Hive HQL基本操作

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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 HQL基本操作相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一. DDL操作 (数据定义语言)

  具体参见:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL

  其实就是我们在创建表的时候用到的一些sql,比如说:CREATE、ALTER、DROP等。DDL主要是用在定义或改变表的结构,数据类型,表之间的链接和约束等初始化工作上

1 、创建/ 删除/ 修改/使用数据库

 

1.1创建数据库

首先启动: 

启动集群:

service  iptables  stop

zkServer.sh start

start-all.sh

启动hive:
 node02(服务端): hive --service metastore
node03(客户端):hive

①创建:

hive> create  database lisi;
OK
Time taken: 5.271 seconds
hive> show databases;
OK
ceshi
default
lisi
mgh
shanghai
Time taken: 0.059 seconds, Fetched: 5 row(s)

 

 

②hdfs中查看:hdfs:///user/hive/warehouse

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1.2 删除数据库:

①命令:drop lisi;

hive> drop database lisi;
OK
Time taken: 0.979 seconds
hive> show databases;
OK
ceshi
default
mgh
shanghai
Time taken: 0.082 seconds, Fetched: 4 row(s)

 

 

 ②刷新hdfs:查看结果(此时lisi.db删除!)

 

1.3 修改数据库

ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...);   -- (Note: SCHEMA added in Hive 0.14.0)
 
ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET OWNER [USER|ROLE] user_or_role;   -- (Note: Hive 0.13.0 and later; SCHEMA added in Hive 0.14.0)
  
ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET LOCATION hdfs_path; -- (Note: Hive 2.2.1, 2.4.0 and later)

 

1.4 使用数据库:use  数据库名称 (use lisi;) 

 

 2.创建/删除表

2.1 创建表

 ①常见表的类型:数据类型:

data_type
primitive_type 原始数据类型
| array_type 数组 | map_type map 映射类型 | struct_type 结构类型 | union_type -- (Note: Available in Hive 0.7.0 and later)
primitive_type | TINYINT 非常小的整数(SQL Server数据库的一种数据类型,范围从0到255之间的整数)
| SMALLINT 短整型 | INT | BIGINT | BOOLEAN | FLOAT | DOUBLE | DOUBLE PRECISION
|STRING 基本可以搞定一切 | BINARY 二进制 | TIMESTAMP 时间戳 | DECIMAL 小数 | DECIMAL(precision, scale) | DATE | VARCHAR 变长字符型 | CHAR array_type : ARRAY < data_type > map_type : MAP < primitive_type, data_type > struct_type : STRUCT < col_name : data_type [COMMENT col_comment], ...> union_type : UNIONTYPE < data_type, data_type, ... >

 

②创建:在数据库ceshi.db中创建表:test01   ------>建议:在建表前,可以先把要建的表的信息创建好,那么根据表中所涉及的字段信息,来设计即将要创建的表:也就是根据

表内容对应设计字段类型,比如id: int等  ,后面关于row_format直接copy官网即可!

hive> create table test01(
    > id int,
    > name string,
    > age int,
    > likes array<string>,
    > address map<string,string>
    > )
    > row format delimited fields terminated by ,
    > COLLECTION ITEMS TERMINATED by -
    > map keys terminated by :
    > lines terminated by 
;
OK
Time taken: 1.091 seconds
hive> show tables;
OK
abc
test01

 

②hdfs中查看:

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 ③ 加载数据:在本地目录中加载

a:在root目录下新建hivedata文件夹:mkdir  hivedata

b:在hivedata目录中hivedata新建文件: vim  hivedata

 

[[email protected] hivedata]# vim  hivedata 
1,zshang,18,game-girl-book,stu_addr:beijing-work_addr:shanghai
2,lishi,16,shop-boy-book,stu_addr:hunan-work_addr:shanghai
3,wang2mazi,20,fangniu-eat,stu_addr:shanghai-work_addr:tianjing
4,zhangsna,23,girl-boy-game,stu_addr:songjiang-work_addr:beijing
5,lisi,65,sleep-girl,stu_addr:nanjing-work_addr:anhui
6.wanggu,45,sleep-girl,stu_addr:nanzhou-work_addr:hubei

