inceptor手册
inceptor基础
对象
数据库,表,视图,函数;对象的元数据保存在inceptor metastore,数据库对象内的数据在 内存或SSD中(Holodesk表)
HDFS(text表/orc表/csv表)
数据库
数据库是存放一组表的目录
可以使用beeline -u “jdbc:hive2://<server_ip/hostname>:10000/"指定数据库
每一个数据库都是hdfs上的目录,路径为hdfs://<nameservice(hdfs的nameservice名称)>/<id(inceptor的服务名)/user/hive/warehouse/<database_name>.db
表
行和列来组织存储的数据
根据inceptor的所有权,分为外表和托管表
根据表的存储格式,分为text表,orc表,csv表和holddesk表
根据是否分区,分为分区表和非分区表
根据是否分桶,分为分桶表和非分桶表托管表
create table 默认创建托管表,inceptor对其有所有权
外表
create external table,外表数据保存在hdfs指定路径,和location<hdfs_path>合用,inceptor对其没有所有权,drop时,仅删除了metastore中的元数据而不删除表中数据,也就是仅仅删除了inceptor对其的操作权利
text表
默认表格式,不支持事务处理,常用于将文本文件中原始数据导入inceptor,两种方式把文本数据导入text表中
1.建外部text表,让该表指向hdfs上的一个目录,inceptor将目录下的文件数据都导入该表
2.建text表后将本地货hdfs的一个文件或一个目录下的数据loadcsv表
ORC表
分为orc事务表和非事务表
事务表支持事务处理和更多的增删该语法,如果对表需要进行事务处理,应选择orc事务表
非事务表主要用来做统计分析holodesk表
存在内存或SSD中,可以进行大批量复杂查询
分区表
建表时使用partition by,按分区键的值放在hdfs下的不同目录下,减少查询时扫描的数据量
分桶表
clustered by…into…buckets.分桶表的数据按分桶键的哈希值放在hdfs的不同目录下,有效减少扫描数量
视图
create view as select,非实物话的,视图没有实际的数据,对视图查询时,建视图的查询语句会再次执行,可以理解为查询的封装
简化查询,对表中的内容的权限控制
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