1.查詢語言不同:hql/sql
2.數據存儲位置不同:hdfs/資料庫系統
3.數據格式:可自定義/資料庫系統定義格式
4.數據更新:Hive不支持數據更新/mysql支持數據更新update
Ⅱ java中怎麼實現查詢出hive下所有資料庫下表名
try {
Class.forName("org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver");
String selectSql = "select * from db.data where address = '11111111'";
Connection connect = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://192.168.xx.xx:10000/db", "xxx", "xxx");
PreparedStatement state = null;
state = connect.prepareStatement(selectSql);
ResultSet resultSet = state.executeQuery();
while (resultSet != null && resultSet.next()) {
System.out.println(resultSet.getString(1) + " " + resultSet.getString(2));
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
Ⅲ HIVE如何查看錶和資料庫
查看錶結構信息如下
1、descformattedtable_name;
2、desctable_name。
一、電腦常見問題
主板不啟動，開機無顯示，有顯卡報警聲。
故障原因：一般是顯卡松動或顯卡損壞。
處理辦法：打開機箱，把顯卡重新插好即可。要檢查AGP插槽內是否有小異物，否則會使顯卡不能插接到位；對於使用語音報警的主板，應仔細辨別語音提示的內容，再根據內容解決相應故障。
如果以上辦法處理後還報警，就可能是顯卡的晶元壞了，更換或修理顯卡。如果開機後聽到"嘀"的一聲自檢通過，顯示器正常但就是沒有圖像，把該顯卡插在其他主板上，使用正常，那就是顯卡與主板不兼容，應該更換顯卡。
Ⅳ hive獲取多個分區表的數據與其他資料庫有什麼異同
1.
查詢語言。由於 SQL 被廣泛的應用在數據倉庫中，因此，專門針對 Hive 的特性設計了類 SQL 的查詢語言 HQL。熟悉 SQL 開發的開發者可以很方便的使用 Hive 進行開發。
2. 數據存儲位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的數據都是存儲在 HDFS 中的。而資料庫
則可以將數據保存在本地文件系統中。
3. 數據格式。Hive 中沒有定義專門的數據格式，數據格式可以由用戶指定，用戶定義數據格式需要指定三
個屬性：列分隔符（通常為空格、」\t」、」\x001″）、行分隔符（」\n」）以及讀取文件數據的方法（Hive 中默認有三個文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由於在載入數據的過程中，不需要從用戶數據格式到 Hive 定義的數據格式的轉換，因此，Hive 在載入的過程中不會對數據本身進行任何修改，而只是將數據內容復制或者移動到相應的 HDFS 目錄中。而在資料庫中，不同的資料庫有不同的存儲引擎，定義了自己的數據格式。所有數據都會按照一定的組織存儲，因此，資料庫載入數據的過程會比較耗時。
4. 數據更新。由於 Hive 是針對數據倉庫應用設計的，而數據倉庫的內容是讀多寫少的。因此，Hive 中不
支持對數據的改寫和添加，所有的數據都是在載入的時候中確定好的。而資料庫中的數據通常是需要經常進行修改的，因此可以使用 INSERT INTO ... VALUES 添加數據，使用 UPDATE ...