 

 ok!

c:加载: load data local  inpath  ‘/root/hivedata/hivedata‘  into table  test01   /(如果是hsfs上加载: load  data  inpath ‘hdfs://user/ceshi.db/hivedata‘ (‘hdfs实际路径为准‘) into  table test01  加载方法类似!    )

hive> load data local inpath /root/hivedata/hivedata into  table test01;
Loading data to table ceshi.test01
Table ceshi.test01 stats: [numFiles=1, totalSize=363]
OK
Time taken: 2.711 seconds

 

 d:查看结果:

hive> select * from test01;
OK
1    zshang    18    ["game","girl","book"]    {"stu_addr":"beijing","work_addr":"shanghai"}
2    lishi    16    ["shop","boy","book"]    {"stu_addr":"hunan","work_addr":"shanghai"}
3    wang2mazi    20    ["fangniu","eat"]    {"stu_addr":"shanghai","work_addr":"tianjing"}
4    zhangsna    23    ["girl","boy","game"]    {"stu_addr":"songjiang","work_addr":"beijing"}
5    lisi    65    ["sleep","girl"]    {"stu_addr":"nanjing","work_addr":"anhui"}
NULL    45    NULL    ["stu_addr:nanzhou","work_addr:hubei"]    NULL
NULL    NULL    NULL    NULL    NULL
NULL    NULL    NULL    NULL    NULL
Time taken: 0.99 seconds, Fetched: 8 row(s)

 

 2.2 删除表: drop  table   表名   (工作中慎用!)

 

 2.3 修改表:

 将abc更名为aaa:

 

hive> alter table abc rename to aaa;
OK
Time taken: 0.833 seconds
hive> show tables;
OK
aaa
test01
Time taken: 0.101 seconds, Fetched: 2 row(s)

 

 2.4 更新/删除数据:本机现在安装的是hive1.2.1 不支持hive中的行级的更新/插入/删除,需要配置hive-site.xml文件

 ① UPDATE tablename SET column = value [, column =value ...] [WHERE expression]

 ② DELETE FROM tablename [WHERE expression]

 参考博客:https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51483674

 

 

 

 

 二. DML操作(数据操作语言) 

     Hive 不能很好的支持用 insert 语句一条一条的进行插入操作,不支持 update 操作。数据是以 load 的方式加载到建立好的表中。数据一旦导入就不可以修改。

 

1.插入/导入数据:

 

方法一:     insert overwrite table ps1 select id,name,age,likes,address from test01;

 

先创建新表ps1-->再插入数据:

①按照test01的表结构创建一张空表ps1:
create table ps1 like test01;

②插入:
insert overwrite table  ps1 select id,name,age,likes,address from test01;

 

 

方法二:  LOAD  DATA  [LOCAL]  INPATH  ‘filepath‘  [OVERWRITE]   INTO  TABLE  tablename  [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

 例如:①导入到分区表中

load data local inpath /root/hivedata/pt01  into table eee partition(part=2018-08-09 09:04);

②在数据库mgh。db中创建表test01,并导入数据:

hive> create table test01(
    > name  string,
    > age   int,
    > school  string,
    > project  string)
    > row format delimited fields terminated by ,;


hive> desc test01;
OK
name                    string                                      
age                     int                                         
school                  string                                      
project                 string  

hive> load data local inpath /root/hivedata/pt01 into table test01;

hive> select * from test01;
OK
zhangsan    25    sxt    java
lisi    23    bj    python
wangwu    31    dalei    php
zhousi    27    laonanhai    web
  

 

 方法三:(基本同DDL中导入操作类似)

 

FROM person t1
INSERT OVERWRITE TABLE person1 [PARTITION(dt=2008-06-08, country)]
SELECT t1.id, t1.name, t1.age ;

 

 

 

例如:在mgh.db数据库中创建表test02,它的数据来源从表test01中插入:

 

hive> from test01
    > insert overwrite table test02
    > select name,age,school,project;
这里也可以插入多张表!

