Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。 1）数据存储位置 Hive 存储在 HDFS 。数据库将数据保存在块设备或者本地文件系统中。 2）数据更新 Hive中不建议对数据的改写。而数据库中的数据通常是需要经常进行修...

未被 external 修饰的是内部表（managed table），被 external 修饰的为外部表 （external table）

个人理解: hdfs启动流程 hdfs是Hadoop Distribute File System 的简称,即分布式文件系统,用于存储海量数据. hdfs的启动分为三步:1.启动Namenode;2.启动Datanode;3.启动Secondary Namenode; 详细说说: Secondary Name...

查询语言不同,传统数据库用的是SQL语句,hive是集成的HQL语句. 数据存储地方不同,不同于传统数据库存储在原始设备或本地文件系统(Raw Device or Local FS),Hive 存储在HDFS. 执行方式不同,传统数据库是Excutor单元执...

第一层结构主要处理客户端与mysql服务端的连接、授权认证、安全等；第二层是Mysql服务端的核心，功能包括查询解析、分析、优化、缓存等，存储过程、触发器、视图等都在这一层实现；第三层的存储引擎主要负责数据存储和提取，存...

将数据存成数据集的方式是实现数据各种操作非常有效的一种方式。也能够迅速实现数据的导入与导出。

在HIVE中建表的时候，有时候难免要表中文注释，然而如果不经过配置，会导致desc某个表名的时候，直接以？的方式返回。

不过HIVE本身还提供一种机制，可以删除其中的分区。只要某一条记录在某个分区中，就可以实现用个“转弯”的方式来实现，即先删除分区，再手动去掉这条记录，再导入到分区中。...

在正常应用场景中，常常会从HIVE中直接获取某个DATAFRAME，这个dataframe除了与数据表中某些字段的提取，还往往会涉及到一些常量列的添加，用以如区分数据等场景。...

在实际工作中，经常会遇到这样的场景，想将计算得到的结果存储起来，而在Spark中，正常计算结果就是RDD。