Начните составление таблицы внешняя: Начните составление таблицы «Внешняя политика консульства и империи». Графы таблицы: годы, основные события во внешней политике, итоги, значение.

Содержание

ГДЗ по истории 9 класс учебник Соловьев, Шевырев параграф 4

1. Начните составление таблицы «Внешняя политика России в первой четверти XIX в.».

Годы

События

Итоги

1801

Включение Картли и Кахетии в состав Российской империи

Для России присоединение Грузии означало, что её границы перешагнули Кавказский хребет

1804

Иранская война

В ходе войны русские войска взяли города Дербент, Баку, Нахичевань

1805-1807

Война с Францией

Прекращение торговых отношений России с Англией

1808-1809

Русско-шведская война

Швеция отдала России территорию Финляндии и должна была присоединиться к континентальной блокаде Англии.

1806-1812

Война с Турцией

Земли между реками Днестром и Прутом перешли к России

 

2. Охарактеризуйте обстоятельства, при которых Грузия была включена в состав Российской империи. Какое значение имело это событие для одной и другой страны?

Риск Грузии утратить суверенитет и христианскую веру под давлением Ирана и Турции привело к объединению с Россией. Грузия получила защиту от врагов и возможность восстанавливать свое социальное развитие, а Россия тем самым усилила свою мощь и территориальную принадлежность.

3. Объясните мотивы участия России в антинаполеоновских коалициях 1805–1807 гг.

1)Франция времён Наполеона ломала установившийся порядок в Европе, что не нравилось главным силам этого порядка(Россия, Англия и другие)
2)Прошедшая революция во Франции показала то, что свергнуть монархию вполне возможно и многие империи того времени(в том числе Россия) боялись что революционные настроения перейдут уже на их территорию
3)Россия не могла установить континентальную блокаду Англии(как того требовала Франция) т.

к это било по экономике русских
4)Также династия Романовых имела родственные связи с монархиями, пострадавшими от Наполеона.

4. Как вы ответите на вопрос: почему Россия подписала Тильзитский мир? Что означал этот мир для его участников?

Тильзитский мир был заключен в 1807 году между императором Александром I и Наполеоном Бонапартом.

Причина, по которой Александр I решил заключить мир с Наполеоном, заключается в том, что незадолго до этого Бонапарт разбил русскую армию. В той войне Россия поддерживала Пруссию.

Узнав об этом поражении, Александр I приказал своим приближенным договориться с Наполеоном о встрече и обсудить сложившееся положение.

Бонапарт, воспользовавшись сложившимися обстоятельствами, вынудил Россию стать союзником Франции в континентальной блокаде Англии, несмотря на то, что Англия на тот момент была одним из основных торговых партнеров России.

5. Раскройте причины и итоги русско-шведской войны 1808–1809 гг.

Основной причиной была Континентальная блокада Великобритании, организованная Наполеоном. Россия примкнула к ней в 1807 году по итогам Тильзитского мира, и к этой блокаде планировала примкнуть союзница России – Дания. Однако Британцы первыми напали на Данию и захватили весь флот этого королевства.

В результате Россия объявила Великобритании ультиматум и обратилась к Швеции за поддержкой, ссылаясь на заключенные ранее между этими странами соглашения. Шведы отказали, более того, стало известно, что они собираются союзничать с британцами, что привело к объявлению Россией войны как Великобритании, так и Швеции.

Или, если вкратце – Россия воевала со Швецией, которая тяготела к Великобритании, которая напала на Данию, которая союзничала с Россией.

 

Эта была весьма успешная война для России. Учитывая, что военные действия начались 9 января 1808 года русские войска смогли в течение месяца овладеть большей частью Финляндии и Аландскими островами. Уже 16 марта Александр 1 торжественно объявил о присоединении Финляндии к России.

Нельзя не отметить отряд под руководством М.Б.Барклая де Толли, который через год, в марте 1809 г. совершил переход по льду Балтийского моря и занял город Умео в Швеции. Да, еще отряд генерала П.И.Багратиона был направлен на Аландские острова для последующего наступления на Стокгольм.

Поражение Швеции было очевидным и привело к свержению там короля и просьбам о прекращении войны. Затем велись долгие переговоры с Александром 1, который не сразу согласился на мир. Сначала он созвал заседание сейма в Финляндии и официально закрепил присоединение Финляндии к России, и только после этого он перешел к переговорам и закреплению мирного соглашения (договора) со Швецией, которая вынуждена была присоединиться к «континентальной блокаде».

6. Объясните, в чём заключались особенности положения Финляндии в составе Российской империи.

Положение Финляндии в составе Российской империи было оговорено специальными условиями потому, что Россия была заинтересована в том, чтобы Финляндия входила в состав России. При таком условии северные границы России были в безопасности, исключалась возможность нападения на Россию со стороны Швеции.

Внутренняя и внешняя политика России 19 века в таблице

Император

Деятельность

Дата

Итоги

Александр II

Отмена крепостного права

1861

Крестьянская община получила свободу от помещиков

Военная реформа

1861

Модернизация армии, введение всеобщей воинской повинности

Судебная реформа

1864

Суды стали гласными,состязательными, работает презумпция невиновности

Городская реформа

1864

Города сами управляют своим хозяйством

Реформа народного образования

1863-1864

Разделение учебных заведений на начальные, средние и высшие

Земская реформа

1864

Предоставление самоуправления земствам

Отказ России от условий Парижского мира

1870-1871

Начало строительства Черноморского флота

Создание «Союза Трех императоров»

1873-1878

Союз между Россией, Германией и Австро-Венгрией

Русско-турецкая война

1877-1878

Возвращение дельты Дуная, независимость Румынии, Болгарии и Албании

Александр III

Обострение отношений с Болгарией

1886

Разрыв дипломатических отношений

Продвижение в Среднюю Азию

1881-1882

Покорение туркменов

Пересмотр крестьянской реформы

1880-е

Контрреформа, сохранение патриархального строя на селе

Университетский устав

1884

Контрреформа, лишение университетов автономии, рост цены на обрзование

Договор с Англией по разделу Средней Азии

1885-1895

Установлена граница России по Афганистану

Пересмотр судебной системы

1889

Контрреформа, сокращение полномочий суда присяжных, мировой суд заменялся произволом чиновников

Начало Таможенной войны с Германией

1890

Борьба с германской торговлей

Ограничение земского управления

1890

Контрреформа,ограничение избирательных прав среди ремесленников и местных торговцев по имущественному цензу

Таблица “Внешняя политика России во второй половине XVI века”

Критерии характеристики

Восточное, юго-восточное направление

Южное направление

Западное направление

Государство

Казанское ханство

Астраханское ханство

(1551 г. астраханский хан предложил свою службу Ивану IV)

Сибирское ханство

(В 1555 г. сибирский хан Едигер перешел в российское подданство и платил ясак)

Кавказ: кабардинские, дагестанские, адыгейские земли

Англия

Ливонский орден

(1558-1583 -Ливонская война)

Причины

Грабительские набеги казанских татар на русские земли; освобождение русских невольников из казанского плена; угроза для России союза Казанского, Крымского ханств и Османской империи

Нарушение мирного договора 1551 г. астраханскими татарами, нападение на ногайцев – союзников России

Прекращение выплаты ясака ханом Кучумом, возобновление набегов на русские поселения Пермской земли

Соседство кабардинских, дагестанских, адыгейских земель с Османской империей, Крымским ханством, Персией

Прибытие в Россию представителя английского короля Эдуарда VI Ричарда Ченслера.

Отсутствие у России портов на Балтийском море. Ограниченная торговля со странами Европы.

Препятствие Ливонского ордена развитию торговли России с Европой.

Повод к войне: отказ в 1557 г. Ордена выплачивать дань за город Юрьев (Дерпт, ныне Тарту)

Основные события

1547-1548, 1549-1550 – неудачные походы)

1551-1557 – удачный

1552 – восстание местного населения Казанского ханства против русских. Подавлено

1554 – русские войска без боя вошли в Астрахань.

1556 – против хана Дервиш-Али

1581 – поход под руководством Ермака. Занял столицу Кашлык.

1585 – отряд Кучума внезапно напал на отряд Ермака, разбил его, Ермак погиб.

1598 – отряд стрельцов и казаков разгромил Кучума.

Посольства адыгейских и кабардинских правителей с просьбой о принятии их в российское подданство.

1561 – женитьба Ивана IV на Кученей, дочери кабардинского князя Темрюка (Мария Темрюковна).

Строительство на Кавказе русской крепости Терки

1554 – создание в Лондоне Московской компании для торговли с Россией.

1558 – объявление Ливонскому ордену войны.

Взятие г. Дерпт, Нарвы.

1559 – приостановление боевых действий на 6 месяцев по просьбе магистра Ордена.

1561 – Ливонский орден перешел под покровительство Литвы и Польши.

1563 – русские заняли г. Полоцк.

Ряд крупных поражений от польско-литовских войск.

1569 – Объединение Польши и Литвы – Речь Посполитая.

1576 – на престол Речи Посполитой Сфена Батория.

Вторжение шведской армии в Новгородские земли.

1581 – шведы захватили Нарву, Ивангород, Ям, Копорье.

1581 – осада Пскова.

1582 – перемирие между Россией и Речью Посполитой.

1583 – русско-шведский мир

Результаты

1552- взятие Казани. Население присягнуло на верность Ивану IV. Башкирские и удмуртские племена попросились «под высокую руку русского царя»

1556 – Присоединение Астраханского ханства

1598 – присоединение Сибирского ханства

Просьбы приняты царем. Иван IV стал именоваться государем «кабардинских земель, черкесских и горских князей».

Торговый договор по которому англичане получали множество льгот и привилегий для торговли с Россией.

Поражение России. Россия теряла все завоевания в Прибалтике. К Швеции отходила часть земель бывшего Ливонского ордена, некоторые российские территории.

Исторические личности

Иван Выродков – руководил осадой Казани

Дервиш-Али – астраханский хан.

Ермак Тимофеевич – казачий атаман

Иван Кольцо – сподвижник Ермака, отправлен в Москву с просьбой о подкреплении

Кучум – потомок Чингисхана, хан с 1563 г.

Кученей (Мария Темрюковна) – дочь кабардинского князя Темрюка, жена Ивана IV

Осип Непея – дьяк, первый посол при английском дворе

Стефан Баторий – правитель Речи Посполитой, талантливый полководец.

Иван Шуйский – русский князь, возглавивши оборону Пскова.

Значение

Обеспечение безопасности на юге и юго-востоке.

Установление контроля над Волжским торговым путем и выходом в Каспийское море.

В состав России вошли многочисленные народы, населявшие территорию Поволжья.

Начало строительства засечной черты от набегов крымских татар

Появление новых городов – острогов: Тюмень, Тобольск, Верхотурье, Березов, Нарым и др.

Начало освоения Сибири русскими.

Дружеские, союзнические отношения с кавказскими князьями

Установление дипломатических связей и экономических с Западной Европой.

Основная задача – выход к Балтийскому морю – не была решена. Россия утратила в этом регионе даже те позиции, которые имела раньше.

Начните составление таблицы “внешняя политика россии в первой четверти 19века». годы / события / итог, следствия.

рассказ греческого мальчика  

я живу в зажиточной семье. до семи лет я, кроме игр, ничем не занимался. я гонял обруч или мяч, строил домики из глины, лепил из воска фигурки людей и животных. в семь лет родители передали меня педагогу. ежедневно педагог водит меня в школу, несет мои письменные принадлежности и музыкальные инструменты. дома он обучает меня хорошим манерам — ничего не брать самому за столом, не класть ногу на ногу, громко не смеяться, при появлении старших вставать.  

