Hive表操作及管理
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/u012842205/article/details/72765667
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。但缺点也非常明显。因为Hive运算引擎来自MapReduce,MapReduce中间结果都存储在磁盘,IO导致速度很慢,这也是Hive最显著的缺点。
作为对元数据SQL化操作的引擎,Hive同样使用RDBMS的数据表对象管理数据。
一、Hive表
Hive中能存在两种表:
- 内部表(managed table),数据文件、统计文件、元数据都由Hive自己管理,换句话说,这个表数据存储在哪里我们不用关心,也不用提供,Hive默认存储在HDFS。Hive能管理原始数据的整个生命周期。Hive表删除后,数据也随之删除。
- 外部表(external table),数据文件存储在其他系统中,可能是HDFS,也可能是HBase、ASV等,HIve只保留映射关系,但Hive表删除后,数据不会丢失,仍然存在于其他系统中。
二、创建表
由于Hive支持标准的SQL(包括SQL:2003和SQL:2011标准的一些特性),创建表与后面提到的CURD都比较好理解。以下是一些简单的创建表语句例子:
简单的内部表
create table tb (id int, name String, age int);
分区的内部表
create table ez_part_test ( id int, col1 string, col2 string) partitioned by (type int) stored as orc
外部表(HDFS)
create external table example_csv_tb ( id int, col1 string, col2 string) ROW FORMAT delimited fields terminated by ',' lines terminated by '\n' stored as textfile location "/ez/example"
HiveSQL不仅仅定义字段及相应的类型,也提供定义字段属性、表存储格式等的语义。
1、外部表
例如,在HDFS上有个在 hdfs://myhost:8020/ez/example/lang.csv 的数据文件,内容如下:
1,java,20
2,c,40
3,Golang,8
4,Perl,35
5,PHP,20
这时候需要一个Hive表,映射到这个文件,方便用SQL查询,这个表既是外部表。同理映射到HBase表也是外部表。于是我们使用如下语句:
create external table lang ( id int, name string, field1 int) ROW FORMAT delimited fields terminated by ',' lines terminated by '\n' stored as textfile location "/ez/example/lang.csv"
文件第一列是数字,我们定义为id列,第二列定义为name,第三列随便指定个名字为field。列与列间用逗号隔开。一行记录结束用换行符 ‘\n’结尾。于是后面的ROW FORMAT row_format子句定义整个格式行为,如下:
row_format : DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char [ESCAPED BY char]] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char] [NULL DEFINED AS char] -- (Note: Available in Hive 0.13 and later) | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]
必须定义的两个属性之一,其一是DELIMITED,其二是SERDE。第一个用于描述文本文件,第二个用于描述二进制文件(序列化与反序列化)。我们只涉及到描述文本文件。于是描述字段间的分割符号为',',行结束符为'\n'。
stored as file_format声明存储的文件为什么格式。
file_format: : SEQUENCEFILE | TEXTFILE -- (Default, depending on hive.default.fileformat configuration) | RCFILE -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) | ORC -- (Note: Available in Hive 0.11.0 and later) | PARQUET -- (Note: Available in Hive 0.13.0 and later) | AVRO -- (Note: Available in Hive 0.14.0 and later) | INPUTFORMAT input_format_classname OUTPUTFORMAT output_format_classname
这里我们配置TEXTFILE(文本文件),也是默认的Hive外部表存储格式。
location hdfs_path子句意思很明显了,数据文件存储的位置,注:必须是HDFS文件路径。
至此一个最简单的外部表就创建完成了。可以直接使用如下语句查询试试:
select * from lang;
注意:这里我们没有指定数据库,所以这个表将创建在default数据库中,Hive默认内置的一个数据库。
2、内部表
例如,我们没有数据文件,只是想创建一个Hive表,这个Hive表以后用于存储数据用,或从其他数据源导入,或程序写入等。内部表看起来就像RDBMS的数据表,Hive有足够大的权限可以操纵表里的数据,包括删除。
创建外部表时,使用的语句是create external table。而默认情况下,不使用external则是默认创建内部表。
以下是创建表语法:
CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name -- (Note: TEMPORARY available in Hive 0.14.0 and later) [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ... [constraint_specification])] [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] [SKEWED BY (col_name, col_name, ...) -- (Note: Available in Hive 0.10.0 and later)] ON ((col_value, col_value, ...), (col_value, col_value, ...), ...) [STORED AS DIRECTORIES] [ [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] | STORED BY 'storage.handler.class.name' [WITH SERDEPROPERTIES (...)] -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) ] [LOCATION hdfs_path] [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)] -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) [AS select_statement]; -- (Note: Available in Hive 0.5.0 and later; not supported for external tables) CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name LIKE existing_table_or_view_name [LOCATION hdfs_path]; data_type : primitive_type | array_type | map_type | struct_type | union_type -- (Note: Available in Hive 0.7.0 and later) primitive_type : TINYINT | SMALLINT | INT | BIGINT | BOOLEAN | FLOAT | DOUBLE | DOUBLE PRECISION -- (Note: Available in Hive 2.2.0 and later) | STRING | BINARY -- (Note: Available in Hive 0.8.0 and later) | TIMESTAMP -- (Note: Available in Hive 0.8.0 and later) | DECIMAL -- (Note: Available in Hive 0.11.0 and later) | DECIMAL(precision, scale) -- (Note: Available in Hive 0.13.0 and later) | DATE -- (Note: Available in Hive 0.12.0 and later) | VARCHAR -- (Note: Available in Hive 0.12.0 and later) | CHAR -- (Note: Available in Hive 0.13.0 and later) 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, ... > -- (Note: Available in Hive 0.7.0 and later) row_format : DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char [ESCAPED BY char]] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char] [NULL DEFINED AS char] -- (Note: Available in Hive 0.13 and later) | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)] file_format: : SEQUENCEFILE | TEXTFILE -- (Default, depending on hive.default.fileformat configuration) | RCFILE -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) | ORC -- (Note: Available in Hive 0.11.0 and later) | PARQUET -- (Note: Available in Hive 0.13.0 and later) | AVRO -- (Note: Available in Hive 0.14.0 and later) | INPUTFORMAT input_format_classname OUTPUTFORMAT output_format_classname constraint_specification: : [, PRIMARY KEY (col_name, ...) DISABLE NOVALIDATE ] [, CONSTRAINT constraint_name FOREIGN KEY (col_name, ...) REFERENCES table_name(col_name, ...) DISABLE NOVALIDATE
三、创建分区表
目前我只尝试过在内部表上分区,没有尝试过外部表分区。分区是将HDFS中不同分区的数据文件存放于不同的目录下。例如一个Hive内部表数据保存于HDFS中/user/hive/warehouse/mytest.db/下,这个目录下全是数据文件(可能是文本文件格式,也可能是其他格式,根据file_format指定)。这时候若引入一个字段用于分区,则将会在这个目录下产生新的目录,每个目录对应一个分区。每个分区数据分别存在自己对应的目录下。这样查询效率也会更高。
创建分区表将使用到partitioned by子句。如下分区表:
create table partition_tb (
id int, col1 string, col2 string)
partitioned by (type int)
stored as ORC
这里需要注意,当指定分区列时,分区列不能是数据列。上面type列就没有出现在数据列(id,col1,col2)中。而在查询和写入语句中,type列完全可以像普通数据列一样使用,放在where子句,放在select列中。
当表建立好后,只是声明了有一个叫type的列可以用于分隔数据,但没有创建分区出来,也就是说,现在HDFS目录下还没有分区目录,分区信息的元数据也没有形成。那我们是等数据写入时再检测是否分区存在,并创建与否,还是事先建立好所有的分区,静等数据进入呢?这个也是Hive静态分区与动态分区的问题。我们完全可以配置使Hive允许动态分区。这里我只记录了非动态分区的做法(后续学习了动态分区留待补充)。配置参数hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
。
ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION partition_spec [LOCATION 'location1'] partition_spec [LOCATION 'location2'] ...; partition_spec: : (partition_column = partition_col_value, partition_column = partition_col_value, ...)
