1、以下是一些常见的数据导入方法的比较： 通过HiveQL加载数据：Hive可以通过HiveQL语句来加载数据，无论是结构化数据（如CSV、JSON）还是非结构化数据（如文本文件）。使用HiveQL加载数据相对简单，适用于较小规模的数据集。例如，使用`LOAD DATA INPATH`命令可以将数据从HDFS中导入到Hive表中。
2、A1，要和其对比的数据位置为Sheet2！A1EXCEl2007的方法：选中Sheet2！A1→开始→条件格式→新建规则→选择公式确定要设置格式的单元格→输入“=A1==Sheet1！A1”→单击格式→填充→设置填充颜色为红色→最后用格式刷将格式应用到其他数据或者在条件格式→管理规则里选择应用范围。
3、需求：需要实现1亿条数据的分析，对比不同格式的查询性能和存储大小。步骤：包括创建Kafka主题，通过Flink处理数据并写入MySQL，再导入Hive和Impala，以orc和parquet格式存储。具体步骤包括：通过Kafka生产大量数据，然后使用Flink处理并将数据写入MySQL，进一步将MySQL数据转换为orc和parquet格式并存储到HDFS。
4、从本地系统导入数据至Hive表：Hive通过Hadoop的HDFS接口，可以从本地文件系统导入数据。首先将数据文件上传至HDFS，然后在Hive中使用命令`LOAD DATA INPATH 本地文件路径 INTO TABLE 表名；`实现数据导入。
5、【亿级数据量查询性能比较】在本文中，我们对Hive和Impala在处理HDFS中text、orc和parquet三种不同数据格式的查询性能进行了深入探讨。假设读者已对Hadoop、Hive、Impala等技术有一定了解，并且相关环境正常运行（更多技术细节将在后续章节中详细介绍）。
6、也就是分区下面还可以有分区的，如上面的 partitioned by （dt string，hour string） 在插入数据的时候使用逗号分隔，partition（dt=2020-01-01，hour=01）首先要声明一下，我的hive使用的执行引擎是tez，替换了默认的mapreduce执行引擎。
1、在执行update和delete操作时，虽然Hive支持分析查询，但对这些DML操作有严格的限制。事务表只支持ORC格式，且不支持LOAD DATA语句。通过配置参数，可以在客户端或Metastore实例上管理事务和合并过程。
2、在数据库管理系统（RDBMS）中，insert语句结合values来插入数据通常相当快速。然而，若误将此操作方式套用于Hive，情况将显著改变。Hive在底层使用MapReduce写入HDFS，导致插入数据的速度异常缓慢。为此，Hive倡导先清洗数据为结构化文件，再进行数据加载，以高效处理大数据分析任务。
3、Hive是一个强大的工具，它通过SQL语句将数据操作转化为MapReduce任务，使得大数据分析变得更加便捷。Hive的核心功能包括数据定义（DDL）和数据操作（DML）。DDL用于创建和管理数据存储结构，如创建内部表（存储在Hive底层数据库）和外部表（与原始数据保持映射关系）。外部表的特点是删除表不会影响原始数据。
4、CREATE TABLE person（name STRING， age INT）； CREATE EXTERNAL TABLE page_view ... ROW FORMAT DELIMITED ... STORED AS TEXTFILE；分区和分桶表：通过`PARTITIONED BY`和`CLUSTERED BY`定义表结构。DML（数据操作语言）：如`INSERT OVERWRITE`用于数据加载和更新，以及`DROP VIEW`用于删除视图。
5、表操作语法数据类型 Hive的数据类型分为基本数据类型和复杂数据类型，下面是基本数据类型（复杂类型到后期再讲）其中加粗体是重点要掌握的类型 创建表 创建表的本质其实就是在对应的数据库目录下面创建一个子目录，目录名为表名。数据文件就存在这个目录下。
1、hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。
2、数据存储方式不同：Hive通常运行在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上，数据存储以文件形式分布在多个计算节点上，可以处理PB级别的数据；而MySQL则是存储在本地磁盘上，适合处理GB或TB级别的数据。
3、hive工作时，数据是存储在mysql还是hdfshive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。
4、Hive 的数据存储方式相对灵活，不依赖于特定的格式或索引结构。创建表时，用户只需指定列的分隔符和行分隔符，Hive 自动解析数据。数据主要存储在分布式文件系统 HDFS 中，Hive 的数据模型包括 Table、External Table、Partition 和 Bucket。
5、数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的系统中。数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，但MySQL自己系统定义格式。数据更新：Hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而SQL支持数据的读写。