в школу мы спешим в рассветный час. диктанты мы пишем на дощечках, натертых воском. буквы выдавливаем острым концом металлической или костяной палочки. эта палочка называется стиль. плоским концом стиля я затираю написанное, если допустил ошибку. мальчики старше нас пользуются папирусом и тростниковым пером.  

в школе нас учат читать, писать, считать, рисовать. мы любим стихи гомера. мы учимся играть на флейте и других инструментах, а также искусством хорового пения. нам говорят, что без любви к музыке нельзя стать настоящим человеком.  

помимо каникул весной, мы не посещаем школу в годовщины побед при марафоне и саламине. не учимся в дни праздников, посвященных греческим богам. плата за мое обучение не так велика.  

с двенадцати лет мы начали посещать еще одну школу, где занимаемся гимнастикой — борьбой, бегом, прыжками, метанием копья и диска. эта школа называется палестра. в хорошую погоду мы тренируемся под открытым небом в обширном прямоугольной формы дворе, а в ненастье — под крышей портиков, окружавших этот двор.  

на уроке гимнастики в палестре мы тренируемся в борьбе. выиграть схватку может тот, кто ловок и силен. перед борьбой мы обильно льём масло на ладони и до блеска растираем им кожу. строгий учитель с палкой в руке готов ударить любого нарушившего правила. после урока веселой гурьбой мы бежим смывать с тела грязь и пот.

Таблица Внешняя политика консульства и империи во Франции

Дата

Основные события

Итог

Значение

1800 г.

Второй италь­янский поход. Битва при Ма­ренго

Признание Ав­стрией восточной границы Франции по Рейну

Рост международного авторитета Наполео­на. Присоединение к Франции Пьемонта и Генуи

1805 г.

Сражение под Ульмом

Разгром австрий­ской армии

Создание антифранцуз­ской коалиции, в кото­рую вошла Россия

Сражение у мыса Тра­фальгар

Разгром франко-ис­панской флотилии

Отказ Наполеона от де­санта в Англию

Вступление Наполеона в Вену. Битва при Аустер­лице

Поражение русско-австрийской армии

Франция получила сво­боду действий в Италии и Германии

1806 г.  

   

Сражения при Иене и Ауэрштадте

Вступление Наполеона в Берлин

Капитуляция Пруссии 

Декрет о континентальной блокаде 

Запрет вести торговлю с Великобританией всем зависимым от Франции странам

Попытка лишить Англию европейского рынка и ослабить ее экономическое положение

1807 г.      

Битва при Фридланде Тильзитский мир   

Поражение русской армии Мир между Францией и Россией   

Разгром антинаполеоновской коалиции Присоединение России и Пруссии к континентальной блокаде. Подписание союзного договора между Францией и Россией

Вторжение в Португалию

Подчинение Португалии

Присоединение Португалии к континентальной блокаде

1808 г. 

Вторжение в Испанию

Брат Наполеона становится испанским королем

Подчинение практически всей Европы Наполеону

ГДЗ по истории 7 класс Пчелов, Лукин еуроки ответы.

Задание: § Стр. 22 ответы

На данной странице представлено детальное решение задания § Стр. 22 по истории для учеников 7 классa автор(ы) Пчелов, Лукин

§ Стр. 22

Вопросы в конце параграфа
1. Как началось царствование Ивана IV? В чём заключались особенности положения правителя-ребёнка в этом и в других известных в истории случаях? Как это сказывалось на характере, отношении к людям?

Царствование Ивана IV началось в 1533 г., после смерти его отца – Василия ІІІ. Новому правителю на тот момент было всего 3 года. До 1538 г. государством правила его мать – Елена Глинская. Потеряв мать в 8-летнем возрасте, Иван IV на долгое время стал инструментом в руках боярской знати. Поэтому особенностью положения правителя-ребенка было то, что он реально не мог управлять государством. За него это делали другие. Сначала князья Шуйские, потом – Глинские, еще позже – Бельские. И ничего удивительного в этом не было. Схожие случаи были и в других странах. В качестве примера можно привести ситуацию с королями Франции Людовиком XIII (1610 – 1643) и Людовиком XIV (1643 – 1715). Они тоже унаследовали престол в малолетнем возрасте, и поэтому страной фактически правили представители знати. Как и в случае с Иваном Грозным, их детство и юность сопровождались интригами, взаимной враждебностью и борьбой за власть различных кланов и могущественных людей.

Естественно, такая ситуация очень сильно повлияла на становление личности Ивана Грозного. Его характер сформировался в условиях, когда нужно было постоянно опасаться за свою жизнь и не доверять никому. Он видел, как различные бояре борются за власть, почести и богатство, используя при этом его самого. Именно это и повлияло на отношение будущего царя к людям. Поэтому недоверие, подозрительность и лицемерие сопровождали Ивана Грозного на протяжении всей жизни.

2. Объясните, что собой представляла созданная Иваном IV система приказов. Какая роль отводилась приказам?

Созданная Иваном Грозным система приказов представляла собой группу учреждений, каждое из которых занималось определенной сферой государственной жизни. Так, Посольский приказ занимался внешней политикой Московского царства, Пушкарский – заведовал артиллерией, Разбойный – боролся с преступностью, Поместный – выделял поместья дворянскому сословию. В середине XVI в. их было около двух десятков, однако со временем количество приказов стало возрастать. Каждый приказ возглавлял боярин или дьяк. Им подчинялись подьячие, которые вели канцелярскую работу. Таким образом, роль приказов была огромной, поскольку они стали важнейшими органами управления Московским царством.

3. Используя информацию учебника, заполните таблицу о реформах середины 1550-х годов в указанных сферах.
Нововведения Реформа системы приказов и системы налогообложения (отмена кормлений) Созыв Земских соборов, куда входили бояре, духовенство и дворяне, а также купцы, казаки и посадские люди Принятие нового Судебника (т.н. Судебник Ивана Грозного)

Принятие Уложения о службе.

Создание регулярного стрелецкого войска.

4. Почему политический строй России во второй половине XVI века историки определяют как сословно-представительную монархию?

Называя Российское государство сословно-представительной монархией, историки имеют в виду, что в управлении страной принимал участие не только монарх, но и представители различных сословий русского общества. В первую очередь речь идет о высших сословиях: боярах, духовенстве и дворянах. Они могли принимать участие в управлении государством путем участия в Земских соборах. Именно на них решались важнейшие вопросы внешней политики и финансов. Решения Земских соборов должен был учитывать даже царь.

5. Дайте оценку значения реформ 1550-х годов для Российского государства. Что было их главным результатом?

Реформы, проведенные Иваном Грозным и членами Избранной рады в 1550-х гг., в первую очередь укрепили государственную власть в Московском царстве. Был создан главный орган сословно-представительной монархии – Земский собор. Также усовершенствован государственный аппарат путем создания приказов. Наведен порядок в военной сфере (принятие Уложения о службе) и даже совершена попытка создать регулярные вооруженные силы в России (создание стрелецкого войска). Изменилась система сбора налогов (отмена кормлений и введение налога с сохи). Земская реформа усилила царскую власть на местах. Принятый Судебник 1550 г. стал главным собранием законов на ближайшие 100 лет.

Таким образом, в результате реформ Ивана Грозного, были ликвидированы пережитки эпохи раздробленности и укреплена система управления централизованным Российским государством.

6*. Сравните Земские соборы, учреждённые Иваном IV, и органы сословного представительства в странах Западной Европы.

Органы сословного представительства Московского царства и стран Западной Европы имели много общего. Земские соборы выполняли ту же функцию, что и кортесы в Испании, Генеральные штаты во Франции или парламент в Англии. Эти учреждения давали возможность представителям высших сословий принимать участие в управлении государством наравне с монархом (царем или королем). Чаще всего до участия в таких органах допускалась лишь верхушка дворянства (в России – бояре и дворяне) и духовенства. Хотя иногда в них избирали представителей торговли (купечество) и горожан.

Разницей между указанными органами было лишь то, что в Российском государстве влияние Земских соборов было не таким уж и большим. Они имели незначительные полномочия и были подчинены царю. Этим они отличались от подобных учреждений в странах Западной Европы. Однако с таким подходом согласны далеко не все историки.

7*. Объясните, кто служил в приказах. Чем отличалось положение этих людей?

В приказах служили бояре, дьяки и подьячие. Бояре и дьяки возглавляли приказы. Им подчинялись подьячие, на плечи которых возлагалась вся канцелярская работа. Положение этих людей состояло в том, что они полностью были подчинены воле государя. Царь единолично назначал тех, кто служил в приказах. Этому соответствует название этих учреждений. Монарх «приказывал» боярам или дьякам управлять теми или иными направлениями жизни государства. Таким образом, приказы и их служащие полностью зависели от решений государя.

8*. Начните составление исторического портрета Ивана IV (по материалу параграфов 2–5) по предложенному плану:

1) время и условия прихода к власти;

2) внешний облик и характер царя;

3) задачи, которые он стремился решить в своей внутренней и внешней политике;

4) методы правления;

5) основные результаты царствования;

6) оценка Ивана IV современниками и историками.

1) Иван IV пришел к власти в 1533 г. в возрасте 3-х лет. Рано потерял родителей –Василия ІІІ и Елену Глинскую. С 8-ми лет находился под контролем могущественных и влиятельных боярских родов. Именно они фактически управляли Московским государством. К государственным делам малолетнего правителя не допускали. Поэтому реальное начало правления Ивана Грозного связывают с венчанием на царство в 1547 г.

2) Непростое детство и юность Ивана IV сформировало его характер. Будущий царь жил в условиях постоянной борьбы за власть, интриг, лицемерия и коварства. Поэтому уже с молодых лет он проявлял крайнюю подозрительность и недоверие к людям. С возрастом к ним добавились жестокость и мстительность. Во всех (а особенно среди окружавших его людей) он постоянно видел предателей и заговорщиков.

Современники изображают Ивана Грозного некрасивым, но крепким и мужественным человеком. Кроме его негативных качеств, летописцы отмечают такие достоинства царя как ум, образованность, решительность и смелость.

3) Во внутренней политике Иван Грозный всячески хотел укрепить собственную власть, централизовать Российское государство и избавиться от пережитков периода раздробленности. Во внешней политике его основными задачами стали завоевание «осколков» Золотой Орды: Казанского, Астраханского и Сибирского ханств, а также борьба за выход к побережью Балтийского моря.

4) В начале своего правления (прежде всего в 1550-е гг. ) Иван Грозный использовал положительные методы правления – реформы. Начиная с середины 1560-х гг., стал широко использовать такие методы как террор, казни и устрашения недовольных.

5) Результаты царствования Ивана Грозного довольно противоречивые. С одной стороны, к Московскому государству были присоединены территории Казанского и Астраханского ханств, было начато покорение Сибирского ханства. С другой стороны, Ливонская война (1558 – 1583) окончилась полным провалом и даже потерей некоторых приграничных земель. Внутреннее положение страны вообще стало катастрофическим. Опричнина и частые набеги крымских татар привели к разорению государства и упадку хозяйства. Увеличилось количество взымаемых налогов. Началось закрепощение крестьянского сословия (введение т.н. заповедных лет).

