Hive实际操作用法介绍
这篇文章主要介绍“Hive实际操作用法介绍”，在日常操作中，相信很多人在Hive实际操作用法介绍问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Hive实际操作用法介绍”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
敦煌ssl适用于网站、小程序/APP、API接口等需要进行数据传输应用场景，ssl证书未来市场广阔！成为创新互联公司的ssl证书销售渠道，可以享受市场价格4-6折优惠！如果有意向欢迎电话联系或者加微信：028-86922220（备注：SSL证书合作）期待与您的合作！
Hive表类型测试
内部表
数据准备，先在HDFS上准备文本文件，逗号分割，并上传到/test目录，然后在Hive里创建表，表名和文件名要相同。
$ cat /tmp/table_test.csv 1,user1,1000 2,user2,2000 3,user3,3000 4,user4,4000 5,user5,5000
Hive创建表
hive> CREATE TABLE table_test ( id int, name string, value INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ;
前半部分跟我们使用SQL语法差不多，后面的设置表示我们以’,’为分隔符导入数据。
Hive加载HDFS数据
$ hive -e 'load data local inpath '/tmp/table_test.csv' into table db_test.table_test' Loading data to table db_test.table_test OK Time taken: 0.148 seconds
同一个文件可以多次加载（追加数据），同时会在HDFS数据目录下多生成一个文件。另外这里加载数据local关键字表示我们从本地文件加载，如果不加local表示从HDFS中加载数据。
Hive查看数据
hive> select * from table_test; OK 1 user1 1000 2 user2 2000 3 user3 3000 4 user4 4000 5 user5 5000 Time taken: 0.058 seconds, Fetched: 5 row(s)
你也可以使用select id from table_test，但是注意在Hive中除了select * from table之外可以使用全表扫描之外，其余任何查询都需要走MapRedure。
查看HDFS数据文件
[hadoop@hadoop-nn ~]$ hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/db_test.db/table_test/ Found 1 items -rwxrwxrwx 2 root supergroup 65 2017-06-15 22:27 /user/hive/warehouse/db_test.db/table_test/table_test.csv
注意文件权限属主为root，这是因为我是在root用户下进入hive的，一般在Hadoop用户下进入hive命令行进行创建表。
从HDFS加载数据到Hive,先上传数据到HDFS集群中
[hadoop@hadoop-nn ~]$ hdfs dfs -mkdir /test [hadoop@hadoop-nn ~]$ hdfs dfs -put /tmp/table_test.csv /test/table_test.csv
创建表
[hadoop@hadoop-nn ~]$ hive hive> CREATE TABLE hdfs_table ( id int, name string, value INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ;
加载数据
hive> LOAD DATA INPATH '/test/table_test.csv' OVERWRITE INTO TABLE db_test.hdfs_table; Loading data to table db_test.hdfs_table OK Time taken: 0.343 seconds
hive> select * from db_test.hdfs_table; OK 1 user1 1000 2 user2 2000 3 user3 3000 4 user4 4000 5 user5 5000 Time taken: 0.757 seconds, Fetched: 5 row(s)
注意，如果从HDFS加载数据到Hive后，原有的HDFS的数据文件就不会存在了。
[hadoop@hadoop-nn ~]$ hdfs dfs -ls /test/table_test.csv ls: `/test/table_test.csv': No such file or directory
查看HDFS数据文件
[hadoop@hadoop-nn ~]$ hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/db_test.db/hdfs_table/ Found 1 items -rwxrwxrwx 2 hadoop supergroup 65 2017-06-15 22:54 /user/hive/warehouse/db_test.db/hdfs_table/table_test.csv
再次上传一个文件到对应表的目录（/user/hive/warehouse/db_test.db/hdfs_table）下
[hadoop@hadoop-nn ~]$ cat /tmp/table_test.csv 6,user6,6000 [hadoop@hadoop-nn ~]$ hdfs dfs -put /tmp/table_test.csv /user/hive/warehouse/db_test.db/hdfs_table/table_test_20170616.csv
再次查看Hive表
hive> select * from db_test.hdfs_table; OK 1 user1 1000 2 user2 2000 3 user3 3000 4 user4 4000 5 user5 5000 6 user6 6000 Time taken: 0.053 seconds, Fetched: 6 row(s)
可以看到，我们追加的一个表信息也显示出来了。
分区表
创建分区表时，需要给定一个分区字段，这个分区字段可以是已经存在的，也可以是不存在（如果不存在创建表时会自动添加）。Hive分区概念跟MySQL分区差不多。下面创建一个以月为分区的分区表。
