【大数据进阶第三阶段之Hive学习笔记】Hive的数据类型与数据操作

目录

1、Hive数据类型

1.1、基本数据类型

1.2、集合数据类型

1.3、类型转化

2、DDL数据定义

2.1、创建数据库

2.2、查询数据库

2.3删除数据库

2.4、创建表

2.4.1、内部表

2.4.2、外部表

2.4.3管理表与外部表的互相转换

2.5、分区表(partition)

2.6、修改表

2.6.1重命名表

2.6.2增加/修改/替换列信息

2.6.3删除表

3、DML数据操作

[3.1 数据导入](#3.1 数据导入)

[3.1.1 向表中装载数据(Load)](#3.1.1 向表中装载数据(Load))

[3.1.2 通过查询语句向表中插入数据(Insert)](#3.1.2 通过查询语句向表中插入数据(Insert))

[3.1.3 查询语句中创建表并加载数据(As Select)](#3.1.3 查询语句中创建表并加载数据(As Select))

[3.1.4 创建表时通过Location指定加载数据路径](#3.1.4 创建表时通过Location指定加载数据路径)

[3.1.5 Import数据到指定Hive表中](#3.1.5 Import数据到指定Hive表中)

[3.2 数据导出](#3.2 数据导出)

[3.2.1 Insert导出](#3.2.1 Insert导出)

[3.2.2 Hadoop命令导出到本地](#3.2.2 Hadoop命令导出到本地)

[3.2.3 Hive Shell 命令导出](#3.2.3 Hive Shell 命令导出)

[3.2.4 Export导出到HDFS上](#3.2.4 Export导出到HDFS上)

[3.3 清除表中数据(Truncate)](#3.3 清除表中数据(Truncate))


1、Hive数据类型

1.1、基本数据类型

红标为常用的数据类型;

对于Hive的String类型相当于数据库的varchar类型,该类型是一个可变的字符串,不过它不能声明其中最多能存储多少个字符。

1.2、集合数据类型

1.3、类型转化

可以使用CAST操作显示进行数据类型转换

例如CAST('1' AS INT)将把字符串'1' 转换成整数1;如果强制类型转换失败,如执行CAST('X' AS INT),表达式返回空值 NULL。

2、DDL数据定义

2.1、创建数据库

创建一个数据库,数据库在HDFS上的默认存储路径是/opt/hive/warehouse/*.db

create database hivetest;
避免要创建的数据库已经存在错误,增加if not exists判断。(标准写法)

create database if not exists hivetest;
创建一个数据库,指定数据库在HDFS上存放的位置

create database if not exists hivetest location 'hdfs路径';

2.2、查询数据库

显示数据库

show databases;
​ 过滤显示查询的数据库

show databases like 'hivetest*';
查看数据库详情

desc database hivetest;
切换当前数据库

use 目标数据库名称;

2.3删除数据库

删除空数据库

drop database 库名;
如果删除的数据库不存在,最好采用 if exists判断数据库是否存在

drop database if exists 库名;
如果数据库不为空,可以采用cascade命令,强制删除

drop database 库名 cascade;

2.4、创建表

建表语法

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name

[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]

[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]

[ROW FORMAT row_format]

[STORED AS file_format]

[LOCATION hdfs_path]

字段解释说明:

(1)CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在,则抛出异常;用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。

(2)EXTERNAL关键字可以让用户创建一个外部表,在建表的同时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,不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候,内部表的元数据和数据会被一起删除,而外部表只删除元数据,不删除数据。

(3)COMMENT:为表和列添加注释。

(4)PARTITIONED BY创建分区表

(5)CLUSTERED BY创建分桶表

(6)SORTED BY不常用

(7)ROW FORMAT

DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]

​ [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]

| SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]

用户在建表的时候可以自定义SerDe或者使用自带的SerDe。如果没有指定ROW FORMAT 或者ROW FORMAT DELIMITED,将会使用自带的SerDe。在建表的时候,用户还需要为表指定列,用户在指定表的列的同时也会指定自定义的SerDe,Hive通过SerDe确定表的具体的列的数据。

SerDe是Serialize/Deserilize的简称,目的是用于序列化和反序列化。

(8)STORED AS指定存储文件类型

常用的存储文件类型:SEQUENCEFILE(二进制序列文件)、TEXTFILE(文本)、RCFILE(列式存储格式文件)