6) Историки по-разному оценивают Ивана Грозного и его правления. Они отмечают такие положительные результаты как реформы 1550-х гг., а также завоевание Казанского и Астраханского ханств. Однако при этом однозначно осуждают политику опричнины и террор. Также негативно оценивают Ливонскую войну и её результаты. В общем, отрицательных оценок первого русского царя намного больше, чем положительных.

І раздел

Создание Московского царства

Как создать внешнюю таблицу в Hive {Создать, запросить и удалить таблицу}

Введение

В терминологии Hive внешние таблицы — это таблицы, не управляемые с помощью Hive. Их цель — облегчить импорт данных из внешнего файла в хранилище метаданных.

Данные внешней таблицы хранятся снаружи, а хранилище метаданных Hive содержит только схему метаданных. Следовательно, удаление внешней таблицы не влияет на данные.

В этом руководстве вы узнаете, как создать, запросить и удалить внешнюю таблицу в Hive.

Предпосылки

  • Ubuntu 18.04 LTS или выше
  • Доступ к командной строке с правами sudo
  • Apache Hadoop установлен и работает
  • Apache Hive установлен и работает

Примечание: В этом руководстве используется4 Ubuntu 20. Однако Hive работает одинаково во всех операционных системах. Это означает, что процесс создания, запроса и удаления внешних таблиц может быть применен к Hive в Windows, Mac OS, других дистрибутивах Linux и т. д.


Создание внешней таблицы в Hive — объяснение синтаксиса

При создании внешней таблицы в Hive необходимо указать следующую информацию:

  • Имя таблицы — Команда создать внешнюю таблицу создает таблицу. Если таблица с таким именем уже существует в системе, это вызовет ошибку. Чтобы избежать этого, добавьте в оператор , если не существует . Имена таблиц нечувствительны к регистру.
  • Имена и типы столбцов  – Как и в именах таблиц, имена столбцов нечувствительны к регистру. Типы столбцов — это такие значения, как int , char , string и т. д.
  • Row format — Rows use native или custom Собственный SerDe будет использоваться, если формат строки не определен или указан как разделитель.
  • Символ завершения поля — это символ типа char , который разделяет табличные значения в строке.
  • Формат хранения — можно указать форматы хранения, такие как текстовый файл, файл последовательности, файл json и т. д.
  • Местоположение — это расположение в каталоге HDFS файла, содержащего данные таблицы.

Правильный синтаксис для предоставления этой информации Hive:

  создать внешнюю таблицу, если она не существует [имя внешней-таблицы] (
[имя-столбца1] [тип-столбца1], [имя-столбца2] [тип-столбца2], …)
комментарий '[комментарий]'
формат строки [формат-тип]
поля, оканчивающиеся символом '[символ окончания]'
хранится как [тип хранилища]
местоположение '[местоположение]';  

Создание внешней таблицы Hive — пример

В качестве практического примера в этом руководстве показано, как импортировать данные из файла CSV во внешнюю таблицу.

Шаг 1: Подготовьте файл данных

1. Создайте файл CSV с названием «countries.csv»:

  судо нано страны.csv  

2. Для каждой страны в списке укажите номер строки, название страны, ее столицу и население в миллионах:

  1, США, Вашингтон, 328
2, Франция, Париж, 67
3, Испания, Мадрид, 47
4,Россия,Москва,145
5, Индонезия, Джакарта, 267
6, Нигерия, Абуджа, 196  

3. Сохраните файл и запишите его местоположение.

Шаг 2. Импорт файла в HDFS

1. Создайте каталог HDFS. Вы будете использовать этот каталог в качестве местоположения HDFS для созданного вами файла.

  hdfs dfs -mkdir [имя-каталога-hdfs]  

2. Импортируйте файл CSV в HDFS:

  hdfs dfs -put [исходное расположение файла] [имя каталога hdfs]  

3. Используйте команду -ls , чтобы убедиться, что файл находится в папке HDFS:

  hdfs dfs -ls [имя каталога hdfs]  

В выходных данных отображаются все файлы, которые в настоящее время находятся в каталоге.


Примечание: Дополнительные сведения о HDFS см. в разделе Что такое HDFS? Руководство по распределенной файловой системе Hadoop.


Шаг 3. Создайте внешнюю таблицу

1. После импорта файла данных в HDFS запустите Hive и используйте описанный выше синтаксис для создания внешней таблицы.

2. Чтобы убедиться, что создание внешней таблицы прошло успешно, введите:

  выберите * из [внешнее-имя-таблицы];  

В выходных данных должны быть перечислены данные из CSV-файла, который вы импортировали в таблицу:

3.Если вы хотите создать управляемую таблицу, используя данные из внешней таблицы, введите:

  создать таблицу, если она не существует [имя управляемой таблицы](
[имя-столбца1] [тип-столбца1], [имя-столбца2] [имя-переменной2], …)
комментарий '[комментарий]';  

4. Далее импортируем данные из внешней таблицы:

  вставить перезаписываемую таблицу [имя-управляемой-таблицы] выберите * из [имя-внешней-таблицы];  

5. Убедитесь, что данные успешно вставлены в управляемую таблицу.

  выберите * из [имя-управляемой-таблицы];  

Как сделать запрос к внешней таблице Hive

Чтобы отобразить все данные, хранящиеся в таблице, используйте команду select * from , за которой следует имя таблицы. Hive предлагает обширный список команд запроса, чтобы вы могли сузить область поиска и отсортировать данные в соответствии с вашими предпочтениями.

Например, вы можете использовать команду , где после выберите * из , чтобы указать условие:

  выберите * из [имя_таблицы], где [условие];  

Hive будет выводить только те строки, которые удовлетворяют условию, указанному в запросе:

Вместо символа звездочки , который обозначает «все данные», вы можете использовать более конкретные определители.Замена звездочки именем столбца (например, CountryName из приведенного выше примера) покажет вам данные только из выбранного столбца.

Вот некоторые другие полезные функции запросов и их синтаксис:

Функция Синтаксис
Запрос таблицы в соответствии с несколькими условиями выберите * из [table_name], где [condition1] и [condition2];
Упорядочить данные таблицы выбрать [column1_name], [column2_name] из [table_name] упорядочить по [column_name];
Упорядочить данные таблицы в порядке убывания выбрать [column1_name], [column2_name] из [table_name] упорядочить по [column_name] desc;
Показать количество строк выбрать количество (*) из [table_name];

Как удалить внешний стол улья

1.Удаление внешней таблицы в Hive выполняется с помощью той же команды drop, что и для управляемых таблиц:

.
  удалить таблицу [table_name];  

Вывод подтвердит успешность операции:

2. При запросе удаленной таблицы будет возвращена ошибка:

.

Однако данные из внешней таблицы остаются в системе, и их можно извлечь, создав другую внешнюю таблицу в том же месте.

Заключение

После прочтения этого руководства у вас должно быть общее представление о назначении внешних таблиц в Hive, а также о синтаксисе их создания, запроса и удаления.

MySQL :: Справочное руководство по MySQL 8.0 :: 15.6.1.2 Внешнее создание таблиц

Существуют разные причины для создания InnoDB . столы снаружи; то есть создание таблиц вне данных каталог. Эти причины могут включать управление пространством, ввод-вывод оптимизация или размещение таблиц на запоминающем устройстве с например, конкретные характеристики производительности или емкости.

Использование DATA DIRECTORY Статья

Вы можете создать таблицу InnoDB во внешнем каталог, указав DATA DIRECTORY в операторе CREATE TABLE .

  СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ t1 (c1 INT PRIMARY KEY) КАТАЛОГ ДАННЫХ = '/внешний/каталог ';  

Предложение DATA DIRECTORY поддерживается для таблицы, созданные в табличных пространствах файл-на-таблицу. Столы неявно создается в табличных пространствах файл-на-таблицу, когда innodb_file_per_table переменная включено, что по умолчанию.

  mysql> SELECT @@innodb_file_per_table;
+-------------------------+
| @@innodb_file_per_table |
+-------------------------+
| 1 |
+----------------------------------------+  

Для получения дополнительной информации о табличных пространствах файлов на таблицу см. Раздел 15.6.3.2, «Табличные пространства файлов на таблицу».

Когда вы указываете предложение DATA DIRECTORY в Оператор CREATE TABLE , файл данных таблицы ( имя_таблицы . ibd ) создается в каталоге схемы в указанном каталоге.

Начиная с MySQL 8.0.21, таблицы и разделы таблиц, созданные вне каталога данных с помощью DATA Предложение DIRECTORY ограничено каталогами, известными до InnoDB .Это требование позволяет базе данных администраторы, чтобы контролировать, где файлы данных табличного пространства создан и гарантирует, что файлы данных могут быть найдены во время восстановления (см. Обнаружение табличного пространства во время восстановления после сбоя). Известные каталоги — это каталоги, определенные каталог данных , innodb_data_home_dir и innodb_directories переменных. Вы можете использовать следующую инструкцию для проверки этих настроек:

  mysql> SELECT @@datadir,@@innodb_data_home_dir,@@innodb_directories;  

Если каталог, который вы хотите использовать, неизвестен, добавьте его в innodb_directories настройка перед созданием таблицы. То innodb_directories переменная только для чтения. Для его настройки требуется перезапуск сервера. Для общие сведения о настройке системных переменных см. Раздел 5.1.9, «Использование системных переменных».

В следующем примере показано создание таблицы в внешний каталог с использованием DATA DIRECTORY пункт. Предполагается, что innodb_file_per_table переменная включен и что каталог известен ИнноДБ .

  mysql> ЕГЭ тест;
База данных изменена

mysql> CREATE TABLE t1 (c1 INT PRIMARY KEY) DATA DIRECTORY = '/external/directory ';

# MySQL создает файл данных таблицы в каталоге схемы
# во внешнем каталоге

$> компакт-диск /внешний/каталог/тест
$> лс
t1.ibd  
Примечания по использованию:
  • MySQL изначально держит файл данных табличного пространства открытым, мешает вам отключить устройство, но может в конце концов закройте файл, если сервер занят. Будь осторожен чтобы случайно не отключить внешнее устройство, пока MySQL работает, или запустите MySQL, когда устройство отключено. Попытка доступа к таблице, когда связанный файл данных отсутствует вызывает серьезную ошибку, для которой требуется сервер начать сначала.

    Перезапуск сервера может завершиться ошибкой, если файл данных не найден по адресу ожидаемый путь. В этом случае можно восстановить файл данных табличного пространства из резервной копии или перетащите таблицу в удалить информацию о нем из словарь данных.

  • Перед размещением таблицы на томе, подключенном к NFS, просмотрите потенциальные проблемы, изложенные в Использование NFS с MySQL.

  • При использовании моментального снимка LVM, копии файла или другого файлового механизм для резервного копирования файла данных таблицы, всегда используйте СМЫВ ТАБЛИЦЫ . .. НА ЭКСПОРТ заявление сначала для обеспечения что все изменения, буферизованные в памяти, сбрасывается на диск перед происходит резервное копирование.

  • Использование предложения DATA DIRECTORY для создания таблица во внешнем каталоге является альтернативой использованию символические ссылки, которые InnoDB не поддерживает.

  • Предложение DATA DIRECTORY не поддерживается в среде репликации, где источник и реплика находится на том же хосте. ДАННЫЕ Предложение DIRECTORY требует полного пути к каталогу.Репликация пути в этом случае приведет к тому, что источник и реплика для создания таблицы в том же месте.