结合上面的partition_tb表,我们创建一个分区:
alter table partition_tb add partition (type = 1)
注意:这里也可以指定LOCATION子句,这样分区目录将创建到LOCATION下。但之前的数据将还存在这个表中。
为表做分区主要考虑的是效率问题,重点需要考虑分区的列的基数(也就是该列包含唯一值的个数)。选择基数很高的列来做分区会导致数据严重的碎片化。不要对数据过分的分区。如果有太多的小分区,那么对这么多的分区目录进行扫描代价也是比较高的,甚至可能比全表扫描还高。
四、删除表
上面已经提到,对于内部表,删除后hive也会删除HDFS上存储的数据。对于外部表,只是表的元数据(metastore)会删除,真实数据并不会删除。
DROP TABLE [IF EXISTS] table_name [PURGE]; -- (Note: PURGE available in Hive 0.14.0 and later)
下一篇将记录表操作CURD及笔者倒腾Hive遇到的一些坑。
Hive表操作及管理相关推荐
- Hive学习之路(二):Hive表操作详讲
操作内容简介 一.操作前的准备 二.Hive表操作详讲 1. 创建数据库 2. 查看所有数据库/表 3. 在Hive上直接操作HDFS 4. 在Hive上直接执行终端命令 5. 创建数据表/查看表的信 ...
- 2021年大数据Hive(三):手把手教你如何吃透Hive数据库和表操作(学会秒变数仓大佬)
全网最详细的Hive文章系列,强烈建议收藏加关注! 后面更新文章都会列出历史文章目录,帮助大家回顾知识重点. 目录 系列历史文章 前言 Hive数据库和表操作 一.数据库操作 1.创建数据库 2.创建 ...
- Hive-1.2.0学习笔记(四)Hive表管理
鲁春利的工作笔记,谁说程序员不能有文艺范? Hive默认只有一个数据库default,并且默认的文件存储路径由配置文件hive-default.xml文件指定. <property>< ...
- Spark SQL操作Hive表
Spark SQL支持从Hive存储中读写数据.然而,Hive存在很多的依赖,而这些依赖又不包含在默认的各类Spark发型版本中.如果将Hive的依赖放入classpath中,Spark将自动加载它们 ...
- Hive:命令行界面、数据类型、DDL数据定义(数据库及表操作/分区分桶)、DML数据操作(数据导入导出)
目录 1.Hive命令行界面 1.1.选项列表 1.2.变量和属性 1.2.1.Hive中变量和属性命名空间 1.2.2.用户自定义变量 1.2.3..hiverc文件 1.3.一次使用的命令 1.4 ...
- hive 表的常用操作
使用load 方式加载数据到Hive 表中,注意分区表加载数据的特殊性 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) 常见查询练习,如group by.having. ...
- hive删除hbase数据_Hive进阶:Hive通过外部表操作Hbase数据
概述: HBase: 查询效率比较高,常为实时业务提供服务,但是其查询方式比较单一,只能通过row方式get单条数据,或者通过scan加过滤器的方式扫描数据表获取数据. Hive: hive用来存储结 ...
- hive表信息查询:查看表结构、表操作等--转
原文地址:http://www.aboutyun.com/forum.PHP?mod=viewthread&tid=8590&highlight=Hive 问题导读: 1.如何查看hi ...
- HDFS文件和HIVE表的一些操作
HDFS文件和HIVE表的一些操作 1. hadoop fs -ls 可以查看HDFS文件 后面不加目录参数的话,默认当前用户的目录./user/当前用户 $ hadoop fs -ls 16/05 ...
最新文章
- 儿智展---国内首个少儿智能产品专业展11月登陆上海
- 新鲜新奇事物_对各样新奇事物都有兴趣去了解的星座
- Leetcode 96. 不同的二叉搜索树 解题思路及C++实现
- docker run命令详解
- framework7 1.3.5 路由跳转后DOM失效问题
- c语言 判断一个图是否全连通_基于云平台的全链路大规模网络连通性检测系统详解...
- 这个温州人牛上天!30多颗北斗卫星发射成功,有他的功劳!
- 【 IT版 】啥是佩奇?
- 【CCF】201703-1分蛋糕
- 开发里程碑计划_如何通过里程碑控制项目进度
- python主进程退出时子进程也退出_主进程被杀死时,如何保证子进程同时退出,而不变为孤儿进程(三)...
- php 查询cpu使用率,php获取CPU使用情况的代码
- C++ STL 一个简单的文件输入输出示例
- XSS学习之xss20
- 《SpringBoot 手册》:国际化组件 MessageSource
- NLP聊天机器人笔记
- 每日一学20——凉鞋的简易消息机制
- apple tv 开发_如何在Apple TV上管理您的订阅
- php内外边距,CSS 内边距
- 【爬虫】从零开始使用 Scrapy