hive使用创建表语句,创建表成功后这个表就在了;
当你再~/目录下再进入hive,你是不会找到刚建的表的,因为,metastore_db不在~/目录下。
只需要换到/usr/hive 下,重新进入hive就可以找到你想要的表了。
分享到:
相关推荐
Hive表生成工具,Hive表生成工具Hive表生成工具
支持hive 源数据、表结构导出
在大数据处理领域中,Apache Hive是一款广泛使用的数据仓库工具,它能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能,使得用户能够通过简单的SQL语句来处理存储在Hadoop中的大规模数据集。然而,在...
3. **浏览或查询表**:在Hive模块中找到创建的外部表`wxeventmenuclick`,可以通过预览功能直接查看表中的数据,或者编写HQL查询语句来获取所需数据。 #### 六、总结 通过上述步骤,我们可以了解到如何在Hadoop...
在IT行业中,尤其是在大数据处理领域,Hive是一个广泛使用的数据仓库工具,它允许用户通过SQL-like查询语言(HQL)来处理存储在分布式文件系统中的大规模数据。然而,当面对大量不再需要的Hive表时,手动删除不仅...
hive生成日历表.sql
在实际应用中,我们还可以考虑利用Hive自身的`COMPACTION`功能,它可以自动合并相同分区下的小文件。但是,自动合并可能不适用于所有情况,特别是在有特定性能需求或需要精确控制合并时机的场景下,自定义的Java程序...
在源码层面,`org.apache.spark.sql.hive`包下包含了许多与Hive相关的类和接口,如`HiveExternalCatalog`用于与Hive Metastore交互,`HiveShim`处理Hive版本之间的差异,`HiveContext`是Spark与Hive交互的主要入口,...
Hive表分区,里面有比较详细的Hive表分区方法,希望能够有所帮助。
hive的表数据,可以到我的博客,有建表语句,我的链接是 https://blog.csdn.net/qq_43662627/article/details/121033176
通过shell脚本,批量把一个库下面的表结构全部导出,在开发环境执行过。
### Hive 分区表与分桶表详解 #### 一、Hive 分区表概念与应用场景 **分区表**是Hive中的一个重要特性,主要用于优化大数据量下的查询性能。通过将表按照一个或多个列的值划分为不同的部分,可以极大地减少扫描的...
Hive 0.14版本开始支持`UPDATE`和`DELETE`操作,但这些操作通常在支持ACID特性的表上进行,且不适用于所有Hive版本。由于Hive设计为批处理工具,频繁的更新和删除操作不是最佳实践。 10. **创建索引**: Hive支持...
为什么使用HIVE?HIVE可以处理大规模数据,并且可以与Hadoop集成,实现大规模数据的存储和处理。 HIVE的特点:HIVE具有以下特点: * 能够处理大规模数据 * 可以与Hadoop集成 * 具有高性能和高可扩展性 * 支持多种...
在Hive中,可以创建一个外部表,其表的存储位置指向HBase的表。这样,Hive查询可以通过HBase的表获取数据,反之亦然。映射的关键在于定义正确的SerDe(序列化/反序列化)类和配置参数,以确保Hive能理解HBase的行键...
在Hive中,表分区是指将一个大表分割成多个小表,每个小表都有其自己的存储位置和索引。表分区可以提高数据查询的效率,因为可以根据查询条件来选择相应的分区进行查询。Hive提供了多种方式来创建表分区,包括静态...
Hive所建的表在HDFS上对应的是一个文件夹,表的内容对应的是一个文件。它不仅可以存储大量的数据而且可以对存储的数据进行分析,但它有个缺点就是不能实时的更新数据,无法直接修改和删除数据,如果想要修改数据需要...
在大数据处理领域,Hive是一个非常重要的工具,它提供了一个基于Hadoop的数据仓库基础设施,用于数据查询、分析和管理大规模数据集。本教程将详细讲解如何在Linux环境下安装Hive客户端,以便进行数据操作和分析。 ...