  • Начиная с MySQL 8.0.21, таблицы, созданные в файле на таблицу табличные пространства больше не могут быть созданы в табличном пространстве отмены каталог ( innodb_undo_directory ) если это напрямую не известно InnoDB . Известные каталоги — это каталоги, определенные каталог данных , innodb_data_home_dir и innodb_directories переменные.

Использование синтаксиса CREATE TABLE … TABLESPACE

СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ... Синтаксис TABLESPACE можно использовать в сочетании с DATA DIRECTORY предложение для создания таблицы в внешний каталог. Для этого укажите innodb_file_per_table в качестве имени табличного пространства.

  mysql> CREATE TABLE t2 (c1 INT PRIMARY KEY) TABLESPACE = innodb_file_per_table
       КАТАЛОГ ДАННЫХ = '/внешний/каталог';  

Этот метод поддерживается только для таблиц, созданных в файловых табличных пространств, но не требует innodb_file_per_table переменная быть включенным. Во всем остальном этот метод эквивалентен к методу CREATE TABLE ... DATA DIRECTORY описано выше. Применяются те же примечания по использованию.

3 способа создания таблиц с помощью Apache Spark | by AnBento

Apache Spark — это механизм распределенной обработки данных, который позволяет создавать два основных типа таблиц:

  1. Управляемые (или внутренние) таблицы: для этих таблиц Spark управляет как данными, так и метаданными. В частности, данные обычно сохраняются в каталоге хранилища Spark SQL — это по умолчанию для управляемых таблиц — тогда как метаданные сохраняются в хранилище метаданных реляционных сущностей (включая базы данных, таблицы, временные представления ) и могут быть доступ через интерфейс, известный как «каталог».
  2. Неуправляемые (или внешние) таблицы: для этих таблиц Spark управляет только метаданными, но требует, чтобы вы указали точное место, где вы хотите сохранить таблицу, или, альтернативно, исходный каталог, из которого будут извлечены данные. создать таблицу.

Более того, из-за их различного назначения:

  • , если вы удалите управляемую таблицу , Spark удалит как данные таблицы в хранилище, так и метаданные в хранилище метаданных, что означает, что вы не сможете запрашивать таблицу напрямую или извлекать в нее данные.
  • если вы удалите неуправляемую таблицу , Spark просто удалит метаданные, а это означает, что вы больше не сможете запрашивать таблицу, так как ваш запрос не будет разрешен для каталога на этапе анализа выполнения; но вы все равно найдете созданные вами таблицы во внешнем расположении.

В этом уроке я расскажу о трех методах создания управляемых и неуправляемых таблиц и объясню случаи, когда имеет смысл использовать тот или иной.

Если вы хотите продолжить, но новичок в Spark и у вас нет лучшего варианта, я настоятельно рекомендую использовать версию сообщества Databrick, поскольку она дает вам доступ к кластеру с 15 ГБ памяти и 2 ядрами для выполнения. Спарк код.

Набор данных sales_redords , который я собираюсь использовать, довольно большой (600 МБ), так как включает 5 миллионов строк и 14 столбцов — вы можете скачать его здесь. Я выбрал значительный набор данных, чтобы хотя бы частично воспроизвести объем данных, с которыми вам придется иметь дело в реальном мире.

Поскольку набор данных поставляется в полуструктурированном формате CSV, для создания DataFrame в SparkSession обязательно сначала загрузите исходный файл в каталог /FileStore/ в файловой системе DataBricks (DBFS), а затем запустите следующий код:

Чтобы смоделировать процесс очистки необработанных данных в рамках ежедневного конвейера ETL, давайте предположим, что вы хотите:

  • Преобразовать исходные имена столбцов в нижний регистр и заменить пробелы « » символами и подчеркиванием. «_»;
  • Конвертировать оригинал “Заказать Дата” от String Дата И оригинальный
  • 9 “Единицы”, , “Устройство цена ” и “Общий доход” от String до Float ;
  • Отбросьте следующие столбцы, так как они не требуются вашим заинтересованным сторонам: [ «Регион», «Страна», «Приоритет заказа», «Дата отгрузки», «Общая прибыль», «Общая стоимость», «Стоимость за единицу» ];
  • Удалите дубликаты в исходном поле « ID заказа ».

Этого можно добиться, выполнив код ниже, который создает новый DataFrame с именем df_final , который включает только 7 столбцов и 2M строк. ( первые 5 строк также отображаются ):

df_final был изменен для получения предпочтительного результата, и теперь он готов к использованию в качестве источника для создания таблиц.

Однако, чтобы показать вам все 3 разных метода, мне также пришлось сделать df_final доступным как временное представление и как файл паркета (разделенный на 2 раздела) в DBFS:

As упоминалось, что когда вы создаете управляемую таблицу , Spark будет управлять как данными таблицы, так и метаданными ( информация о самой таблице f).В частности, данные записываются в хранилище Hive по умолчанию, которое установлено в расположении /user/hive/warehouse . Вы можете изменить это поведение, используя конфигурацию spark. sql.warehouse.dir при создании SparkSession .

МЕТОД #1

Самый простой способ создать управляемую таблицу — написать df_final с помощью метода Structured API saveAsTable() без указания каких-либо путей:

Вы можете проверить, что команда успешно создала таблицу постоянная таблица с именем salesTable_manag1 с tableType = 'MANAGED' путем запуска:

 spark.catalog.listTables()Out[1]: [Table(name='salestable_manag1', database='default', description=None, tableType='MANAGED', isTemporary=False) 

Этот метод следует предпочесть в большинстве случаев, так как его синтаксис очень компактен и удобочитаем и позволяет избежать дополнительного шага по созданию временного представления в памяти.

МЕТОД #2

Альтернативным способом создания управляемой таблицы является запуск команды SQL, которая запрашивает все записи в temp df_final_View :

В этом случае я использовал магию %sql в Databricks для запуска команду SQL напрямую, не оборачивая ее в искру . sql() . Однако вы можете добиться точно такого же результата с помощью синтаксиса:

 spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS salesTable_manag2 AS SELECT * FROM df_final_View") 

так как вам не нужно возиться со «стандартным» синтаксисом Structured API и даже можно выполнять дополнительные манипуляции на лету. Однако при работе с большими данными следует учитывать дополнительное пространство, необходимое для создания временного представления в кластере.

МЕТОД #3

Последний метод, который вы можете использовать, аналогичен предыдущему, но включает в себя два шага: сначала вы создаете таблицу salesTable_manag3 , а затем вставляете в нее данные, запрашивая временное представление:

Вам следует выбрать этот метод, если вы хотите изменить типы столбцов или если вы уже создали таблицу и хотите заменить или добавить в нее данные, а не удалять ее и начинать с нуля.

Неуправляемые таблицы обеспечивают гораздо большую гибкость, так как данные таблицы могут храниться в любом месте по вашему выбору или таблица может быть построена непосредственно поверх данных, доступных во внешнем каталоге. В свою очередь это означает, что в Spark локация обязательна для внешних таблиц. Метаданные снова сохраняются в хранилище метаданных и доступны через каталог.

Неуправляемые таблицы обеспечивают гораздо большую гибкость, так как данные таблицы могут храниться в любом месте по вашему выбору или таблица может быть построена непосредственно поверх данных, доступных во внешнем каталоге.

В приведенном ниже примере я собираюсь использовать Databricks File System для имитации внешнего расположения по отношению к хранилищу Spark SQL по умолчанию, но, конечно, можно сохранять неуправляемые таблицы (или создавать их кроме того) все файловые системы, совместимые со Spark, включая облачных хранилищ данных .

МЕТОД #1

Чтобы создать неуправляемую (внешнюю) таблицу, вы можете просто указать путь перед методом saveAsTable() :

Когда вы запустите этот код, Spark будет:

  • Перетасовать данные в df_final DataFrame для создания 2 разделов и записи их в каталог /FileStore/tables/salesTable_unmanag1 .
  • Создайте внешнюю таблицу с именем salesTable_unmanag1 , используя разделы, хранящиеся в этом месте, и сохраните соответствующую информацию в хранилище метаданных.

МЕТОД #2

Аналогичный результат можно получить, указав местоположение как часть SQL-запроса. В этом случае вам нужно будет использовать временное представление в качестве источника данных:

Также не забудьте использовать синтаксис CREATE EXTERNAL TABLE вместо CREATE TABLE .

МЕТОД #3

Наконец, если данные, которые вы собираетесь использовать для создания таблицы, уже доступны во внешнем расположении, вы можете просто создать таблицу поверх них, указав расположение в формате USING. ОПЦИИ (путь 'путь к местоположению') синтаксис:

В этом случае таблица создается поверх df_final.parquet , который я сохранил в FileStore после манипуляций с исходным набором данных. Обратите внимание, что если вы используете этот метод, вам нужно будет указать тип каждого столбца.

Если вы попытаетесь снова просмотреть таблицы в каталоге:

 spark.catalog.listTables() 

Вы увидите, что теперь вывод включает 6 таблиц, из которых 3 управляемых и 3 неуправляемых, вместе с временным представлением, созданным в начало:

Выполнение следующего кода приведет к удалению метаданных обоих типов таблиц и данных только из управляемых таблиц, тогда как данные будут сохранены в указанных вами внешних расположениях:

Однако после удаления метаданных вы не сможете выполнять запросы к любой из таблиц.

К настоящему моменту вы должны иметь четкое представление о различиях между этими двумя типами таблиц и должны быть готовы применить приведенный выше код к конкретным случаям использования. Однако, возможно, вы все еще немного запутались, когда дело доходит до выбора между одним из двух, работая над реальным проектом.

Как правило, вы должны хранить данные в таблице MANAGED :

  1. Если вы хотите использовать Spark в качестве базы данных для выполнения специальных или интерактивных запросов для изучения и визуализации наборов данных 0 0 , например, вы можете разработать конвейер ETL в Spark, который в конечном итоге сохраняет данные в управляемой таблице, а затем использовать соединитель JDBC-ODBC для запроса этой таблицы через Looker, Tableau, Power BI и другие инструменты BI.
  2. Когда вы работаете над проектом и хотите временно сохранить данные в Spark для дополнительных манипуляций или тестирования, прежде чем записывать их в конечное место, например, , управляемые таблицы могут быть удобны при построении, обучении и оценке машины. модели обучения в Spark, поскольку они устраняют необходимость во внешнем хранилище для сохранения частичных итераций.
  3. Если вы хотите, чтобы Spark позаботился о полном жизненном цикле данных таблицы, включая их удаление, или беспокоитесь о безопасности во внешней файловой системе , если данные не нужно передавать другим клиентам немедленно или там являются проблемами безопасности, то сохранение данных в хранилище Spark может быть допустимым временным решением.
  4. Если вы не беспокоитесь о воспроизводимости данных , если данные можно легко получить из других источников или вычислительные усилия, необходимые для их преобразования, не слишком велики, то риск ошибочного удаления управляемой таблицы меньше. .

Вместо этого вы должны хранить данные в таблице EXTERNAL :

  1. В этом случае вы должны указать предпочтительное местоположение и указать правильные типы полей.
  2. Когда Spark в основном используется для параллельной обработки больших наборов данных путем их распределения по кластеру или для реализации сквозных конвейеров данных через пакеты или потоки , в этом случае Spark обычно используется для тяжелая вычислительная работа, но данные в конечном итоге сохраняются во внешнем озере данных или записываются в окончательное облачное хранилище данных.
  3. Когда данные должны оставаться в указанном внешнем расположении даже после удаления неуправляемой таблицы в Spark , это часто бывает, когда есть несколько таблиц или схем, построенных на основе одних и тех же данных, и вы не можете не хотят подвергать опасности их целостность.
  4. Когда Spark не должен владеть жизненным циклом данных, например, управлять настройками, каталогами и схемами , у вас может уже быть другое решение для решения этих задач.

