hive删除外部表的三种方法
在hive中怎样删除一张有数据的外部表，包括删除数据？
在hive中怎样删除一张有数据的外部表，包括删除数据？
可以直接删除他的数据表中也可以直接长按选择数据表点击删除。
hue怎样导出全量数据？
hue导出全量数据方法：可以通过hive-hbase-handler建立指向HBase表的外部表，通过在Hive中往该外部表insert数据，即可完成向HBase中插入数据。你可以搜索#34lxw的大数据田地hivehbase整合#34，里面有文章介绍Hive和HBase的整合。
人工智能，大数据java该怎么选择学习，哪个更有前景，好就业呢？
大数据的话，国内大致在2015、2016年左右曾经出现过一次热潮，这也算是跟个国际形势走吧，但在2016年，国外这个行业已经很成熟了。人工智能的话，在国内出现热潮大致源于2017年AlphaGo在围棋对战中取得的成绩。实际上，它也不是一个新兴的行业，只不过随着近几年深度学习训练模式的改变，人工智能的应用效果呈现指数级的提升而已。不管怎摸样，这几年人工智能处一直处在所谓的风口上，并且也会是未来的发展趋势。这意味着会有大量的社会资源不断投入其中，前景会更好一些。
就业的话，要结合自己的兴趣爱好、投入程度做一些综合的判断。从大数据方面来讲，如果是想做架构或者开发之类的工作的话，这方面的生态要有充分的了解，包括但不限于Storm、Spark、Flink、Hive、Hbase、Flume、Redis、Kafka、 Zookeeper。开发语言主要以java、python为主，Scalar也需要了解一些。如果是偏向于数据分析的话，需要有好的数学、统计学基础，编程语言主要以python、R为主，此外，julia、matlab也可以了解一些。当然，不同公司要求是不同的，可能一些公司只要求熟练Excel。从人工智能的方面来讲，目前主要集中在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等方向。随个人工智能的发展，可能还会涌现出更多的方向。就目前而言，计算机视觉、推荐系统应用的广泛一些，自然语言处理相对来说不成熟一些，反过来，这也意味着未来的机会更大一些。人工智能这个方向需要好的数学水平。深度学习、机器学习的原理需要理解透彻。编程语言主要是python，有些公司会要全掌握c ，因为Pytorch、Tensorflow、CNTK这些主流的训练框架底层都是c 写的。当然，这不是一个必选项，因为这些框架都提供了python接口。人工智能目前的人才供不应求，但是需要的知识也多一些。