hive如何删除数据库(Hive删除数据)

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本篇文章给大家谈谈hive如何删除数据库,以及Hive删除数据对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 Hive中怎样强制删除数据库 insert overwrite table t_table1 select * from t_table1 where XXXX;其中xxx是你需要保留的数据的查询条件。如果清空表,如下:insert overwrite table t_table1 select * from t_table1 where 1=0;

本篇文章给大家谈谈hive如何删除数据库,以及Hive删除数据对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

Hive中怎样强制删除数据库

insert overwrite table t_table1 select * from t_table1 where XXXX;

其中xxx是你需要保留的数据的查询条件。

如果清空表,如下:

insert overwrite table t_table1 select * from t_table1 where 1=0;

hive中怎样删除分区

准备好环境,小编这边环境已经有了,就不讲解如何搭建环境,毕竟搭建一套大数据需要一段时间的。

准备一个分区表

show partitions 表名

方法1:使用hive自带sql语法进行删除

alter table 表名 drop partition (etl_dt=20161118);

再次查看20161118分区还在不在,如果分区不在了,说明该分区已经被删除,数据也已被清空。

show partitions 表名;

方法2:采用hdfs命令进行清空

这个表还剩下一个分区,咱们把这个分区也清空。

先使用hdfs查看该表实际分区以及数据目录在哪

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/tbdata.db/表名小写/

或者

hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/tbdata.db/表名小写/

两个命令效果一样

使用hdfs命令删除该分区20161124目录

hdfs dfs -rm -r -f /user/hive/warehouse/tbdata.db/表名小写/etl_dt=20161124

最后在查看没有分区目录了

最查看进hive命令行查看此表是否还有数据

如何删除数据库

在 MySQL 中,当需要删除已创建的数据库时,可以使用 DROP DATABASE 语句。其语法格式为:

DROP DATABASE [ IF EXISTS ] 数据库名

语法说明如下:

数据库名:指定要删除的数据库名。

IF EXISTS:用于防止当数据库不存在时发生错误。

DROP DATABASE:删除数据库中的所有表格并同时删除数据库。使用此语句时要非常小心,以免错误删除。如果要使用 DROP DATABASE,需要获得数据库 DROP 权限。

注意:MySQL 安装后,系统会自动创建名为 information_schema 和 mysql 的两个系统数据库,系统数据库存放一些和数据库相关的信息,如果删除了这两个数据库,MySQL 将不能正常工作。

例 1

下面在 MySQL 中创建一个测试数据库 test_db_del。

mysql CREATE DATABASE test_db_del;

Query OK, 1 row affected (0.08 sec)

mysql SHOW DATABASES;

+--------------------+

| Database |

+--------------------+

| information_schema |

| mysql |

| performance_schema |

| sakila |

| sys |

| test_db |

| test_db_char |

| test_db_del |

| world |

+--------------------+

9 rows in set (0.00 sec)

在hive中怎样删除一张有数据的管理表,包括删除数据

Hive的数据管理:

(1)元数据存储

Hive 将元数据存储在 RDBMS 中,有三种模式可以连接到数据库:

Single User Mode:此模式连接到一个 In-memory 的数据库 Derby,一般用于 Unit Test。

Multi User Mode:通过网络连接到一个数据库中,这是最常用的模式。

Remote Server Mode:用于非 Java 客户端访问元数据库,在服务器端启动一个 MetaStoreServer,客户端则利用 Thrift 协议通过 MetaStoreServer来访问元数据库。

(2)数据存储

首先,Hive 没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,用户可以非常自由地组织 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,它就可以解析数据了。

其次,Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中,Hive 中包含4种数据模型:Table、External Table、Partition、Bucket。

Hive 中的 Table 和数据库中的 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来存储数据。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。

Partition 对应于数据库中Partition 列的密集索引,但是 Hive 中 Partition 的组织方式与数据库中的很不相同。在 Hive 中,表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录,所有的 Partition 数据都存储在对应的目录中。例如:pvs 表中包含 ds 和 city 两个 Partition,则对应于 ds = 20090801, city = US 的 HDFS 子目录为:/wh/pvs/ds=20090801/city=US;对应于 ds = 20090801, city = CA 的 HDFS 子目录为:/wh/pvs/ds=20090801/city=CA。

Buckets 对指定列计算 hash,根据 hash 值切分数据,目的是为了便于并行,每一个 Buckets对应一个文件。将 user 列分散至 32 个Bucket上,首先对 user 列的值计算 hash,比如,对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为:/wh/pvs/ds=20090801/city=US/part-00000;对应hash 值为 20 的 HDFS 目录为:/wh/pvs/ds=20090801/city=US/part-00020。

External Table 指向已经在 HDFS 中存在的数据,可以创建 Partition。它和 Table 在元数据的组织结构上是相同的,而在实际数据的存储上则有较大的差异。

在Table 的创建过程和数据加载过程(这两个过程可以在同一个语句中完成)中,实际数据会被移动到数据仓库目录中。之后对数据的访问将会直接在数据仓库的目录中完成。删除表时,表中的数据和元数据将会被同时删除。

External Table 只有一个过程,因为加载数据和创建表是同时完成的。实际数据是存储在 Location 后面指定的 HDFS 路径中的,它并不会移动到数据仓库目录中。

(3)数据交换

数据交换主要分为以下几个部分

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