Hive 表数据 加载 导出 查询

Posted 2022-11-06 正义飞

hadoop,spark,kafka交流群：224209501

1） 使用 load方式加载数据到Hive表中，注意分区加载数据的特殊性
2） 如何保存 HiveQL查询结果：保存到表中，保存到本地文件 （注意 指定 列 分隔符）
3） 常见的查询练习，如 group by、 having、join 、sort by、order by等。

1，加载数据到表的几种方式

1，加载本地数据文件到hive表中

load data local inpath '/opt/datas/emp.txt' into table db_1128.emp ;

2，加载hdfs文件到hive表中

load data inpath '/user/hadoop/hivewarehouse/emp/emp.txt' into  table db_1128.emp ;

3，加载数据覆盖表中已有的数据

load data local inpath '/opt/datas/emp.txt' overwrite into table db_1128.emp ;

4，创建表时通过select加载

create table db_1128.emp_cs as select * from emp ;

5，创建表时，通过insert加载数据

create table db_1128.emp_ins like db_1128.emp ;
insert into table db_1128.emp_ins select * from
db_1128.emp ;

6，创建表时，通过location指定加载

创建目录并上传文件

dfs -mkdir -p /user/hadoop/hivewarehouse/emp;
dfs -put /opt/datas/emp.txt /user/hadoop/hivewarehouse/emp;

创建内部表并制定加载路径：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS db_1128.emp_spe(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\\t'
STORED AS textfile 
LOCATION '/user/hadoop/hivewarehouse/emp';

2，导出表数据的几种方式

现在对hive表中数据进行分析，分析完成以后，如何保存数据

select * from db_1128.emp ;

1，保存到本地目录的文件中

insert overwrite local directory '/opt/datas/hive_exp_emp2'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
select * from db_1128.emp ;
//查看数据
!cat /opt/datas/hive_exp_emp2/000000_0;

2，保存数据到HDFs文件系统上

insert overwrite directory '/user/beifeng/hive/hive_exp_emp'
select * from db_1128.emp ;

3，在shell中将数据重定向到文件中

bin/hive -e "select * from db_1128.emp ;" > /opt/datas/exp_emp_res.txt

3，数据备份与还原

1，备份数据

EXPORT TABLE db_1128.emp TO '/user/hadoop/hive/datas/export/emp' ;

2，还原数据

先删除emp表。

drop table db_1128.emp;
show tables from db_1128;

IMPORT FROM '/user/hadoop/hive/datas/export/emp' ;

4，查询数据的操作

1，group by

计算每个部门的平均工资

select e.deptno,avg(sal) avg_sal from emp_ext e group by e.deptno ;

2，having

选出每个部门大于薪水两千的。对分组后进行筛选，where对分组钱进行筛选。

select e.deptno,avg(sal) avg_sal from emp_ext e group by e.deptno having avg_sal > 2000 ;

3，等值链接：join

两表数据：

select 
  e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname
 from emp_ext e join dept d on e.deptno = d.deptno ;    

4，左连接：left join

select 
  e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname
 from emp_ext e left join dept d on e.deptno = d.deptno ;

5，右连接：right join

select 
  e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname
from emp_ext e right join dept d on e.deptno = d.deptno ;

6，全连接：full join

select 
  e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname
 from emp_ext e full join dept d on e.deptno = d.deptno ;   

7，sort by

对每一个reduce内部的数据进行排序，全局结果集来说不是排序的

set mapreduce.job.reduces = 3 ;
insert overwrite local directory        '/opt/datas/sortby-res' 
 select * from emp sort by empno desc ;

8，distribute by

作用类似于分区partitioner底层就是MapReduce中的分区，通常情况下与sort by 进行使用

insert overwrite local directory '/opt/datas/distby-res'
 select * from emp_ext distribute by deptno sort by empno desc ;

注意事项：
distribute by 必须要在sort by 前面
sort by是对每个reduce 里面的数据进行排序

9，cluster by

distribute by 和 sort by 字段相同时，使用cluster by 代替

insert overwrite local directory '/opt/datas/clusterby-res' 
select * from emp_ext cluster by empno ;

10，order by

全局排序，一个Reduce

select * from emp order by empno desc ;
select * from emp order by empno asc ;