❶ 怎样删除hive和hbase映射表
虚拟机的速度本身就非常慢， 还有就是hive的用法也很重要，不是随便写写就可以的 ，同样一种查询方法 ，写法不一样 算法和时间也都会不同
❷ 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
❸ hive中怎么退出所连接的数据库
1、hive 命令行模式，直接输入/hive/bin/hive的执行程序，或者输入 hive --service cli
用于linux平台命令行查询，查询语句基本跟mysql查询语句类似
2、 hive web界面的 (端口号9999) 启动方式
hive –service hwi &
用于通过浏览器来访问hive，感觉没多大用途
❹ 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
❺ hive中怎么删除表中的部分数据
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 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录，所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。
Partition 对应于数据库中Partition 列的密集索引，但是 Hive 中 Partition 的组织方式与数据库中的很不相同。在 Hive 中，表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录，所有的 Partition 数据都存储在对应的目录中。例如：pvs 表中包含 ds 和 city 两个 Partition，则对应于 ds = 20090801, city = US 的 HDFS 子目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US；对应于 ds = 20090801, city = CA 的 HDFS 子目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=CA。
Buckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了便于并行，每一个 Buckets对应一个文件。将 user 列分散至 32 个Bucket上，首先对 user 列的值计算 hash，比如，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US/part-00000；对应hash 值为 20 的 HDFS 目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US/part-00020。
External Table 指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition。它和 Table 在元数据的组织结构上是相同的，而在实际数据的存储上则有较大的差异。
在Table 的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成）中，实际数据会被移动到数据仓库目录中。之后对数据的访问将会直接在数据仓库的目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。
External Table 只有一个过程，因为加载数据和创建表是同时完成的。实际数据是存储在 Location 后面指定的 HDFS 路径中的，它并不会移动到数据仓库目录中。
（3）数据交换
数据交换主要分为以下几个部分
用户接口：包括客户端、Web界面和数据库接口。
元数据存储：通常是存储在关系数据库中的，如MySQL、Derby等。
解释器、编译器、优化器、执行器。
Hadoop：用 HDFS进行存储，利用 MapRece 进行计算。
用户接口主要有三个：客户端、数据库接口和Web界面，其中最常用的是客户端。Client 是 Hive 的客户端，当启动 Client 模式时，用户会想要连接Hive Server，这时需要指出 Hive Server 所在的节点，并且在该节点启动 Hive Server。Web界面是通过浏览器访问 Hive的。
Hive 将元数据存储在数据库中，如 MySQL、Derby中。Hive 中的元数据包括表的名字、表的列和分区及其属性、表的属性（是否为外部表等）、表数据所在的目录等。
解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化到查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后由 MapRece调用执行。
Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapRece 完成（包含 * 的查询不会生成 MapRedcue 任务，比如 select * from tbl）。
以上从Hadoop的分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase和数据仓库工具Hive入手介绍了Hadoop的数据管理，它们都通过自己的数据定义、体系结构实现了数据从宏观到微观的立体化管理，完成了Hadoop平台上大规模的数据存储和任务处理
❻ 如何彻底删除hive以及配置好的环境变量
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奇子君
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hive 设置环境变量的方法总结 原创
2020-02-19 14:02:47
奇子君
码龄10年
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Hive提供三种可以改变环境变量的方法：
1.配置文件：修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件；
在Hive中，所有的默认配置都在${HIVE_HOME}/conf/hive-default.xml文件中，如果需要对默认的配置进行修改，可以创建一个hive-site.xml文件，放在${HIVE_HOME}/conf目录下。里面可以对一些配置进行个性化设定。在hive-site.xml的格式如下：
绝大多少配置都是在xml文件里面配置的，这里做的配置都全局用户都生效。用户自定义配置会覆盖默认配置。另外，Hive也会读入Hadoop的配置，因为Hive是作为Hadoop的客户端启动的，Hive的配置会覆盖Hadoop的配置。
2. 命令行参数：在启动Hive cli的时候进行配置，可以在命令行添加-hiveconf param=value来设定参数，例如：
hive --hiveconf maprece.job.queuename=queue
在Hive中所有MapRece作业都提交到队列queue中。这一设定对本次启动的会话有效，下次启动需要重新配置。
3. 参数申明：在已经进入cli时进行参数声明，可以在HQL中使用SET关键字设定参数，例如：
hive> set maprece.job.queuename=queue;
这种配置也是对本次启动的会话有效，下次启动需要重新配置。
上述三种设定方式的优先级依次递增。即参数声明覆盖命令行参数，命令行参数覆盖配置文件设定。
❼ Hive分区表怎么删除一个新添加的字段
声明接受任意属性，我们希望在一个表中修改以下语法。
ALTER TABLE name RENAME TO new_name
ALTER TABLE name ADD COLUMNS (col_spec[, col_spec ...])ALTER TABLE name DROP [COLUMN] column_name
ALTER TABLE name CHANGE column_name new_name new_type
ALTER TABLE name REPLACE COLUMNS (col_spec[, col_spec ...])
Rename To… 语句
下面是查询重命名表，把 employee 修改为 emp。
hive> ALTER TABLE employee RENAME TO emp;
JDBC 程序
在JDBC程序重命名表如下。
import java.sql.SQLException;import java.sql.Connection;import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement;import java.sql.DriverManager;public class HiveAlterRenameTo {
private static String driverName = "org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";
public static void main(String[] args) throws SQLException {
// Register driver and create driver instance
Class.forName(driverName);
// get connection
Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://localhost:10000/userdb", "", "");
// create statement
Statement stmt = con.createStatement();
// execute statement
stmt.executeQuery("ALTER TABLE employee RENAME TO emp;");
System.out.println("Table Renamed Successfully");
con.close();
}}
将该程序保存在一个名为HiveAlterRenameTo.java文件。使用下面的命令来编译和执行这个程序。
$ javac HiveAlterRenameTo.java
$ java HiveAlterRenameTo
输出
Table renamed successfully.
❽ hive.log可以删吗
可以。在hive中删除只会删除MySQL元数据hdfs上的原始数据不会删除内部表外部表转换。