Создать внешнюю таблицу

Эта статья предназначена для следующих платформ — Redshift.

Создать внешнюю таблицу

Этот компонент позволяет пользователям создавать таблицу, которая ссылается на данные, хранящиеся в корзине S3. Обратите внимание, что это создает таблицу, которая ссылается на данные, которые хранятся извне, что означает, что сама таблица не содержит данных.Важно, чтобы экземпляр Matillion ETL имел доступ к выбранному внешнему источнику данных.

Ссылки на внешние данные могут быть полезны, если вы хотите запросить большие наборы данных, не прибегая к хранению того же объема данных в кластере красного смещения.

Внешние таблицы являются частью Amazon Redshift Spectrum и могут быть доступны не во всех регионах. Список поддерживаемых регионов см. в документации Amazon.

Полную информацию о работе с внешними таблицами см. в официальной документации здесь.

Примечание. Загрузка вложенных данных из форматов файлов JSON или Parquet также может быть настроена с помощью этого компонента с помощью флажка «Определить вложенные метаданные» в свойстве «Метаданные таблицы». Пример этого можно найти внизу этой статьи.


Свойства

Свойства красного смещения

Свойство Настройка Описание
Имя Текст Человекочитаемое имя компонента.

Автоматически определяется по имени таблицы при первой установке свойства Table Name .

Схема Выберите Выберите схему таблицы. Обратите внимание, что для внешних таблиц требуются внешние схемы, а обычные схемы не будут работать. Дополнительные сведения о внешних схемах см. в разделе «Настройка клиента ETL Matillion» документации «Начало работы с Amazon Redshift Spectrum». Специальное значение [Environment Default] будет использовать схему, определенную в среде.Дополнительные сведения об использовании нескольких схем см. в разделе Поддержка схем.
Имя новой таблицы Текст Имя таблицы для создания или замены.
Создать/Заменить Выберите Создать: По умолчанию создается новая таблица. Это будет генерировать ошибку, если таблица с таким именем уже существует, но никогда не уничтожит существующие данные.
Создать, если не существует: Это создаст новую таблицу, только если таблица с таким именем еще не существует.Это не уничтожит существующие данные.
Если схема существующей таблицы не соответствует схеме, определенной в этой компонент, не предпринимается никаких попыток исправить или исправить его, что может привести к ошибкам позже в работе, если вы не ожидали существующая таблица для существования или для схемы, отличной от той, которая определена в этом компоненте.
Заменить: Этот удаляет любую существующую таблицу с тем же именем и затем создает новую таблицу. Это гарантирует, что после компонента если таблица соответствует схеме, определенной в этом компоненте; Однако, любые существующие данные в существующей таблице будут потеряны.
Примечание: Поскольку другие объекты базы данных могут зависеть от этой таблицы,
 drop ... cascade 
используется, что может фактически удалить многие другие объекты базы данных.
Метаданные таблицы Имя столбца Имя нового столбца
Тип данных Текст: Этот тип может содержать данные любого типа в зависимости от максимального размера. Подробнее…
Целое число: Этот тип подходит для целых чисел (без десятичных знаков).Подробнее…
Числовой: Этот тип подходит для числовых типов, без или с десятичными знаками. Подробнее…
Булево значение: Этот тип подходит для данных, которые являются либо «истинными», либо «ложными». Подробнее…
Дата: Этот тип подходит для дат без времени. Подробнее…
DateTime: Этот тип подходит для дат, времени или меток времени (как даты, так и времени). Более…
Размер Для текстовых типов это максимальная длина.Это ограничение на количество байтов, а не символов. Для Redshift, поскольку все данные хранятся в кодировке UTF-8, любой символ, отличный от ASCII, будет считаться 2 или более байтами.
Для числовых типов это общее допустимое количество цифр до или после десятичной точки.
Десятичные разряды Релевантно только для Numeric, это максимальное количество цифр, которое может отображаться справа от десятичная точка.
Метаданные таблицы (вложенные) Флажок Если установлен флажок Определить вложенные метаданные в свойстве Метаданные таблицы , для метаданных можно определить древовидную структуру. Дополнительную информацию см. в примере 2 внизу этой статьи.
Перегородка Выберите несколько Пометить один или несколько столбцов в этой таблице как потенциальные разделы. Столбцы секций позволяют оптимизировать запросы к большим наборам данных, когда этот запрос выполняется для столбцов, выбранных в качестве столбцов секций. При создании секции значения для этого столбца становятся отдельными хранилищами S3, что позволяет размещать строки данных в расположении, которое зависит от значения столбца их секции.Например, обычно столбец даты выбирается в качестве столбца раздела, таким образом сохраняя все остальные данные в соответствии с датой, к которой он принадлежит. При создании секционированных данных с помощью добавления компонента раздела очень важно, чтобы эти секционированные столбцы уже были отмечены с помощью этого свойства.
Местоположение Выберите Расположение корзины S3 для данных внешней таблицы. Экземпляр Matillion должен иметь доступ к этим данным (как правило, доступ предоставляется в соответствии с учетными данными AWS для экземпляра или если корзина является общедоступной).
Формат Выберите Выберите формат исходного файла. Выберите между PARQUET, RCFILE, SEQUENCEFILE, TEXTFILE и JSON.
Полевой терминатор Текст Примечание:  Этот параметр применяется, только если для параметра Format установлено значение TEXTFILE.
Разделитель, который будет использоваться для разделения полей (столбцов) в файле. По умолчанию \А.
Терминатор линии Текст Примечание:  Этот параметр применяется, только если для параметра Format установлено значение TEXTFILE.
Разделитель, который будет использоваться для разделения записей (строк) в файле. По умолчанию новая строка. \n также может означать новую строку. \r может означать возврат каретки.
Пропустить строки заголовка Целое число Количество строк в верхней части файла, которые нужно пропустить. По умолчанию пусто.
Внешний массив полос Выберите Примечание.  Этот параметр применяется только в том случае, если для параметра Формат задано значение JSON.
Удаляет внешний массив из файла JSON, позволяя загружать файлы JSON, содержащие один анонимный массив, без ошибок.По умолчанию “Нет”

Наличие

Для использования внешних таблиц требуется наличие Amazon Redshift Spectrum. В настоящее время поддерживаются следующие регионы: us-east-1, us-east-2 и us-west-2. Информацию о том, как подключить Amazon Redshift Spectrum к вашему инстансу Matillion ETL, см. здесь.

Пример

В этом примере у нас есть большой объем данных, взятых из компонента промежуточного хранения данных «JIRA Query», и мы хотим хранить эти данные во внешней таблице, секционированной по дате.Таким образом, будущие запросы к этим данным могут быть оптимизированы при нацеливании на определенные даты. Работа по оркестровке показана ниже.


Для начала создается новая внешняя таблица с помощью компонента «Создать внешнюю таблицу». В его свойствах (показанных ниже) мы даем таблице имя по нашему выбору и гарантируем, что ее метаданные соответствуют именам и типам столбцов, которые мы ожидаем от компонента JIRA Query, используемого позже.

Если мы не уверены в этих метаданных, можно загрузить данные в обычную таблицу, используя только компонент JIRA Query, а затем выполнить выборку этих данных в задании преобразования. Вкладка «Метаданные» в компоненте «Ввод таблицы» покажет метаданные для загруженных столбцов.

Наиболее важными являются свойства «Раздел» и «Расположение». Мы выбираем разделение по столбцу «создано» — дате создания задач в JIRA, разумный выбор для сортировки данных. Свойство Location — это выбранное нами местоположение S3, которое будет базовым путем для секционированных каталогов.

Примечание Столбец «создано» НЕ включается в метаданные таблицы.Значения для этого столбца подразумеваются путями местоположения S3, поэтому нет необходимости иметь столбец для «создано».


Чтобы закончить нашу секционированную таблицу, мы переходим к компоненту «Добавить раздел». Здесь мы гарантируем, что имя таблицы такое же, как у нашей недавно созданной внешней таблицы. Затем мы выбираем значение раздела, которое представляет собой значение, которое содержит наш разделенный столбец («создан»), когда эти данные должны быть разделены. В этом случае мы решили взять все строки за определенную дату и разделить эти данные.Наконец, обратите внимание, что мы добавили расположение, которое мы использовали ранее, с той же датой, поэтому этот раздел имеет свое собственное уникальное местоположение S3.


Теперь осталось загрузить данные через компонент JIRA Query. Вводятся учетные данные для выбранного URL-адреса, и мы удостоверяемся, что «Выбор данных» содержит столбцы, которые мы хотим для этих данных.


Еще раз обратите внимание, что включенные столбцы НЕ включают столбец «создан», по которому мы будем разбивать данные. Однако мы добавляем фильтр источника данных, чтобы убедиться, что мы берем только строки, относящиеся к дате, для которой мы хотим создать раздел, как показано ниже.Поскольку этот тип данных — «дата-время», мы можем указать все времена в пределах определенной даты, убедившись, что фильтр принимает все строки после начала нашей даты, но до начала следующего дня.


Компонент JIRA Query получает целевую таблицу, отличную от внешней таблицы, которую мы создали ранее. Это связано с тем, что компоненты промежуточного хранения данных всегда удаляют существующую таблицу и создают новую. Вместо этого мы гарантируем, что эта новая внешняя таблица указывает на то же местоположение S3, которое мы настроили ранее для нашего раздела.Таким образом, и эта внешняя таблица, и наша секционированная таблица будут находиться в одном и том же месте, но только наша секционированная таблица содержит информацию о секционировании и может использоваться для оптимизированных запросов.

Эти данные могут быть отобраны с помощью задания преобразования, чтобы убедиться, что все работает, как планировалось. Просто используйте компонент Table Input, настроенный на использование внешней схемы и указывающий на секционированную таблицу, которую мы создали ранее. Это должно иметь возможность переносить разделенные данные в Matillion ETL и выполнять выборку.


Обратите внимание, что наши выборочные данные ДЕЙСТВИТЕЛЬНО содержат столбец «создан», несмотря на то, что мы фактически не включили его в загруженные данные. Это связано с тем, что столбец раздела неявно задается местоположением S3.


Пример 2. Вложенные таблицы

Перед использованием компонента загрузки вложенных данных Matillion ETL необходимо создать внешнюю таблицу, способную обрабатывать вложенные данные. Это можно сделать, установив флажок «Определить вложенную таблицу» в свойстве «Метаданные таблицы».

Ниже приведен фрагмент файла JSON, который содержит вложенные данные. Есть 4 записи верхнего уровня с именем ‘s’, каждая из которых содержит вложенный набор столбцов “col1”, целое число, и “col2”, строка.

 {
"с": {
"столб1":1,
"col2":"один"
}
}
{
"с": {
"столб1":2,
"col2":"два"
}
}
{
"с": {
"столб1":3,
"col2":"три"
}
}
{
"с": {
"столб1":4,
"col2":"четыре"
}
} 

Обычно Matillion ETL не может с пользой загружать эти данные в таблицу, а Redshift сильно ограничивает использование вложенных данных. Однако компонент «Создать внешнюю таблицу» может иметь вложенную структуру, определенную в свойстве «Метаданные таблицы», установив флажок «Определить вложенные метаданные ».

