1.查询语言不同:hql/sql
2.数据存储位置不同:hdfs/数据库系统
3.数据格式:可自定义/数据库系统定义格式
4.数据更新:Hive不支持数据更新/mysql支持数据更新update
Ⅱ java中怎么实现查询出hive下所有数据库下表名
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如何查看表和数据库
查看表结构信息如下
1、descformattedtable_name;
2、desctable_name。
一、电脑常见问题
主板不启动，开机无显示，有显卡报警声。
故障原因：一般是显卡松动或显卡损坏。
处理办法：打开机箱，把显卡重新插好即可。要检查AGP插槽内是否有小异物，否则会使显卡不能插接到位；对于使用语音报警的主板，应仔细辨别语音提示的内容，再根据内容解决相应故障。
如果以上办法处理后还报警，就可能是显卡的芯片坏了，更换或修理显卡。如果开机后听到"嘀"的一声自检通过，显示器正常但就是没有图像，把该显卡插在其他主板上，使用正常，那就是显卡与主板不兼容，应该更换显卡。
Ⅳ hive获取多个分区表的数据与其他数据库有什么异同
1.
查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。
2. 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。
3. 数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三
个属性：列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。
4. 数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不
支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO ... VALUES 添加数据，使用 UPDATE ...
SET 修改数据。
5. 索引。之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，
因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapRece 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
6. 执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapRece 来实现的（类似 select * from tbl
的查询不需要 MapRece）。而数据库通常有自己的执行引擎。
7. 执行延迟。之前提到，Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外
一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapRece 框架。由于 MapRece 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapRece 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。
8. 可扩展性。由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是
一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在 4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。
9. 数据规模。由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapRece 进行并行计算，因此可以支持很大规模的
数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。
Ⅳ hive查询数据一直卡住,最后报错
然后删除NEXT_LOCK_ID一条记录。
NEXT_LOCK_ID 始终有锁，无法删除数据。；1、停止hiveserver2，MetaStore 服务；发现还有锁；2、查看hive应用进程 ps -ef|grep hive，全部杀掉，锁释放；3、然后删除NEXT_LOCK_ID一条记录；4、重启hiveserver2，MetaStore；5、查询hive 恢复正常。
原因可能是多个进程同时操作，导致hive事务上的bug，插进了2条一样的数据，导致元数据库被锁以下几个hive元数据表跟hive的事务有关：NEXT_LOCK_ID；next_compaction_queue_id；next_txn_id；以上三个表出问题就有可能会报以下错误： error in acquiring locks： error communicating with the metastore.hive 卡死的原因很多，这个是其中之一，基本都hive metastore会有一些关系，大家可以按这个方向去定位原因，就能更快速寻找到问题的根源。
Ⅵ 怎样查看hive建的外部表的数据库
1
进入HIVE之前要把HADOOP给启动起来，因为HIVE是基于HADOOP的。所有的MR计算都是在HADOOP上面进行的。
2
在命令行中输入：hive。这个时候就可以顺利的进入HIVE了。当然了，如果你想直接执行HQL脚本文件可以这样：hive
-f
xxxxx.hql。
3
进入hive之后一一般默认的数据库都是default。如果你切换数据库的话所建的表都会是在default数据库里面。
4
创建数据库的语法是：create
database
database_name;非常简单的，其实hive跟mysql的语法还是比较相似的。为什么呢？请继续往下
5
切换数据库的时候可以输入：use
database_name；
查看所有数据库的时候可以输入：show
databases;
查看所有表的时候可以输入：show
tables
6
看表结构的时候可以输入：describe
tab_name;
Ⅶ hive怎么查询catalog
在表上面右击，编写表脚本为，Create到新查询编辑器窗口。
你也可以保存为sql文件，新查询编辑器窗口的话，在最上面一条把usedatabasename，改成你要复制过去的数据库名称。
Ⅷ linux hive 查 哪些database
为什么使用Hive？ 为什么使用Hive？那么，在哪里使用Hive呢？在载入了60亿行（经度、维度、时间、数据值、高度）数据集到MySQL后，系统崩溃了，并经历过数据丢失。这可能部分是因为我们最初的策略是将所有的数据都存储到单一的一张表中了
Ⅸ Linux里面hive是个数据库吗
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。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapRece任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapRece统计，使MapRece变得更加简单，而不必开发专门的MapRece应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
Ⅹ hive中怎么查询出所有库的所有表名
在表上面右击——编写表脚本为:——Create到——新查询编辑器窗口，你也可以保存为sql文件，新查询编辑器窗口的话在最上面一条把use databasename改成你要复制过去的数据库名称