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从以上结果可以看出，数据文件输出的个数与表在Hive中存储的文件个数不一定一致。2，把磁盘中的文件恢复到Hive中。
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文件系统中的文件出现了问题。请检查文件系统中的文件是否存在或已损坏，并尝试修复或重新创建文件。为了解决这个问题，可以尝试以下方法：检查文件系统的配置。请确保文件系统已正确配置，并确保 Hive 可以正确访问文件系统。
可以通过应用归档日志进行数据库同步，从而达到恢复表空间的目的。不可以，但可以把控制文件备份成文本形式。 如下命令alter database backup controlfile to trace，然后到bdump目录下查看最新生成的trace文件。
然后删除NEXT_LOCK_ID一条记录。NEXT_LOCK_ID 始终有锁，无法删除数据。
是非关系型数据库（KV型），对 key 做索引，查询速度非常快（相比较 Hive ），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
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。
Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。
都是用hadoop作为底层存储。而hbase是作为分布式数据库，而hive是作为分布式数据仓库。当然hive还是借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行。而hbase与hive都是单独安装的。你需要哪个安装哪个，所以不存在重复信息。
如果你想把查询的结果保存到linux系统上的某个文件中，可以执行这个HQL。insertoverwritelocaldirectory/tmp/outputselect*fromtablea；这时查询的结果会被保存在HiveServer所在节点的的/tmp/output目录下。
2，把磁盘中的文件恢复到Hive中。先在hive中执行建表脚本：然后在Hive中执行如下导入命令：3，在Hive中备份46个表、一共552GB的数据到Linux文件系统，一共耗时55386 秒，大概14个小时。
bin/hadoop fs 的形式。 所有的的FS shell命令使用URI路径作为参数。URI格式是scheme：//authority/path。对HDFS文件系统，scheme是hdfs，对本地文件系统，scheme是file。
获取基础时间数据(注意我的数据是导出到桌面上，你可以导出到HDFS上也可以请细看代码注释)。上传文件到Linux建表转存到Hive中。建时间维度表。