 

 

 

或者:

insert overwrite table test02 select name,age,school,project from test01;

 

 2.查询并保存

2.1保存本地:将数据库mgh.db中的表test01保存到/root/hivedata中:

 

insert overwrite local directory ‘/root/hivedata‘  row format delimited  fields  terminated by ‘,‘  select * from test01;

类比:将本地目录的文件加载到表:
load data local inpath ‘/root/hivedata/test01‘ into  table test02;

 

 2.2 保存到hdfs:

 

insert overwrite directory ‘/user/hive/warehouse/hive_exp_emp‘ select * from test01;

(hive_exp_emp 单独创建该目录用来存放上传的文件)

 

 

 

 注:这里包括上面的插入操作涉及到MapReduce运行,因为本机性能及磁盘内存限制,导致结果无法跑出来,后来重启集群重新跑数据才成功,最佳的解决方式:为虚拟机配置内存空间,但受本机实际内存限制

暂无法实现!

 

 

 2.3 备份还原数据

 1.备份:将mgh.db中的表test01 备份到数据库hehe.db

 

hive> export table test01 to /user/hive/warehouse/hehe.db ;

 

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 2.删除:将mgh.db中的test01表删除,再进行恢复

hive> drop table test01;
OK
Time taken: 2.271 seconds
hive> show tables;
OK
abc
test02
test03

hive> import from ‘/user/hive/warehouse/hehe.db‘;

hive> show tables;
OK
abc
test01
test02
test03

 

 三.分区操作

 1.创建分区

1.1单分区:在mgh.db中创建带有单分区的表---test03

①创建空表

 

 create table test03(
    > name  string,
    > age   int,
    > likes  string) partitioned by(part string) 
    > row format delimited fields terminated by ,;
OK

 

②新建表:vim  part01

zhang,12,sing
lisi,23,drink
wanger,34,swim
zhousi,23,eat

③导入数据并查看分区:

 

hive> load data local inpath /root/hivedata/part01 into table test03 partition(part=2018-08-09 16:02 );

 

hive> select *from test03;
OK
zhang    12    sing    2018-08-09 16:02
lisi    23    drink    2018-08-09 16:02
wanger    34    swim   2018-08-09 16:02
zhousi    23    eat    2018-08-09 16:02

 1.2创建双分区表--test04

操作同test03类似:

hive>  create table test04(
    >      name  string,
    >       age   int,
    >      likes  string) partitioned by(year string,month string) 
    >       row format delimited fields terminated by ,;
OK

hive> show tables;
OK
abc
test01
test02
test03
test04

hive> load data local inpath ‘/root/hivedata/part01‘ into table test04 partition(year=‘2018‘ ,month=‘08-08‘ );


hive> select * from test04;
OK
zhang    12    sing    2018    08-08
lisi    23    drink    2018    08-08
wanger    34    swim    2018    08-08
zhousi    23    eat    2018    08-08

 

 1.3 添加分区

 这里添加分区不是添加分区字段,而是在原有分区字段的基础上添加新的值(内容)!

例如:ceshi.db数据库中,找到之前已建立的分区表---fenqu,它的分区字段是dt(=‘20180808‘)

 现在在已有的字段dt基础再添加新的值:‘2018-08-09‘,操作如下:

 

hive>alter  table  fenqu  add partition(dt=2018-08-09);


查看分区:
hive> show partitions fenqu;
OK
dt=2018-08-09
dt=20180808

 再去hdfs集群查看:

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如果多分区怎么添加:

 

hive> alter table fenqu add partition(dt=‘123456‘) partition(dt=‘8888‘);
OK
Time taken: 0.51 seconds

hive> show partitions fenqu;
OK
dt=112233
dt=123456
dt=2018-08-09
dt=20180808
dt=234567
dt=8888

这里多分区的添加格式:
alter table fenqu add partition(dt=‘xxxx‘) partition(dt=‘xxxx‘)....;

 

 1.4 删除分区

现在将之前乱七八糟建的分区统统删除,如下:

