一、 创建表

在官方的wiki里,example是这种:

Sql代码  
  1. CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
  2. [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
  3. [COMMENT table_comment]
  4. [PARTITIONED BY (col_name data_type
  5. [COMMENT col_comment], ...)]
  6. [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...)
  7. [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)]
  8. INTO num_buckets BUCKETS]
  9. [ROW FORMAT row_format]
  10. [STORED AS file_format]
  11. [LOCATION hdfs_path]

[ROW FORMAT DELIMITED]keyword,是用来设置创建的表在载入数据的时候,支持的列分隔符;

[STORED AS file_format]keyword是用来设置载入数据的数据类型。Hive本身支持的文件格式仅仅有:Text File,Sequence File。假设文件数据是纯文本,能够使用 [STORED AS TEXTFILE]。假设数据须要压缩,使用 [STORED AS SEQUENCE] 。通常情况,仅仅要不须要保存序列化的对象,我们默认採用[STORED AS TEXTFILE]。

那么我们创建一张普通的hive表,hive sql就例如以下:

Sql代码    
  1. CREATE TABLE test_1(id INTname STRING, city STRING) SORTED BY TEXTFILE ROW FORMAT DELIMITED‘\t’

当中,hive支持的字段类型,并不多,能够简单的理解为数字类型和字符串类型,具体列表例如以下:

Sql代码    
  1. TINYINT
  2. SMALLINT
  3. INT
  4. BIGINT
  5. BOOLEAN
  6. FLOAT
  7. DOUBLE
  8. STRING

Hive的表,与普通关系型数据库,如mysql在表上有非常大的差别,全部hive的表都是一个文件,它是基于Hadoop的文件系统来做的。

hive整体来说能够总结为三种不同类型的表。

1. 普通表

普通表的创建,如上所说,不讲了。当中,一个表,就相应一个表名相应的文件。

2. 外部表

EXTERNAL keyword能够让用户创建一个外部表,在建表的同一时候指定一个指向实际数据的路径(LOCATION),Hive 创建内部表时,会将数据移动到数据仓库指向的路径;若创建外部表,仅记录数据所在的路径,不正确数据的位置做不论什么改变。在删除表的时候,内部表的元数据和数据会被一起删除,而外部表仅仅删除元数据,不删除数据。详细sql例如以下:

Sql代码    
  1. CREATE EXTERNAL TABLE test_1(id INTname STRING, city STRING) SORTED BY TEXTFILE ROW FORMAT DELIMITED‘\t’ LOCATION ‘hdfs://../../..’

3. 分区表

有分区的表能够在创建的时候使用 PARTITIONED BY 语句。一个表能够拥有一个或者多个分区,每个分区单独存在一个文件夹下。并且,表和分区都能够对某个列进行 CLUSTERED BY 操作,将若干个列放入一个桶(bucket)中。也能够利用SORT BY 对数据进行排序。这样能够为特定应用提高性能。详细SQL例如以下:

Sql代码    
  1. CREATE TABLE test_1(id INTname STRING, city STRING) PARTITIONED BY (pt STRING) SORTED BY TEXTFILE ROW FORMAT DELIMITED‘\t’

Hive的排序,由于底层实现的关系,比較不同于普通排序,这里先不讲。

桶的概念,主要是为性能考虑,能够理解为对分区内列,进行再次划分,提高性能。在底层,一个桶事实上是一个文件。假设桶划分过多,会导致文件数量暴增,一旦达到系统文件数量的上限,就杯具了。哪种是最优数量,这个哥也不知道。

分区表实际是一个目录,表名即目录名。每一个分区,实际是表名这个目录以下的不同文件。分区能够依据时间、地点等等进行划分。比方,每天一个分区,等于每天存每天的数据;或者每一个城市,存放每一个城市的数据。每次查询数据的时候,仅仅要写下类似 where pt=2010_08_23这种条件就可以查询指定时间得数据。

整体而言,普通表,类似mysql的表结构,外部表的意义很多其它是指数据的路径映射。分区表,是最难以理解,也是最hive最大的优势。之后会专门针对分区表进行解说。

二、 载入数据

Hive不支持一条一条的用insert语句进行插入操作,也不支持update的操作。数据是以load的方式,载入到建立好的表中。数据一旦导入,则不可改动。要么drop掉整个表,要么建立新的表,导入新的数据。