如果文件数据是纯文本,可以使用STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩,使用 STORED AS SEQUENCEFILE。

(9)LOCATION :指定表在HDFS上的存储位置。

(10)LIKE允许用户复制现有的表结构,但是不复制数据。

2.4.1、内部表

默认创建的表都是所谓的管理表,有时也被称为内部表。因为这种表,Hive会(或多或少地)控制着数据的生命周期。Hive默认情况下会将这些表的数据存储在由配置项hive.metastore.warehouse.dir(例如,/opt/hive/warehouse)所定义的目录的子目录下。 当我们删除一个管理表时,Hive也会删除这个表中数据。管理表不适合和其他工具共享数据。

普通创建表

create table if not exists student2(

id int, name string

)

row format delimited fields terminated by '\t';

根据查询结果创建表(查询的结果会添加到新创建的表中)

create table if not exists student3 as select id, name from student;

根据已经存在的表结构创建表

create table if not exists student4 like student;

查询表的类型

desc formatted student2;

2.4.2、外部表

因为表是外部表,所以Hive并非认为其完全拥有这份数据。删除该表并不会删除掉这份数据,不过描述表的元数据信息会被删除掉。

管理表和外部表的使用场景

每天将收集到的网站日志定期流入HDFS文本文件。在外部表(原始日志表)的基础上做大量的统计分析,用到的中间表、结果表使用内部表存储,数据通过SELECT+INSERT进入内部表。

案例详解

分别创建employee外部表,并向表中导入数据。

Michael|Montreal,Toronto|Male,30|DB:80|Product:DeveloperLead

Will|Montreal|Male,35|Perl:85|Product:Lead,Test:Lead

Shelley|New York|Female,27|Python:80|Test:Lead,COE:Architect

Lucy|Vancouver|Female,57|Sales:89|Sales:Lead

建表语句

创建员工表

create external table if not exists employee(

name string,

address array<string>,

personalInfo array<string>,

technol map<string,int>,

jobs map<string,string>)

row format delimited

fields terminated by '|'

collection items terminated by ','

map keys terminated by ':'

lines terminated by '\n';

向外部表中导入数据

load data local inpath '/root/employee.txt' into table employee;

查询结果

select * from employee;

2.4.3管理表与外部表的互相转换

修改内部表student2为外部表

alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');

修改外部表student2为内部表

alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='FALSE');

注意:('EXTERNAL'='TRUE')和('EXTERNAL'='FALSE')为固定写法,区分大小写!

2.5、分区表(partition)

分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹,该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive中的分区就是分目录,把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区,这样的查询效率会提高很多。

2.5.1、分区表基本操作

数据

10,ACCOUNTING,NEW YORK

10,ACCOUNTING,NEW YORK

10,ACCOUNTING,NEW YORK

20,RESEARCH,DALLAS

20,RESEARCH,DALLAS

20,RESEARCH,DALLAS

30,SALES,CHICAGO

30,SALES,CHICAGO

1.引入分区表(需要根据日期对日志进行管理)

/opt/hive/warehouse/log_partition/20170702/20170702.log

/opt/hive/warehouse/log_partition/20170703/20170703.log

/opt/hive/warehouse/log_partition/20170704/20170704.log

2.创建分区表语法

create table dept_partition(

deptno int, dname string, loc string

)

partitioned by (month string)

row format delimited fields terminated by ',';

3.加载数据到分区表中

load data local inpath '/opt/dept.txt' into table default.dept_partition partition(month='201707');

load data local inpath '/opt/dept.txt' into table default.dept_partition partition(month='201708');

load data local inpath '/opt/dept.txt' into table default.dept_partition partition(month='201709');

4.查询分区表中数据

单分区查询

select * from dept_partition where month='201709';

多分区联合查询

select * from dept_partition where month='201709'

union

select * from dept_partition where month='201708'

union

select * from dept_partition where month='201707';

注意:

Hive 1.2.0之前的版本仅支持UNION ALL,其中重复的行不会被删除。

Hive 1.2.0和更高版本中,UNION的默认行为是从结果中删除重复的行。

5.增加分区

alter table dept_partition add partition(month='201706') ;

alter table dept_partition add partition(month='201705') partition(month='201704');

6.删除分区

alter table dept_partition drop partition (month='201704');

alter table dept_partition drop partition (month='201705'), partition (month='201706')

7.查看分区表有多少分区

show partitions dept_partition;

