Hive的基本操作

1.3HIve的表操作（接着昨天的继续学习）

1.3.2 显示表

show tables;
show tables like 'u*';
desc t_person;
desc formatted students; // 更加详细

1.3.3 加载数据

1、使用hdfs dfs -put '本地数据' 'hive表对应的HDFS目录下'

2、使用 load data

下列命令需要在hive shell里执行 。

create table IF NOT EXISTS students2
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

// 将HDFS上的/input1目录下面的数据 移动至 students表对应的HDFS目录下，注意是 **移动、移动、移动**
load data inpath '/input1/students.txt' into table students;

• 注意：使用hdfs导入数据至hive，使用的是剪切操作，即原hdfs路径下的文件在被导入到hive中之后，原路径下的文件就不复存在

// 清空表
truncate table students;
// 加上 local 关键字 可以将Linux本地目录下的文件 上传到 hive表对应HDFS 目录下 **原文件不会被删除,是复制，不是移动**
load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' into table students;
// overwrite 覆盖加载
load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' overwrite into table students;

3、create table xxx as SQL语句

4、insert into table xxxx SQL语句 （没有as）

create table IF NOT EXISTS students3
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';


// 将 students表的数据插入到students2 这是复制 不是移动 students表中的数据不会丢失
insert into table students2 select * from students;

// 覆盖插入 把into 换成 overwrite
insert overwrite table students2 select * from students;

1.3.4 修改列

查询表结构 。

desc students2;

添加列 。

alter table students2 add columns (education string);

• 添加列之后，查询表的数据，新增的那一列是没有具体的数据进行映射的，所以全是null
• 当向其中插入新的数据时，新的数据和原先的数据在HDFS中看似是分开的，但是其实就是一个表数据，
• 注意的是新的数据插入之后不会影响之前的数据，在HDFS中没有对应的数据，就相当于没有映射过来就是null

查询表结构 。

desc students2;

更新列 。

alter table stduents2 change education educationnew string;

1.3.5 删除表

drop table students2;

1.4 Hive内外部表

面试题：内部表和外部表的区别？如何创建外部表？工作中使用外部表 。

1.4.1 hive内部表

当创建好表的时候，HDFS会在当前表所属的库中创建一个文件夹 。

当设置表路径的时候，如果直接指向一个已有的路径,可以直接去使用文件夹中的数据 。

当load数据的时候，就会将数据文件存放到表对应的文件夹中 。

而且数据一旦被load，就不能被修改 。

我们查询数据也是查询文件中的文件,这些数据最终都会存放到HDFS 。

当我们删除表的时候，表对应的文件夹会被删除，同时数据也会被删除 。

默认建表的类型就是内部表 。

// 内部表
create table students_internal
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/input2';

hive> dfs -put /usr/local/soft/data/students.txt /input2/;

1.4.1 Hive外部表

外部表说明 。

​ 外部表因为是指定其他的hdfs路径的数据加载到表中来，所以hive会认为自己不完全独占这份数据 。

​ 删除hive表的时候，数据仍然保存在hdfs中，不会删除.

删除外部表只会删除hive中的映射出来的数据表，以及存在MySQL中的数据的元数据信息.

// 外部表
create external table students_external
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/hive_test/input3';

hive> dfs -put /usr/local/soft/data/students.txt /input3/;

删除表测试一下:

hive> drop table students_internal;
Moved: 'hdfs://master:9000/input2' to trash at: hdfs://master:9000/user/root/.Trash/Current
OK
Time taken: 0.474 seconds
hive> drop table students_external;
OK
Time taken: 0.09 seconds
hive> 

一般在公司中，使用外部表多一点，因为数据可以需要被多个程序使用，避免误删，通常外部表会结合location一起使用 。

外部表还可以将其他数据源中的数据 映射到 hive中，比如说：hbase，ElasticSearch...... 。

设计外部表的初衷就是 让 表的元数据 与 数据 解耦 。

• 操作案例: 分别创建dept，emp，salgrade。并加载数据。

创建数据文件存放的目录 。

hdfs dfs -mkdir -p /bigdata/hive_test1/dept
hdfs dfs -mkdir -p /bigdata/hive_test1/emp
hdfs dfs -mkdir -p /bigdata/hive_test1/salgrade

