hive如何创建数据库

1. Hive元数据库是用来做什么的，存储哪些信息

本质上只是用来存储hive中有哪些数据库，哪些表，表的模式，目录，分区，索引以及命名空间。为数据库创建的目录一般在hive数据仓库目录下。

2. 怎样查看hive建的外部表的数据库

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进入HIVE之前要把HADOOP给启动起来，因为HIVE是基于HADOOP的。所有的MR计算都是在HADOOP上面进行的。
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在命令行中输入：hive。这个时候就可以顺利的进入HIVE了。当然了，如果你想直接执行HQL脚本文件可以这样：hive
-f
xxxxx.hql。
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进入hive之后一一般默认的数据库都是default。如果你切换数据库的话所建的表都会是在default数据库里面。
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创建数据库的语法是：create
database
database_name;非常简单的，其实hive跟mysql的语法还是比较相似的。为什么呢？请继续往下
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切换数据库的时候可以输入：use
database_name；
查看所有数据库的时候可以输入：show
databases;
查看所有表的时候可以输入：show
tables
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看表结构的时候可以输入：describe
tab_name;

3. hive怎么实现update操作

1、要想使用Hive首先需要启动hadoop，因为hive的使用是依赖于hadoop的hdfs文件系统以及MapRece计算的，下内图是启动hadoop，如容下图。

4. 为什么我的hive 不能创建数据库和表 create database userdb

-创建数据库
create database if not exists sopdm
comment ‘this is test database’
with dbproperties(‘creator’=’gxw’,’date’=’2014-11-12’) --数据库键值对属性信息
location ‘/my/preferred/directory’;

--查看数据库的描述信专息和文属件目录位置路径信息
describe database sopdm;
--查看数据库的描述信息和文件目录位置路径信息(加上数据库键值对的属性信息)
describe database extended sopdm;

5. hive能像关系数据库那样，建多个库吗

：目前我知道的方法是把你希望添加的数据写入到文本中，然后从文本导入到你的表格中。 但是，hive不知道oracle的insert into , update。 load data [local] inpath 'yourfile_location' [overwrite] into your_table;

6. linux中安装的hive所连接的数据库是哪个

sudo apt-get install mysql-server mysql-client
1). 建立数据库hive，
create database hive;
2). 创建用户hive
create user ‘hive’@’%’ identified by ‘hive’;
3).创建hive用户,并授权
grant all on hive.* to hive@’%’ identified by ‘hive’;
flush privileges
在启动内mysql时可能遇到的容问题：

7. Hive基础之Hive是什么以及Hive使用场景

Hive是什么
1）Hive 是建立在Hadoop (HDFS/MR)上的用于管理和查询结果化/非结构化的数据仓库；
2）一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制；
3）Hive 定义了简单的类SQL 查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL 的用户查询数据；
4）允许用Java开发自定义的函数UDF来处理内置无法完成的复杂的分析工作；
5）Hive没有专门的数据格式（分隔符等可以自己灵活的设定）；
ETL的流程（Extraction-Transformate-Loading）：将关系型数据库的数据抽取到HDFS上，hive作为数据仓库，经过hive的计算分析后，将结果再导入到关系型数据库的过程。

Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库
1）使用HQL作为查询接口；
2）使用HDFS作为存储；
3）使用MapRece作为计算；

Hive应用场景
数据源：
1）文件数据，如中国移动某设备每天产生大量固定格式的文件；
2）数据库

以上两种不同的数据源有个共同点：要使用hive，那么必须要将数据放到hive中；通常采用如下两种方式：
1）文件数据：load到hive
2）数据库: sqoop到hive
数据的离线处理；
hive的执行延迟比较高，因为hive常用于数据分析的，对实时性要求不高；
hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为hive的执行延迟比较高。
处理数据存放在hive表中，那么前台系统怎么去访问hive的数据呢？
先将hive的处理结果数据转移到关系型数据库中才可以，sqoop就是执行导入导出的操作