 

hive> alter table fenqu drop partition(dt=112233), partition(dt=123456), partition(dt=234567), partition(dt=8888);
Dropped the partition dt=112233
Dropped the partition dt=123456
Dropped the partition dt=234567
Dropped the partition dt=8888
OK
Time taken: 4.033 seconds

hive> show partitions fenqu;
OK
dt=2018-08-09
dt=20180808
Time taken: 0.396 seconds, Fetched: 2 row(s)

这里删除的格式:
alter table fenqu drop partition(dt=‘xxx‘), partition(dt=‘xxx‘), partition(dt=‘xxx‘), partition(dt=‘xxx‘).....;

 

 

 

 

 1.5 加载数据到分区:

例如:将/root/hivedata/test01 表的数据,加载到数据库ceshi.db中的fenqu表,如下:

 

hive> load data local inpath ‘/root/hivedata/test01‘ into table fenqu partition(dt=‘2018-08-09‘, dt=‘20180808‘);
Loading data to table ceshi.fenqu partition (dt=2018-08-09)
Partition ceshi.fenqu{dt=2018-08-09} stats: [numFiles=1, totalSize=83]
OK
Time taken: 8.112 seconds
hive> select *from fenqu;
OK
NULL    25    2018-08-09
NULL    23    2018-08-09
NULL    31    2018-08-09
NULL    27    2018-08-09
1    lier    20180808
2    wanger    20180808
3    zhanger    20180808
4    zhouer    20180808
5    qier    20180808
Time taken: 0.394 seconds, Fetched: 9 row(s)

 

 1.6 重命名分区:

hive> alter table fenqu partition(dt=‘2018-08-10‘,dt=‘20180808‘) rename to  partition(dt=‘2018-08-10 00:05‘,dt=‘20180810 12:05‘);
OK
Time taken: 1.158 seconds
hive> show partitions fenqu;
OK
dt=2018-08-10
dt=2018-08-10 00%3A05
Time taken: 0.297 seconds, Fetched: 2 row(s)

 

1.7 动态分区

流程:①在/root/hivedata/创建一个数据文件aaa.txt (方便导入到后面的表中) 

 ② 设置相关参数:hive.exec.dynamic.partition(默认关闭动态分区:false,需要设为true)              /hive.exec.dynamic.partition.mode(默认分区模式:strict,需要设置为:nonstrict)

      /hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode(默认每个节点最大分区数为100,需要根据实际需要来调整)       /hive.exec.max.dynamic.partitions(在所有节点最大默认分区数:1000,需要根据实际来调整,不然会报错!)

hive.exec.max.created.files(在整个mr任务中默认可以创建10万个hdfs文件,也可以调整一般足够了)      /hive.error.on.empty.partition(当生成空文件时,默认不抛出错误)

③在数据库ceshi.db中创建一张非分区表---test05 ,同时再创建另一张外表(external table) -----test06并将test05的表内容导入test06.

 

 具体:

 

vim  aaa.txt
aa,US,CA
aaa,US,CB
bbb,CA,BB
bbb,CA,BC
------------------------参数设置--------------------------

set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;
set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;
set hive.exec.max.created.files=100000;
set hive.error.on.empty.partition=flase;

-------------------------------创建非分区表test05----------------------------------
create table test05(name  string,cty string,st string)row format delimited fields terminated by ,;

---------------------------------创建外表test06--------------------------------
create external table test06(name string)partitioned by(country string,state string);

----------------------------从表test05加载数据到test06-------------------------------
insert table test06 partition(country,state) select name,cty,st from test05;
-----------------------------------检查分区-------------

hive> show partitions test06;
OK
country=CA/state=BB
country=CA/state=BC
country=US/state=CA
country=US/state=CB

注:也可以去集群里查看!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



































以上是关于Hive HQL基本操作的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Hive 编程之DDLDMLUDFSelect总结

Hive-Hive的安装,使用Mysql替换derby,以及一丢丢基本的HQL

Hive + HBase,用HQL查询HBase

如何从 java 执行 Hive hql 文件?

014-HQL中级4-Hive中的三种不同的数据导出方式介绍

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