Для начала мы добавим новую структуру, щелкнув правой кнопкой мыши структуру Столбцы и выбрав Добавить . В появившемся новом меню мы указываем, что наш новый тип столбца должен быть структурой, и назовем его по своему усмотрению. В этом случае мы назовем его «s», чтобы он соответствовал нашему довольно произвольному JSON.

Примечание. Имена структур, массивов и полей ДОЛЖНЫ совпадать с именами в JSON, чтобы данные можно было правильно сопоставить.Если этого не сделать, вряд ли появится сообщение об ошибке, но Matillion ETL пропустит данные в исходных файлах.

Примечание: Как и в предыдущем случае, не все столбцы в исходном JSON должны быть определены, и пользователи могут выбирать данные, которые они включают во внешнюю таблицу.


Теперь, когда мы добавили структуру ‘s’ в нашу таблицу, нам нужно добавить вложенные в нее данные. Для этого щелкните правой кнопкой мыши только что созданную структуру ” и снова щелкните Добавить .На этот раз мы выберем поле в качестве типа столбца и укажем ожидаемый тип данных. Мы делаем этот процесс для каждого добавляемого столбца.


Поскольку мы добавили эти столбцы в нашу структуру ‘s’, они существуют вложенными в нее в наших метаданных, что соответствует JSON. Теперь мы готовы завершить настройку новой внешней таблицы.


Вернувшись к свойствам компонента, мы указываем свойству Location корзину S3, содержащую наш вложенный JSON, и устанавливаем для свойства Format значение JSON.

Примечание: Создать внешнюю таблицу попытается взять ВСЕ файлы из заданного местоположения S3, независимо от формата, и загрузить их данные в виде внешней таблицы. Убедитесь, что ваша корзина содержит только файлы, которые нужно загружать именно таким образом.


Теперь у вас есть внешняя таблица, которая ссылается на вложенные данные. Matillion ETL (и Redshift) имеет ограниченную функциональность, связанную с этой формой данных, и пользователям настоятельно рекомендуется обращаться к документации по компоненту загрузки вложенных данных за помощью по загрузке этих данных в удобную форму в стандартной таблице Redshift.

Как моделировать внешние таблицы Snowflake в Vertabelo

Данных гораздо больше, чем хранится в базах данных. Это поднимает вопрос о том, как получить доступ ко всем внешним данным из базы данных. На помощь приходят внешние таблицы! Читайте дальше, чтобы узнать больше о внешних таблицах в Snowflake и о том, как их моделировать в Vertabelo.

В этой статье рассматриваются внешние таблицы в базе данных Snowflake. Сначала мы познакомимся с базой данных Snowflake и концепцией внешних таблиц. Затем мы увидим, как моделировать внешние таблицы Snowflake в Vertabelo.

Чтобы узнать больше о поддержке Vertabelo базы данных Snowflake, ознакомьтесь с этой статьей.

Начнем!

Внешние таблицы в Snowflake

Начнем с основ. Давайте узнаем больше о Snowflake и концепции внешних таблиц.

Что такое Снежинка?

Снежинка предоставляет различные услуги. Это хранилище данных облачных вычислений, где вы можете хранить и анализировать данные.Это также база данных SQL, которая позволяет вам хранить, получать доступ и извлекать данные.

Источник: https://www.snowflake.com/blog/managing-snowflakes-compute-resources/

Snowflake работает на Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud. Он обеспечивает удобное отделение хранилища данных от вычислений, что позволяет плавно масштабировать как хранилище, так и ЦП независимо друг от друга.

Что такое внешние таблицы?

Мы привыкли работать с таблицами базы данных, данные которых находятся внутри базы данных. Но мы также можем создавать таблицы с данными, внешними по отношению к базе данных. Это так называемые внешние таблицы.

Что еще нужно знать о внешних таблицах?

  • Хотя данные во внешних таблицах находятся за пределами базы данных, внешние таблицы создают впечатление, что они находятся внутри.
  • Внешние таблицы позволяют использовать их данные для запросов и операций объединения.
  • Внешние таблицы доступны только для чтения. Таким образом, вы не можете выполнять над ними какие-либо операции DML.
  • Запрос данных, внешних по отношению к базе данных, может отрицательно сказаться на производительности запросов.Вы можете исправить это, создав материализованные представления на основе внешних таблиц и выполнив запросы к этим представлениям.

Давайте визуализируем внешние таблицы в базе данных.

Внешние таблицы делают то, что указано в их названии. Они берут данные из внешних файлов и делают их доступными в базе данных. Стандартные таблицы, с другой стороны, содержат данные, находящиеся внутри базы данных.

Моделирование внешних столов Snowflake в Vertabelo

Теперь приступим к Вертабело.Мы узнаем, как создавать внешние таблицы в Snowflake и изменять их свойства.

Но сначала давайте создадим новую физическую модель данных для нашей базы данных Snowflake. Затем мы можем создавать внешние таблицы в диаграммах ER.

Теперь мы готовы начать!

Существует множество способов рисования ER-диаграмм. Узнайте больше, посетив наши статьи о том, как нарисовать диаграмму ER онлайн и о 7 лучших онлайн-инструментах диаграммы отношений сущностей (ER).

Создание внешних таблиц в Snowflake

ER-диаграмма Snowflake была бы неполной без внешних таблиц.Vertabelo предлагает удобные способы их создания.

Через панель инструментов

Просто нажмите кнопку, и внешняя таблица будет готова.

Через левую панель

Вы также можете сделать это через левую панель, например:

Теперь наша внешняя таблица готова.

Давайте исправим ошибки и предупреждения, изменив свойства на правой панели.

Изменение свойств внешних таблиц

Теперь, когда мы создали внешнюю таблицу в Snowflake, мы можем заполнить ее свойства.

Изменение имени

При создании внешней таблицы появляется предупреждение о том, что мы должны изменить ее имя по умолчанию. Мы можем сделать это в разделе General правой панели, например:

Мы избавились от предупреждения! Давайте двигаться дальше.

Добавление столбцов

Мы можем добавлять столбцы во внешнюю таблицу так же, как и в стандартные таблицы.В разделе Столбцы правой панели есть кнопка Добавить столбец . Нажав на нее, мы можем добавить несколько столбцов.

neral секция правой панели, вот так:

Но есть еще две ошибки. Давайте решим их.

Добавление файла и его местоположения

Остальные ошибки говорят нам о том, что поля расположения файла и формата файла отсутствуют. Мы можем легко добавить их в разделе Дополнительные свойства правой панели.Сначала нажмите кнопку Установить рядом с полями Местоположение и Формат файла . Затем вы можете ввести местоположение внешнего файла и его формат.

Мы создали внешнюю таблицу и избавились от всех ошибок. Теперь мы можем изучить другие свойства.

Другие свойства для внешних таблиц

В разделе Дополнительные свойства правой панели есть много других свойств.Давайте пройдемся по ним один за другим.

Доступные свойства: сверху:

  • Свойство Schema запрашивает имя схемы базы данных, в которой существует внешняя таблица.
  • Для свойства Location требуется расположение внешнего файла (как упоминалось в предыдущем разделе). Трассировка этого свойства в сгенерированном SQL-скрипте: WITH LOCATION = <значение поля Location> .
  • Свойство Partition by запрашивает, как разделить таблицу. Трассировка этого свойства в сгенерированном сценарии SQL — это PARTITION BY
  • .
  • Для свойства Формат файла требуется формат внешнего файла. Трассировка этого свойства в сгенерированном SQL-скрипте: FILE_FORMAT = <значение поля Формат файла> .
  • Свойство темы AWS SNS является необязательным. Трассировка этого свойства в сгенерированном SQL-скрипте: AWS_SNS_TOPIC = <значение поля темы AWS SNS> .
  • Свойство Pattern позволяет фильтровать данные, соответствующие заданному шаблону. Трассировка этого свойства в сгенерированном сценарии SQL: PATTERN = ' <значение поля Pattern> ' .
  • Для свойства Автообновление по умолчанию установлено значение Да (т. е. после нажатия кнопки Установить ). Это свойство обеспечивает периодическую синхронизацию данных во внешней таблице с данными в файле, если для него не задано значение Нет .Трассировка этого свойства в сгенерированном сценарии SQL: AUTO_REFRESH = TRUE|FALSE .
  • Для свойства Обновлять при создании по умолчанию установлено значение Да (т. е. после нажатия кнопки Задать ). Это свойство обеспечивает синхронизацию данных внешней таблицы с данными в файле данных во время создания таблицы, если только вы не установите для него значение Нет . Трассировка этого свойства в сгенерированном сценарии SQL: REFRESH_ON_CREATE = TRUE|FALSE .
Другие свойства для столбцов внешних таблиц

В разделе Столбцы правой панели можно развернуть каждый столбец, щелкнув стрелку рядом с ним.

Есть два свойства: Выражение и Ограничение . Свойство Expression определяет псевдоним для столбца. Трассировка этого свойства в сгенерированном сценарии SQL: имя_столбца AS псевдоним_столбца .Свойство Constraint определяет ограничение, установленное для столбца. Это может быть NOT NULL , DEFAULT , PRIMARY KEY и т. д.

Это все свойства, которые вы можете использовать при создании ER-диаграмм, содержащих внешние таблицы в Vertabelo.

Что дальше?

Внешние таблицы в Snowflake можно рассматривать как интерфейс, позволяющий просматривать данные, внешние по отношению к вашей базе данных. Вы можете не только просматривать внешние данные, но также выполнять запросы и объединяться с другими таблицами.А если вы создаете представление на основе внешней таблицы, вы получаете такие преимущества, как повышение производительности запросов. Внешние таблицы — мощный инструмент, о котором стоит знать.

Теперь пришло время самостоятельно создавать ER-диаграммы с внешними таблицами в Vertabelo. Обязательно ознакомьтесь с текущими событиями в Vertabelo, следуя этой статье. Удачи!

СОЗДАТЬ ВНЕШНЮЮ ТАБЛИЦУ – Jethro Latest

Сопоставляет таблицу внешнего источника данных (например, таблицы или файлы Hive) с Jethro.

Синтаксис

 CREATE EXTERNAL TABLE [имя_схемы.] новое_имя_внешней_таблицы
()
ИСТОЧНИК ДАННЫХ=existing_external_data_source_name
РАСПОЛОЖЕНИЕ=<местоположение>
[] -- Относится только к типу «файлы» внешнего источника данных.
[]
[]
[]


 ::=
 [,...n]

 ::=
{
  имя столбца
  столбец_тип
  []
}

 ::= -- Относится только к типу "файлы" внешнего источника данных
{
    [ФОРМАТ СТРОК С РАЗДЕЛИТЕЛЯМИ
        [ПОЛЯ ЗАКРЫВАЮТСЯ '']
        [ЦИТАТА '<символ>' | НИКТО]
        [КОММЕНТАРИЙ: '<символ>' | НИКТО]
        [СТРОК ЗАВЕРШАЕТСЯ '']
    ]
    [ВАРИАНТЫ ПРОПУСТИТЬ]
}

 ::=
{
    [NULL DEFINED AS ('' [,''. ..])]
    [ФОРМАТ ДАТЫ/ВРЕМЕНИ <строка формата даты ISO 8601>]
    [TIMEZONE=<часовой пояс>]
}

 ::=
{
 |
<список_файлов>
}

<список_файлов> ::=
'<путь>' [,'<путь>'...]