SET 修改數據。
5. 索引。之前已經說過，Hive 在載入數據的過程中不會對數據進行任何處理，甚至不會對數據進行掃描，
因此也沒有對數據中的某些 Key 建立索引。Hive 要訪問數據中滿足條件的特定值時，需要暴力掃描整個數據，因此訪問延遲較高。由於 MapRece 的引入， Hive 可以並行訪問數據，因此即使沒有索引，對於大數據量的訪問，Hive 仍然可以體現出優勢。資料庫中，通常會針對一個或者幾個列建立索引，因此對於少量的特定條件的數據的訪問，資料庫可以有很高的效率，較低的延遲。由於數據的訪問延遲較高，決定了 Hive 不適合在線數據查詢。
6. 執行。Hive 中大多數查詢的執行是通過 Hadoop 提供的 MapRece 來實現的（類似 select * from tbl
的查詢不需要 MapRece）。而資料庫通常有自己的執行引擎。
7. 執行延遲。之前提到，Hive 在查詢數據的時候，由於沒有索引，需要掃描整個表，因此延遲較高。另外
一個導致 Hive 執行延遲高的因素是 MapRece 框架。由於 MapRece 本身具有較高的延遲，因此在利用 MapRece 執行 Hive 查詢時，也會有較高的延遲。相對的，資料庫的執行延遲較低。當然，這個低是有條件的，即數據規模較小，當數據規模大到超過資料庫的處理能力的時候，Hive 的並行計算顯然能體現出優勢。
8. 可擴展性。由於 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可擴展性是和 Hadoop 的可擴展性是
一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的規模在 4000 台節點左右）。而資料庫由於 ACID 語義的嚴格限制，擴展行非常有限。目前最先進的並行資料庫 Oracle 在理論上的擴展能力也只有 100 台左右。
9. 數據規模。由於 Hive 建立在集群上並可以利用 MapRece 進行並行計算，因此可以支持很大規模的
數據；對應的，資料庫可以支持的數據規模較小。
Ⅳ hive查詢數據一直卡住,最後報錯
然後刪除NEXT_LOCK_ID一條記錄。
NEXT_LOCK_ID 始終有鎖，無法刪除數據。；1、停止hiveserver2，MetaStore 服務；發現還有鎖；2、查看hive應用進程 ps -ef|grep hive，全部殺掉，鎖釋放；3、然後刪除NEXT_LOCK_ID一條記錄；4、重啟hiveserver2，MetaStore；5、查詢hive 恢復正常。
原因可能是多個進程同時操作，導致hive事務上的bug，插進了2條一樣的數據，導致元資料庫被鎖以下幾個hive元數據表跟hive的事務有關：NEXT_LOCK_ID；next_compaction_queue_id；next_txn_id；以上三個表出問題就有可能會報以下錯誤： error in acquiring locks： error communicating with the metastore.hive 卡死的原因很多，這個是其中之一，基本都hive metastore會有一些關系，大家可以按這個方向去定位原因，就能更快速尋找到問題的根源。
Ⅵ 怎樣查看hive建的外部表的資料庫
1
進入HIVE之前要把HADOOP給啟動起來，因為HIVE是基於HADOOP的。所有的MR計算都是在HADOOP上面進行的。
2
在命令行中輸入：hive。這個時候就可以順利的進入HIVE了。當然了，如果你想直接執行HQL腳本文件可以這樣：hive
-f
xxxxx.hql。
3
進入hive之後一一般默認的資料庫都是default。如果你切換資料庫的話所建的表都會是在default資料庫裡面。
4
創建資料庫的語法是：create
database
database_name;非常簡單的，其實hive跟mysql的語法還是比較相似的。為什麼呢？請繼續往下
5
切換資料庫的時候可以輸入：use
database_name；
查看所有資料庫的時候可以輸入：show
databases;
查看所有表的時候可以輸入：show
tables
6
看錶結構的時候可以輸入：describe
tab_name;
Ⅶ hive怎麼查詢catalog
在表上面右擊，編寫表腳本為，Create到新查詢編輯器窗口。
你也可以保存為sql文件，新查詢編輯器窗口的話，在最上面一條把usedatabasename，改成你要復制過去的資料庫名稱。
Ⅷ linux hive 查 哪些database
為什麼使用Hive？ 為什麼使用Hive？那麼，在哪裡使用Hive呢？在載入了60億行（經度、維度、時間、數據值、高度）數據集到MySQL後，系統崩潰了，並經歷過數據丟失。這可能部分是因為我們最初的策略是將所有的數據都存儲到單一的一張表中了
Ⅸ Linux裡面hive是個資料庫嗎
hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，用來進行數據提取、轉化、載入，這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規模數據的機制。hive數據倉庫工具能將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供SQL查詢功能，能將SQL語句轉變成MapRece任務來執行。Hive的優點是學習成本低，可以通過類似SQL語句實現快速MapRece統計，使MapRece變得更加簡單，而不必開發專門的MapRece應用程序。hive十分適合對數據倉庫進行統計分析。
Ⅹ hive中怎麼查詢出所有庫的所有表名
在表上面右擊——編寫表腳本為:——Create到——新查詢編輯器窗口，你也可以保存為sql文件，新查詢編輯器窗口的話在最上面一條把use databasename改成你要復制過去的資料庫名稱