CREATE TABLE par_table ( id int, name string, value INT ) partitioned by (day int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
查看表信息
hive> desc par_table; OK id int name string value int day int # Partition Information # col_name data_type comment day int Time taken: 0.023 seconds, Fetched: 9 row(s)
加载数据到Hive分区表中，需要指定对应的分区表进行数据加载
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/tmp/table_test.csv' OVERWRITE INTO TABLE db_test.par_table PARTITION (day='22'); Loading data to table db_test.par_table partition (day=22) OK Time taken: 0.267 seconds hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/tmp/table_test.csv' OVERWRITE INTO TABLE db_test.par_table PARTITION (day='23'); Loading data to table db_test.par_table partition (day=23) OK Time taken: 0.216 seconds
查看HDFS数据文件展示样式
[hadoop@hadoop-nn ~]$ hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/db_test.db/par_table/ Found 1 items drwxrwxrwx - hadoop supergroup 0 2017-06-16 01:12 /user/hive/warehouse/db_test.db/par_table/day=22 drwxrwxrwx - hadoop supergroup 0 2017-06-16 01:12 /user/hive/warehouse/db_test.db/par_table/day=23
可以看到多了对应的分区目录了。
查询数据，查询时有点不太一样，如果给定一个where条件指定分区字段（也就是根据查询字段来进行分区），这样就只会查询这个分区的内容，不需要加载所有表。如果查询字段不是分区字段，那么就需要扫描所有的分区了。如下两个示例：
hive> select * from db_test.par_table; OK 6 user6 6000 22 6 user6 6000 23 Time taken: 0.054 seconds, Fetched: 2 row(s) hive> select * from db_test.par_table where day=22; OK 6 user6 6000 22 Time taken: 0.068 seconds, Fetched: 1 row(s)
外部表
Hive支持外部表，外部表跟内部表和分区表不同。只需要在HDFS中有了对应的文件，然后在Hive就可以创建一个表并指定对应的目录就可以直接查数据了，而不需要执行数据加载任务。下面来测试看看：
先在HDFS中创建目录和上传文件：
[hadoop@hadoop-nn ~]$ hdfs dfs -mkdir -p /hive/external [hadoop@hadoop-nn ~]$ hdfs dfs -put /tmp/table_test.csv /hive/external/ext_table.csv
然后在Hive中直接创建表：
CREATE EXTERNAL TABLE ext_table ( id int, name string, value INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/hive/external';
此时，直接查询此表，不需要加载数据了
hive> select * from ext_table; OK 6 user6 6000 Time taken: 0.042 seconds, Fetched: 1 row(s)
Hive还支持桶表，这里就不说了，很少用，有兴趣自行查看资料。
最后来一个MapReduce处理Hive的过程
hive> select count(*) from table_test; WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases. Query ID = hadoop_20170616021047_9c0dc1bf-383f-49ad-83e2-e2e5dfdcb20c Total jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 Number of reduce tasks determined at compile time: 1 In order to change the average load for a reducer (in bytes): set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=In order to limit the maximum number of reducers: set hive.exec.reducers.max=In order to set a constant number of reducers: set mapreduce.job.reduces=Starting Job = job_1497424827481_0004, Tracking URL = http://master:8088/proxy/application_1497424827481_0004/ Kill Command = /usr/local/hadoop/bin/hadoop job -kill job_1497424827481_0004 Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 1 2017-06-16 02:10:52,914 Stage-1 map = 0%, reduce = 0% 2017-06-16 02:10:57,062 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.11 sec 2017-06-16 02:11:02,204 Stage-1 map = 100%, reduce = 100%, Cumulative CPU 2.53 sec MapReduce Total cumulative CPU time: 2 seconds 530 msec Ended Job = job_1497424827481_0004 MapReduce Jobs Launched: Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 2.53 sec HDFS Read: 7980 HDFS Write: 102 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 2 seconds 530 msec OK 10 Time taken: 15.254 seconds, Fetched: 1 row(s)
