在当今企业数据架构中，Hadoop/Hive生态凭借其海量数据存储能力，已成为数据湖建设的核心基础设施。大量企业将原始数据和历史归档数据沉淀在Hive中，利用其低成本、高扩展的特性进行数据管理。然而，Hive在执行复杂分析查询时存在天然的性能瓶颈，难以满足实时报表、即席查询和交互式分析的时效性要求。

文章配图-1

南大通用GBase 8a MPP Cluster作为高性能分析型数据库（gbase database），能够提供秒级的查询响应和强大的并行计算能力。如果将Hive数据湖的海量数据搬运至GBase 8a数据库再进行分析，不仅耗时巨大，还会产生大量冗余存储。GBase 8a Hive外部表功能正是为解决这一矛盾而设计——它以“映射”替代“搬运”，在GBase 8a中直接访问Hive端数据，实现高效、灵活的跨引擎联邦查询。

Hive外部表：映射而非搬运

GBase 8a Hive外部表的核心思想在于：通过在GBase 8a集群中创建一个外部表定义，建立与Hive端目标表的元数据映射关系，使得用户可以直接从GBase 8a侧查询Hive中的数据，而无需将数据物理迁移至GBase 8a集群。

Hive外部表的用法如下所示：

Hive端表结构

create table hive_db.hive_orders (

order_id int,

order_date varchar(20)

) row format delimited fields terminated by ‘|’ stored as textfile;

GBase 8a执行

create load read external table hive_extb (

order_id int,

order_date varchar(20)

) location ‘’

properties

type "hive",

database "hive_db",

table "hive_orders",

informat data_format 3,

outformat "";

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GBase 8a数据库Hive外部表解析

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