Hive05_DML 操作

1 DML 数据操作

1.1 数据导入

1.1.1 向表中装载数据(Load)

1)语法

sql 复制代码
hive> load data [local] inpath '数据的 path' [overwrite] into table 
student [partition (partcol1=val1,...)];

(1)load data:表示加载数据

(2)local:表示从本地加载数据到 hive 表;否则从 HDFS 加载数据到 hive 表

(3)inpath:表示加载数据的路径

(4)overwrite:表示覆盖表中已有数据,否则表示追加

(5)into table:表示加载到哪张表

(6)student:表示具体的表

(7)partition:表示上传到指定分区

1.1.2 案例实操

1 创建一张表

sql 复制代码
 create table student1(id string, name string) row format delimited fields terminated by '\t';

分别使用insert和put方式,各添加3条数据

查询表中的总数据条数

复制代码
select count(id) from student1;

2 创建同样结构的一张表

sql 复制代码
 create table student2(id string, name string) row format delimited fields terminated by '\t';

使用load添加数据

sql 复制代码
load data local inpath '/usr/soft/datas/data3' into table student2;

再次查询表中的总数据条数

复制代码
select count(id) from student2;

(3)加载 HDFS 文件到 hive 中

上传文件到 HDFS

sh 复制代码
[root@hadoop2 datas]# hadoop fs -put /usr/soft/datas/data3 /user/
或者
hive (default)> dfs -put /usr/soft/datas/data3 /user/;

加载 HDFS 上数据

sql 复制代码
hive (default)> load data inpath '/user/data3' into table student2;

(4)加载数据覆盖表中已有的数据

上传文件到 HDFS

sql 复制代码
hive (default)> dfs -put /usr/soft/datas/data4 /user/;

加载数据覆盖表中已有的数据

sql 复制代码
hive (default)> load data inpath '/user/data3' overwrite into table student2;

1.2 通过查询语句向表中插入数据(Insert)

1)创建一张表
sql 复制代码
hive (default)> create table student(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t';
2)基本插入数据
sql 复制代码
hive (default)> insert into table student_par values(1,'wangwu'),(2,'zhaoliu');
3)基本模式插入(根据单张表查询结果)
sql 复制代码
hive (default)> insert into table student_par select id, name from student2 where name='tom';
复制代码
hive (default)> insert overwrite table student_par select id, name from student2 where name='tom';

insert into:以追加数据的方式插入到表或分区,原有数据不会删除
insert overwrite:会覆盖表中已存在的数据
注意:insert 不支持插入部分字段

1.3 查询语句中创建表并加载数据(As Select)

根据查询结果创建表(查询的结果会添加到新创建的表中)

sql 复制代码
create table if not exists student3 as select id, name from student2;

1.4 创建表时通过 Location 指定加载数据路径

1)上传数据到 hdfs 上

sql 复制代码
hive (default)> dfs -mkdir /student;
hive (default)> dfs -put /usr/soft/data3/student.txt /student;

2)创建表,并指定在 hdfs 上的位置

sql 复制代码
hive (default)> create external table if not exists student5(
 id int, name string)
 row format delimited fields terminated by '\t'
 location '/student;

3)查询数据

sql 复制代码
hive (default)> select * from student5;

2 DML 数据导出

2.1 Insert 导出

1)将查询的结果导出到本地

SQL 复制代码
hive (default)> insert overwrite local directory '/usr/soft/datas/export/student2' 
select * from student2;

2)将查询的结果格式化导出到本地

SQL 复制代码
hive(default)>insert overwrite local directory  '/usr/soft/datas/export/student3' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' select * from student2;

3)将查询的结果导出到 HDFS 上(没有 local)

sql 复制代码
hive (default)> insert overwrite directory '/user/hive/student4' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'  select * from student2;

2.2 Hive Shell 命令导出

基本语法:(hive -f/-e 执行语句或者脚本 > file)

sql 复制代码
[root@hadoop2 hive]# bin/hive -e 'select * from default.mystudent;' > /usr/soft/datas/export/student4.txt;

2.3 Export 导出到 HDFS 上

复制代码
(defahiveult)> export table default.mystudent to '/user/hive/warehouse/export/student';

export 和 import 主要用于两个 Hadoop 平台集群之间 Hive 表迁移。

2.4 清除表中数据(Truncate)

注意:Truncate 只能删除管理表,不能删除外部表中数据

sql 复制代码
hive (default)> truncate table student2;

t.mystudent to '/user/hive/warehouse/export/student';

复制代码
export 和 import 主要用于两个 Hadoop 平台集群之间 Hive 表迁移。



### 2.4 清除表中数据(Truncate)

注意:Truncate 只能删除管理表,不能删除外部表中数据

```sql
hive (default)> truncate table student2;
相关推荐
飞飞传输13 小时前
飞驰云联文件交换建设方法论:从单点传输到持续治理
大数据·运维·安全
得帆低代码PaaS13 小时前
企业级 Agent 架构:MCP、Integration、数据与治理能力
大数据·人工智能·架构·ai agent·企业数字化·mcp
TDengine (老段)19 小时前
TDengine IDMP 十大实用功能(9)
大数据·数据库·人工智能·物联网·时序数据库·tdengine·idmp
播播资源21 小时前
同账户实测 11 个多模态模型:图像 0.03 元起、竖屏视频 8 元一条,最贵和最便宜差 267 倍
大数据·人工智能·深度学习
全栈陈序员1 天前
Git】从入门到精通(八)—— git log:查看提交历史
大数据·git·elasticsearch
演艺大赏1 天前
NiFi 从 3 台扩到 25 台:三轮扩容后我才明白,证书必须全量重签、安装包绝对不能拷
大数据
做科研的周师兄1 天前
【R语言实战】MixSIAR 氢氧同位素水源解析全流程:从混合空间校验到贝叶斯 MCMC 收敛诊断(后附完整代码)
java·大数据·开发语言
isfox1 天前
MapReduce 数据清洗:脏数据进来,干净数据出去,连 Reduce 都省了
大数据
Francek Chen1 天前
【大数据处理与分析】数据仓库Hive:09 Hive 编程实践
大数据·数据仓库·hive·hadoop·sql
其实防守也摸鱼2 天前
个人学习 Pwn 思路:从基础到漏洞利用的进阶路径
大数据·前端·人工智能·chrome·算法·安全·网络安全