可以好好看一下处理过程，由于是测试环境所以MP时间很久。
视图
另外Hive也支持视图，使用非常简单，如下配置：
hive> create view view_test as select * from table_test; OK Time taken: 0.054 seconds hive> select * from view_test; OK d1 user1 1000 d1 user2 2000 d1 user3 3000 d2 user4 4000 d2 user5 5000 Time taken: 0.057 seconds, Fetched: 5 row(s)
Hive元数据信息
然后我们来查看一下Hive元数据表信息，在MySQL的hive库下的DBS表中存储Hive创建的库信息：
mysql> select * from DBS; +-------+-----------------------+---------------------------------------------------+---------+------------+------------+ | DB_ID | DESC | DB_LOCATION_URI | NAME | OWNER_NAME | OWNER_TYPE | +-------+-----------------------+---------------------------------------------------+---------+------------+------------+ | 1 | Default Hive database | hdfs://master:8020/user/hive/warehouse | default | public | ROLE | | 6 | NULL | hdfs://master:8020/user/hive/warehouse/db_test.db | db_test | hadoop | USER | +-------+-----------------------+---------------------------------------------------+---------+------------+------------+ 2 rows in set (0.00 sec) DB_ID：库ID，具有唯一性。 DESC：库描述信息。 DB_LOCATION_URI：库在HDFS的URI地址。 NAME：库名称。 OWNER_NAME：库的所有者，用什么系统用户登录Hive创建的，其所有者就是谁，一般要在Hadoop用户下登录Hive。 OWNER_TYPE：库的所有者类型。 在hive库下的TBLS表中存储我们创建的表的元数据信息：
mysql> select * from TBLS; +--------+-------------+-------+------------------+--------+-----------+-------+------------+----------------+--------------------+--------------------+ | TBL_ID | CREATE_TIME | DB_ID | LAST_ACCESS_TIME | OWNER | RETENTION | SD_ID | TBL_NAME | TBL_TYPE | VIEW_EXPANDED_TEXT | VIEW_ORIGINAL_TEXT | +--------+-------------+-------+------------------+--------+-----------+-------+------------+----------------+--------------------+--------------------+ | 11 | 1497579800 | 6 | 0 | root | 0 | 11 | table_test | MANAGED_TABLE | NULL | NULL | | 16 | 1497581548 | 6 | 0 | hadoop | 0 | 16 | hdfs_table | MANAGED_TABLE | NULL | NULL | | 26 | 1497584489 | 6 | 0 | hadoop | 0 | 26 | par_table | MANAGED_TABLE | NULL | NULL | | 28 | 1497591914 | 6 | 0 | hadoop | 0 | 31 | ext_table | EXTERNAL_TABLE | NULL | NULL | +--------+-------------+-------+------------------+--------+-----------+-------+------------+----------------+--------------------+--------------------+ 4 rows in set (0.00 sec) 解释几个重要参数： TBL_ID：表ID，具有唯一性。 CREATE_TIME：表创建时间。 DB_ID：所属库的ID。 LAST_ACCESS_TIME：最后一次访问时间。 OWNER：表的所有者，用什么系统用户登录Hive创建的，其所有者就是谁，一般要在Hadoop用户下登录Hive。 TBL_NAME：表名称。 TBL_TYPE：表类型，MANAGED_TABLE表示受托管的表（如内部表、分区表、桶表），EXTERNAL_TABLE表示外部表，两个有个很大的区别就是受托管的表，当你执行DROP TABLE动作时，会把Hive元数据信息连同HDFS数据也一同删除。而外部表执行DROP TABLE时不会删除HDFS的数据，只是把元数据信息删除了。
到此，关于“Hive实际操作用法介绍”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
分享名称：Hive实际操作用法介绍
URL标题：http://myzitong.com/article/ieedee.html