官方指导为:

Sql代码    
  1. LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

Hive在数据load这块,慷慨向分为两种方式,load文件或者查询一张表,或者将某张表里的额查询结果插入指定表。

假设划分更细一点个人归纳总结为4种不同的方式的load:

1. Load data到指定的表

直接将file,载入到指定的表,当中,表能够是普通表或者分区表。详细sql例如以下:

Sql代码    
  1. LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/admin/test/test.txt' OVERWRITE INTO TABLE test_1

keyword[OVERWRITE]意思是是覆盖原表里的数据,不写则不会覆盖。

    keyword[LOCAL]是指你载入文件的来源为本地文件,不写则为hdfs的文件。

    当中

     ‘home/admin/test/test.txt’是相对路径

     ‘/home/admin/test/test.txt’为据对路径

2. load到指定表的分区

直接将file,载入到指定表的指定分区。表本身必须是分区表,假设是普通表,导入会成功,可是数据实际不会被导入。详细sql例如以下:

Sql代码    
  1. LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/admin/test/test.txt' OVERWRITE INTO TABLE test_1 PARTITION(pt=’xxxx)

load数据,hive支持目录的方式,将目录内的全部文件,都load到指定表中。Hdfs会将文件系统内的某目录路径内的文件,分散到不同的实际物理地址中。这样,在数据量非常大的时候,hive支持读取多个文件加载,而不须要限定在唯一的文件里。

    

3. insert+select

这个是全然不同于文件操作的数据导入方式。官方指导为:

Sql代码    
  1. Standard syntax:
  2. INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement
  3. Hive extension (multiple inserts):
  4. FROM from_statement
  5. INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1
  6. [INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2] ...
  7. Hive extension (dynamic partition inserts):
  8. INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement

这个的使用方法,和上面两种直接操作file的方式,截然不同。从sql语句本身理解,就是把查询到的数据,直接导入另外一张表。这个临时不细致分析,之后查询章节,再细讲。

4. alter 表,对分区操作

在对表结构进行改动的时候,我们能够添加一个新的分区,在添加新分区的同一时候,将数据直接load到新的分区其中。

Sql代码    
  1. ALTER TABLE table_name ADD
  2. partition_spec [ LOCATION 'location1' ]
  3. partition_spec [ LOCATION 'location2' ] ...

三、 查询

……

最新文章

  1. socket选项总结(setsocketopt)
  2. 判断js数据类型和clone
  3. 用Js+css3实现图片旋转,缩放,裁剪,滤镜
  4. Java Web 设置默认首页
  5. 机器学习公开课笔记(4):神经网络(Neural Network)——表示
  6. UIScrollView 与 UIPageView 的联合使用
  7. MATLAB描绘极坐标图像——polar
  8. ACdreamoj1110(多重背包)
  9. HTML5 的WebSocket
  10. 想在网上保持匿名?教你用Linux如何实现!
  11. C# ListView 控件和 INotifyPropertyChanged 接口
  12. bootstrap tooltips在 angularJS中的使用
  13. kerberos环境下spark消费kafka写入到Hbase
  14. Bootstrap 分页、标签、徽章、超大屏幕、页面标题
  15. Java 理论与实践: 用弱引用堵住内存泄漏
  16. M2Crypto安装方法以及配置LDFLAGS、CFLAGS
  17. Fiddler抓包工具使用方法
  18. R中的路径设置
  19. 安装顺序----------SQL server 2008 r2;VS2008;VS2010;
  20. 修改myeclipse字体与操作系统的字体一致

热门文章

  1. Java String.contains()方法(转载)
  2. 本博客css style
  3. libiconv2.dll
  4. 安卓手机无法连接VPN的解决办法
  5. leetcode其余题目
  6. iPhone不同机型适配 6/6plus --备用
  7. REST响应处理
  8. Java线程监听,意外退出线程后自动重启
  9. hdu 3072
  10. 关于keil中data,idata,xdata,pdata,code的问题