Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能

hive的元数据存储:通常是存储在关系数据库如 mysql(推荐) , derby(内嵌数据库)中

hive的组成部分 :解释器、编译器、优化器、执行器

hive具有sql数据库的外表,但应用场景完全不同,hive只适合用来做批量数据统计分析

hive中的数据表分为内部表、外部表

当删除内部表的时候,表中的数据会跟着一块删除

删除外部表时候,外部表会被删除,外部表的数据不会被删除

使用hive之前需要启动hadoop集群,因为hive需要依赖于hadoop集群进行工作(hive2.0之前)

以下是对hive重复数据处理

先创建一张测试表

建表语句:create table hive_jdbc_test (key string,value string)   partitioned by (day string) row format delimited fields terminated by ','  stored as textfile

准备的数据
  uuid,hello=>0
  uuid,hello=>0
  uuid,hello=>1
  uuid,hello=>1
  uuid,hello=>2
  uuid,hello=>2
  uuid,hello=>3

把数据插入到2018-1-1分区

此时我们对hive表数据进行去重操作

insert overwrite table hive_jdbc_test partition(day='2018-1-1')
select key,value
from (SELECT *, Row_Number() OVER (partition by key,value ORDER BY value desc) rank
FROM hive_jdbc_test where day='2018-1-1') t
where t.rank=1;

此时重复数据会被处理完毕

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