<путь> ::=
[HDFS://]папка[/имя_файла]

 ::=
REJECT_POLICY=
{
    ЗАПОЛНИТЬ_НУЛЬ |
    SKIP_ROW |
    ПОТЕРПЕТЬ НЕУДАЧУ
}

 ::=
{
    [REJECT_LIMIT_COUNT=<целочисленное значение, указывающее максимальное количество разрешенных строк с отклонением>] |
    [
        REJECT_SAMPLE=<минимальное количество строк для обработки перед принятием решения об отклонении>
        REJECT_LIMIT_RATIO=<десятичное число от 0 до 1>
    ]
} 

Описание

Создает внешнюю таблицу в схеме Jethro, сопоставленную с таблицей во внешнем источнике данных или с файлами, расположенными в локальной файловой системе или в HDFS.Обычно внешние таблицы используются для загрузки данных из внешних источников данных в таблицу Jethro с помощью команды INSERT INTO.

Когда политика или правило форматирования заданы для внешней таблицы, они переопределяют политику/правило форматирования внешнего источника данных, к которому они принадлежат. В противном случае он унаследует настройки своего внешнего источника данных.

Когда правило форматирования установлено для столбца, оно переопределяет правило форматирования внешней таблицы/источника данных, которому он принадлежит.В противном случае он унаследует настройки своей внешней таблицы/источника данных.

 – указывает расположение во внешнем источнике данных, из которого будут извлекаться данные.

table_name_from_the_external_data_source — имя таблицы в Hive.

list_of_files — имя или имена файлов, из которых нужно извлечь данные. При чтении более чем одного файла важно убедиться, что все они используют ту же структуру, порядок и типы дат, которые были определены во время создания внешней таблицы.Можно использовать прямой полный путь для определенного файла или использовать подсказку, которая позволит получить доступ к нескольким файлам, например: путь к папке или путь к файлу с символом подсказки (‘?’ представляет любой одиночный символ, ‘*’ представляет собой любой набор символов). Регулярные выражения не поддерживаются для компонентов каталогов пути, только для файлов. В любом случае расположение файла должно включать полный путь.

< values_format_spec > – определяет способ преобразования значений в соответствии со следующими параметрами:

[NULL DEFINED AS (‘‘ [,’‘…])] — набор строк, которые должны быть преобразованы в значение NULL после выборки.

[DATETIME FORMAT <строка формата даты ISO 8601>] — формат, в котором хранятся исходные данные. Формат по умолчанию в Jethro: «гггг/ММ/дд ЧЧ:мм:сс».

[TIMEZONE=<часовой пояс>] — преобразовывает метку времени в формате UTC в указанный часовой пояс.

 Для получения подробной информации о доступных форматах TIMESTAMP и часовом поясе нажмите здесь, чтобы развернуть…

Форматы меток времени

компонент доли секунды).

Однако можно указать альтернативный формат. Например:

1

1

13

13

1

1

DateTime Format ‘DD-MM-YYYY HH: MM: SS. SSSS’

Формат отметки Timestamp . Допустимый формат элементов:

Значение

M

13

1 или 2-значный месяц (1-12)

мм

мм

D

D

DD

мм

S

S

Yyyy

4-значный год (1970-2038)

M

2-значный месяц (01-12)

ммм

3 -характер месяц (январь-дек)

1 или 2 цифр (1-31)

DD

2-значный день (01-31)

H

1 или 2 цифр (0-23)

HH

2-значный час (00-23)

M

1 или 2 цифр (0-59)

мм

2-значный (00-59)

1 или 2 цифр (0- 59)

сс

2 цифры секунды (00-59)

ССС. ..

1–6-значный элемент второго разряда
Например: S → 1 цифра, SSS → 3 цифры, SSSSSS → 6 цифр /1/1970 (микросекунды/миллисекунды необязательно после запятой). Формат нельзя смешивать с другими элементами формата.

Если входная строка поля длиннее заданного формата, остальное содержимое поля игнорируется.Например: для формата ‘гггг/ММ/дд’ поле ввода ‘2014-02-14 15:16:17’  будет сохранено как ‘2014-02-14 00:00:00’. . Это позволяет обрезать входную запись с меньшей точностью (как в примере выше — со второго уровня на дневной).

Часовые пояса

Механизм запросов по умолчанию не выполняет никаких часовых поясов манипуляций — ввод загружается как есть. Другими словами, Jethro хранит любые данные TIMESTAMP в часовом поясе UTC и предполагает, что все входные данные уже указаны в UTC.

Однако в некоторых случаях может потребоваться настроить часовой пояс поля ввода. Например, вы можете захотеть загрузить файлы журналов из разных центров обработки данных — каждый файл имеет временные метки в местном часовом поясе, поэтому для каждого требуется своя настройка.

Вы можете запросить корректировку часового пояса, используя свойство TIMEZONE. В этом случае механизм запросов вычислит текущее смещение этого часового пояса относительно UTC один раз (в начале своего выполнения) и применит его ко всем значениям этих полей.Пример:

1

1

9002

1

< Rejoods_handling_spec > – Определяет политику для обработки на уровне строк / столбцов. Допустимые политики:

FILL_NULL (по умолчанию) — замените отклоненное значение на NULL.
SKIP_ROW – пропускать всю строку при отклонении любого значения.
FAIL – Отклонить весь запрос при первой встрече с отклоненным значением (при выборе этой политики будет игнорироваться пороговое значение отклонения, определенное в ).
Настройка переопределяет спецификацию, установленную на уровне источника данных с помощью команды CREATE EXTERNAL DATA SOURCE.

< rejects_thresholds_spec > – указывает политику порога отклонения для обработки нескольких отклонений на уровне запроса. Подсчитывается общее количество строк с отклонениями, и если это число достигает заданного порога, запрос не выполняется (строка с двумя отклонениями будет засчитана как 1). Допустимые пороги отклонений:
REJECT_LIMIT_COUNT (по умолчанию) – целочисленное значение, указывающее максимальное число разрешенных строк с отклонениями.Если количество строк с отклонениями достигает предела, запрос завершится ошибкой. Значение по умолчанию: 0.
REJECT_LIMIT_RATIO – десятичное значение от 0 до 1, указывающее максимальное соотношение, допустимое для строк с отклонениями, из выборки выбранных строк (см. REJECT_SAMPLE). Если фактический коэффициент выборки превышает указанный предел, запрос не будет выполнен.
REJECT_SAMPLE – минимальное количество строк для обработки перед принятием решения об отклонении (на основе REJECT_LIMIT_RATIO). Если не указано, значение по умолчанию — «1000000».

Политика отклонения и пороговые значения применяются только в операции INSERT INTO SELECT. В противном случае при извлечении данных из внешней таблицы с помощью SELECT произойдет сбой и возникнет ошибка при обнаружении несоответствия между типом данных внешней таблицы и фактическим извлеченным значением из внешнего источника данных.

Примеры

1) Создание внешнего источника данных и внешней таблицы для одного простого CSV-файла , например:

int1|int2|big|flt|dbl|str|dt
-1|-11 |-111|-0.1|-0.11|отрицательный|1999-01-01 00:00:00
0|0|0|0|0|ноль|1971-01-01 00:00:00
1|11|111|0,1|0,11 |positive|2017-09-17 00:00:00
3|33|333|3.3|3.33|pos2|2017-09-18 00:00:00
1|null|NULL|NULL|NULL|NULL|NULL

а. Анализ данных:

  • Разделитель ‘|’
  • Большинство значений Null представлены как «NULL», но только поле int2 использует «null».
  • Первая строка состоит из имен заголовков, поэтому ее следует пропустить.
  • Формат времени: ‘гггг-ММ-дд ЧЧ:мм:сс’.

б. Возможные бизнес-предпочтения:

  • Поля меток времени должны быть настроены на часовой пояс Нью-Йорка.
  • Данные иногда генерируются с ошибками, но потребности бизнес-аналитики в обновленных данных важнее, чем в точности. Следовательно, политика отклонения не должна вызывать сбой для каждого найденного отклонения. Частичных данных может быть достаточно, если потеря возможных данных не слишком велика. До 10 % потери данных — это допустимый предел, но превышение этого значения должно привести к сбою и потребовать проверки человеком.
  • Поскольку файл очень большой, выборки из 100 строк должно быть достаточно, чтобы быстро понять, нужно ли остановить этот процесс или продолжить.
  • Если строка содержит одно или несколько отклоненных значений, лучше пропустить всю строку, а не заполнять значения NULL вместо отклоненных значений.
  • Для этой таблицы может быть несколько файлов, и в этом каталоге нет других файлов, поэтому необходимо обращаться к каждому файлу из этого каталога.

в. Согласно шагам a+b, это команды, которые должны быть отправлены Jethro:

 СОЗДАТЬ ВНЕШНИЙ ИСТОЧНИК ДАННЫХ my_csv_files
ТИП=ФАЙЛЫ
ФОРМАТ СТРОК С РАЗДЕЛИТЕЛЯМИ
ПОЛЯ, ЗАКРЫВАЕМЫЕ '|'
ВАРИАНТЫ ПРОПУСТИТЬ 1
ноль определяется как ('NULL')
REJECT_POLICY=ПРОПУСК_СТРОКИ
REJECT_SAMPLE=100
REJECT_LIMIT_RATIO=0,1


СОЗДАТЬ ВНЕШНЮЮ ТАБЛИЦУ my_data
(
int1 ЦЕЛОЕ,
int2 INTEGER null определяется как ('null'),
большой БОЛЬШОЙ,
поплавок,
Двухместный Двухместный,
ул STRING,
dt TIMESTAMP DATETIME FORMAT 'гггг-ММ-дд ЧЧ:мм:сс' TIMEZONE='America/New_York'
)
ИСТОЧНИК ДАННЫХ=my_csv_files
LOCATION='/home/jethro/data/'; 

2) Создание внешней таблицы для таблицы Hive с именем «customer_address» с REJECT_POLICY=FAIL :

 СОЗДАТЬ ВНЕШНЮЮ ТАБЛИЦУ hive_ext_customer_address
(
    ca_address_sk ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
    ca_address_id STRING,
    ca_street_number STRING,
    ca_street_name STRING,
    ca_street_type STRING,
    ca_suite_number STRING,
    ca_city STRING,
    ca_county STRING,
    ca_state STRING,
    ca_zip STRING,
    ca_country STRING,
    ca_gmt_offset с плавающей запятой,
    ca_location_type STRING
)
ИСТОЧНИК ДАННЫХ=exds1
РАСПОЛОЖЕНИЕ = 'customer_address'
REJECT_POLICY=НЕУДАЧА; 

3) Создание внешней таблицы для каталога файлов, расположенного на HDFS :

