在hive中怎样删除一张有数据的管理表,包括删除数据

一、在hive中怎样删除一张有数据的管理表,包括删除数据

1、Hive将元数据存储在 RDBMS中，有三种模式可以连接到数据库：

2、Single User Mode：此模式连接到一个 In-memory的数据库 Derby，一般用于 Unit Test。

3、Multi User Mode：通过网络连接到一个数据库中，这是最常用的模式。

4、Remote Server Mode：用于非 Java客户端访问元数据库，在服务器端启动一个 MetaStoreServer，客户端则利用 Thrift协议通过 MetaStoreServer来访问元数据库。

5、首先，Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由地组织 Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive数据中的列分隔符和行分隔符，它就可以解析数据了。

6、其次，Hive中所有的数据都存储在 HDFS中，Hive中包含4种数据模型：Table、External Table、Partition、Bucket。

7、Hive中的 Table和数据库中的 Table在概念上是类似的，每一个 Table在 Hive中都有一个相应的目录来存储数据。例如，一个表 pvs，它在 HDFS中的路径为：/wh/pvs，其中，wh是在 hive-site.xml中由${hive.metastore.warehouse.dir}指定的数据仓库的目录，所有的 Table数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。

8、Partition对应于数据库中Partition列的密集索引，但是 Hive中 Partition的组织方式与数据库中的很不相同。在 Hive中，表中的一个 Partition对应于表下的一个目录，所有的 Partition数据都存储在对应的目录中。例如：pvs表中包含 ds和 city两个 Partition，则对应于 ds= 20090801, city= US的 HDFS子目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US；对应于 ds= 20090801, city= CA的 HDFS子目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=CA。

9、Buckets对指定列计算 hash，根据 hash值切分数据，目的是为了便于并行，每一个 Buckets对应一个文件。将 user列分散至 32个Bucket上，首先对 user列的值计算 hash，比如，对应 hash值为 0的 HDFS目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US/part-00000；对应hash值为 20的 HDFS目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US/part-00020。

10、External Table指向已经在 HDFS中存在的数据，可以创建 Partition。它和 Table在元数据的组织结构上是相同的，而在实际数据的存储上则有较大的差异。

11、在Table的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成）中，实际数据会被移动到数据仓库目录中。之后对数据的访问将会直接在数据仓库的目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。

12、External Table只有一个过程，因为加载数据和创建表是同时完成的。实际数据是存储在 Location后面指定的 HDFS路径中的，它并不会移动到数据仓库目录中。

二、hive中怎样删除分区

在Hive中，删除分区涉及到对元数据和数据文件的操作。以下是删除分区的步骤：

首先，需要明确要删除的分区信息，包括数据库名、表名和具体的分区键值。

2.使用ALTER TABLE语句删除分区：

通过执行ALTER TABLE命令配合DROP PARTITION选项来删除指定分区。例如：

ALTER TABLE table_name DROP PARTITION;

这里的`table_name`是要操作的表名，`partition_column`是分区列的名称，`partition_value`是具体的分区值。

使用Hive的ALTER TABLE语句删除分区后，还需要手动删除HDFS上对应的数据文件。Hive元数据层虽然删除了分区的记录，但在HDFS上保留的数据文件仍会占用存储空间。需要定位到HDFS上对应的数据目录，手动删除相关的分区数据文件。

完成上述操作后，可以通过查询Hive元数据和检查HDFS上的数据目录来验证分区是否成功删除。确认数据文件和元数据都已正确删除后，即可完成分区的删除操作。

Hive作为一款数据仓库工具，管理大规模数据集时提供了丰富的功能，包括数据分区的管理。在删除分区时，不仅要操作Hive的元数据，还需要处理底层HDFS上的数据文件。因此，在实际操作中需要谨慎对待每一步，确保数据的完整性和准确性。正确执行上述步骤后，可以有效地删除Hive中的分区。

三、数据开发是什么

1、数据库开发是从事数据库管理系统(DBMS)和数据库应用软件设计研发的相关工作人员的统称，他属于软件研发工程师，但又有一部分运维工作的内容。他主要从事软件研发的工作，但同时也要参与数据库生产环境的问题优化和解决。

2、数据库开发工程师与传统的数据库管理员(简称DBA，也称为数据库工程师)是不同的职位。传统的DBA主要属于运维职位，而数据库开发工程师则属于软件研发职位。但二者也有部分工作内容重合，比如都要跟进数据库生产环境出现的故障问题，其中DBA主要负责故障处理，而数据库开发工程师主要跟进自己开发的系统模块出现的bug或性能问题[1]。

3、根据研发的内容不同，数据库开发工程师可以分为两大发展方向：数据库内核研发和数据库应用软件研发：

4、a)数据库内核研发：主要负责设计和研发数据库管理系统，重点关注的是数据库管理系统内部架构的设计和实现，比如MySQL分支的开发、Oracle 10g新特性开发等；

5、b)数据库应用软件研发：主要负责设计和研发数据库管理系统衍生的各种应用软件产品，重点关注的是数据库外部应用软件产品架构的设计和实现，比如分布式数据库、数据库中间件等。