• 创建dept表

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS dept (
  DEPTNO int,
  DNAME string,
  LOC string
) row format delimited fields terminated by ','
location '/hive_test/dept';

10,ACCOUNTING,NEW YORK
20,RESEARCH,DALLAS
30,SALES,CHICAGO
40,OPERATIONS,BOSTON

• 创建emp表

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS emp (
   EMPNO int,
   ENAME string,
   JOB string,
   MGR int,
   HIREDATE date,
   SAL int,
   COMM int,
   DEPTNO int
 ) row format delimited fields terminated by ','
 location '/hive_test/emp';
 
7369,SMITH,CLERK,7902,1980-12-17,800,null,20
7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981-02-20,1600,300,30
7521,WARD,SALESMAN,7698,1981-02-22,1250,500,30
7566,JONES,MANAGER,7839,1981-04-02,2975,null,20
7654,MARTIN,SALESMAN,7698,1981-09-28,1250,1400,30
7698,BLAKE,MANAGER,7839,1981-05-01,2850,null,30
7782,CLARK,MANAGER,7839,1981-06-09,2450,null,10
7788,SCOTT,ANALYST,7566,1987-07-13,3000,null,20
7839,KING,PRESIDENT,null,1981-11-17,5000,null,10
7844,TURNER,SALESMAN,7698,1981-09-08,1500,0,30
7876,ADAMS,CLERK,7788,1987-07-13,1100,null,20
7900,JAMES,CLERK,7698,1981-12-03,950,null,30
7902,FORD,ANALYST,7566,1981-12-03,3000,null,20
7934,MILLER,CLERK,7782,1982-01-23,1300,null,10

• 创建salgrade表

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS salgrade (
  GRADE int,
  LOSAL int,
  HISAL int
) row format delimited fields terminated by ','
location '/hive_test/salgrade';

1,700,1200
2,1201,1400
3,1401,2000
4,2001,3000
5,3001,9999

1.5 Hive导出数据

将表中的数据备份 。

• 将查询结果存放到本地

//创建存放数据的目录
mkdir -p /usr/local/soft/bigdata

//导出查询结果的数据(导出到Node01上)
insert overwrite local directory '/usr/local/soft/bigdata/person_data' select * from t_person;

• 按照指定的方式将数据输出到本地

-- 创建存放数据的目录
mkdir -p /usr/local/soft/bigdata

-- 导出查询结果的数据
insert overwrite local directory '/usr/local/soft/bigdata/hive_test1/person' 
ROW FORMAT DELIMITED fields terminated by ',' 
collection items terminated by '-' 
map keys terminated by ':' 
lines terminated by '\n' 
select * from t_person;

insert overwrite local directory '/usr/local/soft/bigdata/hive_test1/stu' 
ROW FORMAT DELIMITED fields terminated by ','  
lines terminated by '\n' 
select clazz,count(1) as count from students group by clazz;

• 将查询结果输出到HDFS

将sql语句的查询结果输出到HDFS中时，在HDFS上是直接将该结果存放在指定的文件夹里.

-- 创建存放数据的目录
hdfs dfs -mkdir -p /bigdata/hive_test1/copy

-- 导出查询结果的数据
insert overwrite directory '/bigdata/copy2' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' select * from students

• 直接使用HDFS命令保存表对应的文件夹

// 创建存放数据的目录
hdfs dfs -mkdir -p /bigdata/person

// 使用HDFS命令拷贝文件到其他目录
hdfs dfs -cp /hive/warehouse/t_person/*  /bigdata/person

• 将表结构和数据同时备份
• 将数据导出到HDFS

将数据导出到HDFS中时，会在指定的文件目录下产生一个该数据的元数据文件信息_metadata和一个用于存放真实数据的文件夹 data，在该文件夹下面才是数据文件 。

//创建存放数据的目录
hdfs dfs -mkdir -p /bigdata/copy

//导出查询结果的数据
export table t_person to '/bigdata/copy';

​ 删除表结构 。

drop table t_person;

​ 恢复表结构和数据 。

import from '/bigdata;

注意：时间不同步，会导致导入导出失败 。

最后此篇关于数据仓库建模工具之一——Hive学习第四天的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于数据仓库建模工具之一——Hive学习第四天的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。