8.查看分区表结构

desc formatted dept_partition;

2.6、修改表

2.6.1重命名表

语法

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name

实例

alter table dept_partition2 rename to dept_partition3;

2.6.2增加/修改/替换列信息

语法

更新列

ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]

增加和替换列

ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)

注:ADD是代表新增一字段,字段位置在所有列后面(partition列前),REPLACE则是表示替换表中所有字段。

案例

添加列

alter table dept_partition add columns(deptdesc string);

更新列

alter table dept_partition change column deptdesc desc int;

替换列

alter table dept_partition replace columns(deptno string, dname string, loc string);

2.6.3删除表

drop table dept_partition;

注意:外部表不能简单的通过这个命令删除,这个命令只能删除外部表的元数据,没有办法删除hdfs上面的数据,如果需要将外部表彻底删除,有以下方法:

方案一:转换为内部表再删除

ALTER TABLE xxx SET TBLPROPERTIES('EXTERNAL'='False');

drop table xxx;

方案二:删除元数据,然后使用hdfs删除数据

3、DML数据操作

3.1 数据导入

3.1.1 向表中装载数据(Load)

语法

hive> load data [local] inpath '路径' [overwrite] into table 表名 [partition (partcol1=val1,...)];

1

(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)表名:表示具体的表

(7)partition:表示上传到指定分区

3.1.2 通过查询语句向表中插入数据(Insert)

案例

基本插入

insert into table student partition(month='201709') values(1,'wangwu');

insert overwrite table student partition(month='201708') select id, name from student where month='201709';

多插入

from dept_partition

insert overwrite table dept_partition partition(month='201707')

select deptno,dname,loc where month='201709'

insert overwrite table dept_partition partition(month='201706')

select deptno,dname,loc where month='201709';

3.1.3 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)

create table if not exists student3 as select id, name from student;

3.1.4 创建表时通过Location指定加载数据路径

创建表,并指定在hdfs上的位置

create table if not exists student5(

id int, name string)

row format delimited fields terminated by '\t'

location '/user/hive/warehouse/student5';

上传数据到hdfs上

dfs -put /opt/datas/student.txt /opt/hive/warehouse/student5;

3.1.5 Import数据到指定Hive表中

注意:先用export导出后,再将数据导入。

import table student2 partition(month='201709') from '/opt/hive/warehouse/export/student';

3.2 数据导出

3.2.1 Insert导出

1.将查询的结果导出到本地

insert overwrite local directory '/opt/datas' select * from dept_partition;

2.将查询的结果格式化导出到本地

insert overwrite local directory '/opt/datas/dept1'

row format delimited

fields terminated by '|'

select * from dept_partition;

3.将查询的结果导出到HDFS上(没有local)

insert overwrite directory '/opt/datas/dept'

row format delimited

fields terminated by '|'

select * from dept_partition;

3.2.2 Hadoop命令导出到本地

dfs -get /opt/hive/warehouse/employee/employee.txt /opt/datas/dept2/dept.txt;

3.2.3 Hive Shell 命令导出

基本语法:(hive -f/-e 执行语句或者脚本 > file)

hive -e 'select * from hivetest.dept_partition;' > /opt/datas/dept3/dept.txt;

注意:需要在shell窗口执行,需要库名.表名,需要本地文件夹存在。

3.2.4 Export导出到HDFS上

export table hivetest.dept_partition to '/opt/datas/dept2';

3.3 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

truncate table student;

相关推荐
冬瓜31218 分钟前
linux-c 使用c语言操作sqlite3数据库-1
数据库·sqlite
夜色呦21 分钟前
现代电商解决方案:Spring Boot框架实践
数据库·spring boot·后端
小_太_阳25 分钟前
hadoop_yarn详解
大数据·hadoop·yarn
WangYaolove131443 分钟前
请解释Python中的装饰器是什么?如何使用它们?
linux·数据库·python
Data-Miner1 小时前
大数据湖项目建设方案(100页WORD)
大数据·big data
我是黄大仙1 小时前
利用飞书多维表格自动发布版本
运维·服务器·数据库·飞书
曾经的三心草1 小时前
Mysql之约束与事件
android·数据库·mysql·事件·约束
WuMingf_1 小时前
redis
数据库·redis
张某布响丸辣1 小时前
SQL中的时间类型:深入解析与应用
java·数据库·sql·mysql·oracle