 СОЗДАТЬ ВНЕШНЮЮ ТАБЛИЦУ my_folder_call_center
(
cc_call_center_sk ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
cc_call_center_id STRING,
cc_rec_start_date TIMESTAMP,
cc_rec_end_date TIMESTAMP ФОРМАТ ДАТЫ/ВРЕМЕНИ 'гггг-ММ-дд',
cc_closed_date_sk ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
cc_open_date_sk ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
cc_name STRING,
cc_класс STRING ,
cc_employees ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
cc_sq_ft ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
cc_hours STRING,
cc_manager STRING,
cc_mkt_id ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
cc_mkt_class STRING,
cc_mkt_desc STRING,
cc_market_manager STRING,
cc_division ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
cc_division_name STRING,
cc_company INTEGER,
cc_company_name STRING,
cc_street_number STRING,
cc_street_name STRING,
cc_street_type STRING,
cc_suite_number STRING,
cc_city STRING,
cc_county STRING,
cc_state STRING,
cc_zip STRING,
cc_country STRING,
cc_gmt_offset с плавающей запятой,
cc_tax_percentage ДВОЙНОЙ
)
ИСТОЧНИК ДАННЫХ=my_file_tpcds
LOCATION='HDFS:///jethro/data/tpcds/call_center/'
REJECT_POLICY=FILL_NULL
REJECT_LIMIT_COUNT=10; 

4) Создание внешней таблицы для файлов, расположенных в каталоге, в котором смешаны несвязанные данные. Поэтому знаки подсказки используются для идентификации только соответствующих файлов:

 СОЗДАТЬ ВНЕШНЮЮ ТАБЛИЦУ my_files_call_center
(
cc_call_center_sk ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
cc_call_center_id STRING,
cc_rec_start_date TIMESTAMP,
cc_rec_end_date TIMESTAMP ФОРМАТ ДАТЫ/ВРЕМЕНИ 'гггг-ММ-дд',
cc_closed_date_sk ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
cc_open_date_sk ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
cc_name STRING null определяется как ('NULL_column'),
cc_класс STRING,
cc_employees ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
cc_sq_ft ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
cc_hours STRING,
cc_manager STRING,
cc_mkt_id ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
cc_mkt_class STRING,
cc_mkt_desc STRING,
cc_market_manager STRING,
cc_division ЦЕЛОЕ ЧИСЛО,
cc_division_name STRING,
cc_company INTEGER,
cc_company_name STRING,
cc_street_number STRING,
cc_street_name STRING,
cc_street_type STRING,
cc_suite_number STRING,
cc_city STRING,
cc_county STRING,
cc_state STRING,
cc_zip STRING,
cc_country STRING,
cc_gmt_offset с плавающей запятой,
cc_tax_percentage ДВОЙНОЙ
)
ИСТОЧНИК ДАННЫХ=FILE_sanity_tpcds
LOCATION='/home/jethro/ext_table/Test1/call_center. csv','/home/jethro/ext_table/?all_center',
'/home/jethro/ext_table/Test1/call_center1.c*','/home/jethro/ext_table/Test1/c?ll_center?da?a'
REJECT_POLICY=ПРОПУСК_СТРОКИ
REJECT_LIMIT_COUNT=10; 

См. также

ВСТАВИТЬ В

СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ

СОЗДАТЬ ВНЕШНИЙ ИСТОЧНИК ДАННЫХ

ПОКАЗАТЬ ВНЕШНИЙ ИСТОЧНИК ДАННЫХ

ПОКАЗАТЬ ВНЕШНИЕ ТАБЛИЦЫ

HIVE: ВНУТРЕННИЕ И ВНЕШНИЕ ТАБЛИЦЫ

Hive — одна из самых популярных систем хранения данных в отрасли для хранения данных, и для хранения этих данных Hive использует таблицы.Таблицы в улье аналогичны таблицам в системе управления реляционными базами данных. Каждая таблица принадлежит каталогу в HDFS. По умолчанию это /user/hive/warehouse каталог . Например, таблица с именем студентов будет расположена по адресу /user/hive/warehouse/students .

1. ВНУТРЕННЯЯ ТАБЛИЦА (управляемая таблица)

2. ВНЕШНЯЯ ТАБЛИЦА

Когда пользователь создает таблицу в Hive, по умолчанию это внутренняя таблица, созданная в каталоге /user/hive/warehouse в HDFS который является его местом хранения по умолчанию.Данные, присутствующие во внутренней таблице, будут храниться в этом каталоге и полностью управляться Hive, поэтому внутренняя таблица также называется управляемой таблицей.

Колонна Тип
имя Строка
 класс Массив строк
 gender_age Struct (для хранения разных типов данных в одной структуре)
subj_score КАРТА (для хранения предметов и их оценок)

 

 

 

 

 

По умолчанию таблица, созданная в улье, является внутренней таблицей, поэтому нам не нужно указывать внутреннее ключевое слово при создании таблицы.

В приведенном выше запросе мы используем ключевое слово « комментарий » , чтобы сослаться на таблицу как на «внутреннюю таблицу учащихся» для нашей собственной справки, но вы можете комментировать ее как хотите.

Используя ключевые слова формат строк с разделителями и поля, заканчивающиеся (‘|’) , мы информируем Hive о формате данных. Столбцы можно различать с помощью символа вертикальной черты (|). Это помогает Hive понять, как читать и записывать данные.

Ключи Map в столбце ‘ subj_score’ можно отличить по символу (:), а набор элементов в структуре ‘ gender_age’ можно отличить по символу (,).

Теперь, когда мы научились создавать внутреннюю таблицу, давайте посмотрим, как мы можем загрузить данные и заполнить их.

Загрузка данных

Чтобы загрузить данные, мы используем следующую команду:

  ЗАГРУЗИТЬ ЛОКАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ INPATH '/home/Hadoop/student. txt'
   ПЕРЕЗАПИСЬ В ТАБЛИЦУ student_internal  

Здесь мы импортируем данные из файла, присутствующего в локальном пути HDFS — ‘/home/Hadoop/student.txt’ , и перезаписываем или, можно сказать, загружаем их в таблицу student_internal , которую мы создали выше.

Хранение

Внутренняя таблица хранится в HDFS в каталоге /user/hive/warehouse , который является местом хранения по умолчанию. Это местоположение можно изменить, обновив путь в файле конфигурации, присутствующем в файле конфигурации — hive.metastore.warehouse.dir.

Мы также можем изменить расположение таблицы, указав новый путь, представленный в HDFS, с помощью предложения SET LOCATION .

    ИЗМЕНИТЬ ТАБЛИЦУ student_internal
   УСТАНОВИТЬ РАСПОЛОЖЕНИЕ
    'hdfs://localhost:8020/user/tables/student';  

Безопасность

Hive несет исключительную ответственность за безопасность и управление данными, представленными во внутренней таблице.

Если мы удалим таблицу с помощью команды drop, то метаданные, а также данные, присутствующие в таблице, будут удалены из главного узла и HDFS соответственно.Поэтому настоятельно рекомендуется никогда не использовать команду drop для внутренней таблицы, потому что она может обслуживать производственную линию бизнеса.

В качестве решения этой проблемы мы можем использовать предложение ENABLE NO_DROP для изменения таблицы, которая предотвратит удаление таблицы.

  > ИЗМЕНИТЬ ТАБЛИЦУ student_internal ENABLE NO_DROP;  

Если мы хотим предотвратить запрос данных, мы можем использовать предложение ENABLE ONLINE .

  > ИЗМЕНИТЬ ТАБЛИЦУ student_internal ENABLE OFFLINE;  

Использование

Мы можем использовать внутреннюю таблицу, если:

1.Данные являются временными и не влияют на бизнес в режиме реального времени.

2. Если мы хотим, чтобы улей управлял данными и таблицами.

 

Внешний стол

Когда пользователь создает таблицу в Hive, указав ключевое слово external, создается внешняя таблица. Данные, представленные во внешней таблице, будут полностью управляться HDFS, в отличие от внутренней таблицы.

Создание таблицы

Для создания внешней таблицы мы используем текущую команду:

  >   СОЗДАТЬ ВНЕШНЮЮ ТАБЛИЦУ student_external
   (
   строка имени,
   класс МАССИВ,
   пол_возраст СТРУКТУРА,
   subj_score КАРТА
   )
   КОММЕНТАРИЙ ' Внешний стол ученика'
   ФОРМАТ СТРОК С РАЗДЕЛИТЕЛЯМИ
   ПОЛЯ, ЗАКРЫВАЕМЫЕ '|'
   ПРЕДМЕТЫ КОЛЛЕКЦИИ, ЗАКРЫВАЕМЫЕ ','
   КЛЮЧИ КАРТЫ ЗАВЕРШАЮТСЯ ':'
   ХРАНИТСЯ В ТЕКСТОВОМ ФАЙЛЕ;
   РАСПОЛОЖЕНИЕ '/user/tables/students';  

                Как показано выше, внешняя таблица имеет 4 столбца —

Колонна Тип
название Строка
класс Массив строк
пол_возраст Struct (для хранения разных типов данных в одной структуре)
subj_score КАРТА (для хранения предметов и их оценок)

 

 

 

 

 

Запрос на создание внешней таблицы имеет тот же смысл и синтаксис, что и внутренняя таблица.

Обратите внимание, что при создании внешней таблицы мы указываем ключевое слово EXTERNAL , чтобы указать Hive создать для нас внешнюю таблицу.

Теперь, когда мы научились создавать внешнюю таблицу, давайте посмотрим, как мы можем загрузить данные и заполнить их.

Загрузка данных

Чтобы загрузить данные, мы используем следующую команду:

  > ЗАГРУЗИТЬ ЛОКАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ INPATH '/home/Hadoop/student.txt'
   ПЕРЕЗАПИСЬ В ТАБЛИЦУ student_external  

Как и во внутренней таблице, мы импортируем данные из файла, находящегося в локальном пути HDFS — ‘/home/Hadoop/student.txt» и перезаписать его, или мы можем сказать загрузить его в таблицу student_external, которую мы создали выше.

Хранение

Внешняя таблица хранится в HDFS или любом хранилище, совместимом с HDFS, потому что мы хотим использовать данные вне Hive. Таким образом, Hive не отвечает за управление хранилищем внешней таблицы. Таблицы можно хранить во внешнем месте, например, на облачной платформе, такой как облако Google или AWS.

Безопасность

Внешние таблицы и исходные файлы связаны, но не полностью.Существует некоторый уровень абстракции между внешней таблицей и исходными файлами.

Позвольте мне объяснить на примере, предположим, что в Hive есть внешняя таблица с именем ‘ext_student’ , которая получает доступ к данным через исходный файл с именем ‘studentdb.txt’, , тогда, если я удалю таблицу ‘ext_student’, тогда связанный с ним файл «studentdb.txt» не будет удален из HDFS.

Таким образом, при удалении таблицы из Hive удаляются только метаданные главного узла, а не сам исходный файл.

Теперь возникает интересная ситуация, поскольку мы больше не можем запрашивать данные, поскольку схема удаляется при удалении таблицы, поэтому, чтобы вернуть возможность запрашивать данные, мы можем просто снова создать ту же таблицу, используя команды создания таблицы и указать ее в том же месте, что и раньше, и мы можем снова беспрепятственно запрашивать данные.

Безопасность внешних таблиц управляется на уровне HDFS, поскольку любой, кто имеет доступ к файловой структуре HDFS, может получить доступ к внешней таблице.

Использование  

Мы можем использовать внешнюю таблицу, если:

1. Мы хотим использовать данные вне HIVE для выполнения различных операций, таких как загрузка и слияние.

2. Данные производственного качества.

 

КОНЦЕВЫЕ ПРИМЕЧАНИЯ

В этой статье мы научились различать внутренние и внешние таблицы в Hive по различным параметрам, а именно по хранению, безопасности и использованию.

Если у вас есть какие-либо вопросы, связанные с этой статьей, дайте мне знать в разделе комментариев ниже.

Читайте больше статей о Hive в нашем блоге. Кликните сюда.

.

Оставить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.