今天给各位分享hive存储格式区别的知识，其中也会对hive 存储的文件格式进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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hive能存储数据吗
第hive本身是不存储数据的，不论外表、内表，hive的所有数据是存放在hdfs文件系统的。hive表数据是在hdfs中储存的并没有固定的储存格式，hive只保存管理表元数据。
Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的系统中。数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，但MySQL自己系统定义格式。
hive是hadoop的延申。hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。
本质上只是用来存储hive中有哪些数据库，哪些表，表的模式，目录，分区，索引以及命名空间。为数据库创建的目录一般在hive数据仓库目录下。
leashive是什么文件
Hive的数据分为表数据和元数据，表数据是Hive中表格(table)具有的数据；而元数据是用来存储表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性(是否为外部表等)，表的数据所在目录等。
explorerexe进程是微软为其Windows操作系统定义的的系统核心进程，它是较老的Windows3x文件管理器的替代品，在后来的系统中微软将其称为“Windows资源管理器”。
leaspac是文本文件，由若干行字符构成的计算机文件。 文本文件是一种计算机文件，它是一种典型的顺序文件，其文件的逻辑结构又属于流式文件。
RCFILERCFILE是一种行列存储相结合的存储方式。首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取。
比如可以用文本编辑器(NotePad)建立一个叫home的文件，文件后缀不要用.txt，改成.css。
我从谷歌上找到的说明是，atlas没有支持到hive内部表（managed table）的lineage，只有External修饰的表才能生成血缘。但是解决方案我也没找到啊。。
hive的几种文件格式
hive主要有textfile、sequencefile、orc、parquet 这四种存储格式，其中sequencefile很少使用，常见的主要就是orc和parquet这两种，往往也搭配着压缩方式合理使用。
TextFile Hive数据表的默认格式，存储方式：行存储。可使用Gzip，Bzip2等压缩算法压缩，压缩后的文件不支持split。
FAILED： Execution Error， return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MoveTask 解决：当遇到这个问题时，可以肯定一点的是，文件的格式和建表时指定的存储格式是不一致的。由此可以定位到问题出在哪里了。
其中每个文件的路径都由注册表项HKLM \SYSTEM\CurrentControlSet\Control\HⅣElist下的键值指出。
第hive本身是不存储数据的，不论外表、内表，hive的所有数据是存放在hdfs文件系统的。hive表数据是在hdfs中储存的并没有固定的储存格式，hive只保存管理表元数据。
parquet格式的表在生产环境中经常被使用到，具有列式存储和压缩等特点，我们怎么在hive中存储parquet格式的表呢。
hive的数据存储
hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。
Hive日志默认存储在什么位置重要的hive日志配置 property.hive.log.level 决定了hive的日志级别， property.hive.log.dir 决定了hive的日志存储路径，默认存储在/tmp/user.name/hive.log文件。
Hive 的元数据存储在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。
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和MySQL是两种不同的数据存储和分析工具，它们之间的主要区别在于设计哲学、数据存储位置、数据格式、查询语言、数据更新、索引、数据规模、底层执行原理以及应用场景。
行列式存储，将数据按行分块，每个块按列存储，其中每个块都存储着一个索引，支持none和zlib和snappy这3种压缩方式，默认采用zlib压缩方式，不支持切片，orc存储格式能提高hive表的读取写入和处理的性能。
hive工作时,数据是存储在mysql还是hdfs
其次，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)。
数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库 则可以将数据保存在本地文件系统中。 数据格式。
Hive的数据存储在HDFS中，并使用Hive自带的元数据存储系统来管理数据表和元数据。Hive支持多种数据源，包括Hadoop生态系统中的数据存储和计算组件，如HBase、Cassandra等。
Hive是一个数据仓库基础工具，它是建立在Hadoop之上的数据仓库，在某种程度上可以把它看做用户编程接口（API），本身也并不存储和处理数据，依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。
Hive中存放表。存的是和hdfs的映射关系，hive是逻辑上的数据仓库，实际操作的都是hdfs上的文件，HQL就是用sql语法来写的mr程序。
关于hive存储格式区别和hive 存储的文件格式的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
