hive的数据库和表操作

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了hive的数据库和表操作相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

hive的数据库和表操作

数据库操作

创建数据库

create database if not exists myhive;
use myhive

hive表存放位置由 conf/hive-site.xml 的一个属性指定的

<property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>

指定HDFS位置

create database myhive location '/myhive'

查看数据库信息

desc database myhive

删除数据库

  • 删除一个空数据库,如果数据库中存在表,就会报错
drop database myhive;
  • 删除一个数据库,包括数据库中的表
drop database myhive cascade

表操作

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
 
   [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
 
   [COMMENT table_comment] 
 
   [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
 
   [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) 
 
   [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] 
 
   [ROW FORMAT row_format] 
 
   [STORED AS file_format] 
 
   [LOCATION hdfs_path]
  • EXTERNAL 创建一个外部表,建表的同时指定一个执行实际数据的location。hive创建内部表会将数据移动到数据仓库指向的路径。创建外部表,不会改变数据的位置。删除表的时候,内部表的元数据和数据会一起删除,外部表只删除元数据
  • CLUSTERED BY 对每个表进行分桶(MR的分区),桶是更为细粒的数据范围的划分。hive针对某一列进行桶的划分,采用列值哈希,除以桶的个数求余来判断存放在哪个桶中
  • ROW FORMAT 指定行分隔符
  • STORED AS 表数据的存储格式,默认为TextFile
  • LOCATION 表在HDFS上的存储位置
  • LIKE 复制表结构但不复制数据

字段类型

内部表操作

未被 external 修饰的是内部表,不适合和其他工具共享数据

创建内部表

create database myhive;

use myhive;

create table s(id int, name string);

insert into s values (1, "jx");

select * from s

指定分隔符

create table if not exists s(id, int, name string) 
row format delimited fields terminated by '\\t'

根据查询结果创建表

create table s2 as select * from s;

根据已有的表创建表

create table s2 like s;

查看表的类型

desc formatted s;

删除表

drop table s;

外部表操作

通过external关键字来创建外部表,文件存储在location指定的HDFS目录下

数据装载指令 load
load data [local] inpath '' [overwrite] into table table_name [partition]
  • local 表示从本地加载数据,否则从HDFS加载数据
  • inpath:加载数据路径

复杂类型的操作

Array类型

Array是数组类型,存放相同类型的数据

-- 查询所有数据
select * from myhive;

-- 查询arr数组中的第一个元素
select name, arr[0] from myhive;

-- 查询arr数组中元素的个数
select name, size(arr) from myhive;

-- 查询arr数组中包含某一值的信息
select * from myhive where array_contains(name, 'jx');

分区表

分区可以理解成分类,将不同类型的数据放到不同的目录下

分区表可以优化查询,通过where来指定所需的分区

创建分区表

create table student(name string, age int)
partitioned by(score int) 
row format delimited fields terminated by '\\t';

一个表带多个分区

create table student1(name string, age int)
partitioned by(score int, school string) 
row format delimited fields terminated by '\\t';

加载数据

load data local inpath '/opt/data/student.csv' into table student partition(score = 90);
load data local inpath '/opt/data/student.csv' into table student1 partition(score = 90, school = 'one');

多分区表联合查询

select * from student where score = 90 union all select * from where score = 80;

查看分区

show partition student;

添加分区

alter table student add partition(score = 70);
alter table student add partition(score = 70) partition(score = 60);

删除分区

alter table student drop partition (score = 90);

分桶表

将数据划分到不同文件中(MR的分区)

将数据按照字段进行划分到多个文件中去

开启hive的分桶表

set hive.enforce.bucketing = true

-- 设置reduce个数
set mapreduce.job.reduces = 3

创建分桶表

create table person(name string, age int) clustered by (age) into 3 buckets
row format delimited fields terminated by '\\t'

桶表的数据加载通过HDFS,只能使用insert来加载数据

加载数据

insert overwrite table person select * from student cluster by (id);

修改表

基本语法

alter table old_table_name rename to new_table_name;

修改列信息

-- 查询表结构
desc person

-- 添加列
alter table person add columns(job string)

-- 更新列
alter table person change column job my_job string

删除表

drop table perosn

清空表结构

truncate table person

加载数据

向分区表中添加数据

insert into table person partition(score = 80) values ('jx', 20);

insert overwrite table person partition(score = 80) select name, age from student

load data local path '/opt/data/person.csv' overwrite into table person partition(score = 90);

数据导出

insert overwrite local directory '/opt/data/perosn.csv' select * from person

以上是关于hive的数据库和表操作的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Hive的数据库和表

Hive 实际上对于所存储的文件的完整性以及数据内容是否和表结构一致无支配力

Hive手册

数据仓库 Hive 从入门到小牛

Hadoop之Hive数据的导入与导出(DML)

我在 Hive 上有一个包含许多数据库和表的数据库,现在我该如何搜索并找到感兴趣的列?