Hive数据库操作(持续更新)

Hive数据结构

除了基本数据类型(与java类似),hive支持三种集合类型

Hive集合类型数据

array、map、structs

hive (default)> create table test(
              > name string,
              > friends array<string>,
              > children map<string,int>,
              > address struct<street:string,city:string>)
              > row format delimited        -- 限制多个字段分段符
              > fields terminated by ','    -- 字段之间以','分割
              > collection items terminated by '_'  -- 字段内部用'_'分割(包括array、map)
              > map keys terminated by ':'          -- map内key-value用':'
              > lines terminated by '\n';           -- 不同行,用回车'\n'

按表格式,写一份数据,传到hdfs对应的hive-test表下,

Lili,bingbing_xinxin,Lucifa:18_Jack:19,Nanjing_Beijing

然后查询数据库,即可得到查询结果;

test.name       test.friends        test.children           test.address
Lili        ["bingbing","xinxin"]   {"Lucifa":18,"Jack":19} {"street":"Nanjing","city":"Beijing"}
  • 所以Hive的数据,一定是要按设计的格式,严格排列才能读取的!!!

查询集合数据

hive (default)> select friends[0] from test;    -- 可以像java数组那样访问
OK
bingbing

查询map数据

hive (default)> select children['Lucifa'] from test;    -- 只能用key来访问
OK
18

查询结构体数据

hive (default)> select address.street from test;        -- address.street访问
OK
street
Nanjing

DDL操作

库、表的增删改查

数据库

  1. 创建数据库

    除了location参数,其他跟mysql一样,支持like,desc

    hive (default)> create database if not exists hive;
    OK
    -- 同时HDFS增加文件/user/hive/warehouse/hive.db
    hive (default)> create database if not exists hive location /hive;
    OK
    -- 自定义创建的数据库在HDFS的路径
    -- 查看库信息
    hive (default)> desc database hive;
    OK
    db_name comment location    owner_name  owner_type  parameters
    hive        hdfs://master:9000/user/hive/warehouse/hive.db  whr USER
  1. 修改数据库

    无法修改数据库名和目录位置;

    alter

  2. 删库

    -- 库必须为空
    hive (default)> drop database test;
    -- 强制删除cascade
    hive (default)> drop database test cascade;

  1. 查看一下表信息

    hive (default)> show create table test;
    ​
    CREATE TABLE `test`(
      `name` string, 
      `friends` array<string>, 
      `children` map<string,int>, 
      `address` struct<street:string,city:string>)
    ROW FORMAT DELIMITED    --分隔符
      FIELDS TERMINATED BY ',' 
      COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '_' 
      MAP KEYS TERMINATED BY ':' 
      LINES TERMINATED BY '\n' 
    STORED AS INPUTFORMAT   --输入格式
      'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' 
    OUTPUTFORMAT            --输出格式
      'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
    LOCATION                --存储位置
      'hdfs://master:9000/user/hive/warehouse/test'
    TBLPROPERTIES (         
      'transient_lastDdlTime'='1569750450')
  2. 内部表(管理表)、外部表

    内部表:删除,同时删除元数据和hdfs数据;

    外部表:删除,只会删除元数据信息,不删hdfs数据;

    修改student内部表为外部表:

    alter table student set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');--后面必须大写

    修改外部表为内部表:

    alter table student set tblproperties('EXTERNAL'='False');

    查询表类型

    desc formatted student;
  3. 分区表

    避免暴力扫描;

    一个分区就是hdfs上的一个独立文件夹;Hive的分区就是hdfs的目录分割;

    创建一个分区表:(在元数据PARTITIONS表中存有分区信息)

    hive (default)> create table dept_partition(
                  > deptno int,dname string, loc string)
                  > partitioned by (month string)   -- 以month分区,month默认也算作一个字段
                  > row format delimited fields terminated by '\t';

    加载数据:

    load data [local] inpath 'path'  [overwrite] into table [partition_psc];
    local:
        有==>从linux本地加载数据
        无==>从hdfs加载数据,相当于执行mv操作(无指的是没有local参数时,而不是本地中没有这个文件)
    overwrite
        有==>覆盖掉表中原来的数据
        无==>在原来的基础上追加新的数据
    查询:
    -- 分区查询where
    hive (default)> select * from dept_partition where month = '2019-9-31';

    单独添加分区

    -- 可添加多个分区
    hive (default)> alter table dept_partition add partition(month='2019-9-29') partition(month='2019-9-28');

    删除分区

    -- add改成drop,每个分区间加 ','
    hive (default)> alter table dept_partition drop partition(month='2019-9-29'),partition(month='2019-9-28');
    查看有多少分区
    hive (default)> show partitions dept_partition;
  4. 二级分区表:

    其实就是以两个字段来分区

    hive (default)> create table dept_2(
                  > deptno int,dname string,loc string)
                  > partitioned by (month string,day string)
                  > row format delimited fields terminated by '\t';

    上传数据

    在hdfs是显示两层目录:/user/hive/warehouse/dept_2/month=2019-9/day=30/dept.txt

    -- 这里分区,要写两个
    hive (default)> load data local inpath '/home/whr/Desktop/dept.txt' into table dept_2 partition(month='2019-9',day='30');
  5. 分区表的数据加载的三种方式:

    (1)load命令,自动创建文件夹,以及元数据;(常用)

    (2)手动添加分区文件夹以及分区数据,需要修复元数据,才能查询;(了解)

    这里会自动根据hdfs文件,来修复,如果说存在大量的没有元数据的数据,可以用此命令;

    hive (default)> msck repair table dept_parition;

    (3)手动添加分区文件夹以及分区数据,使用添加分区命令,自动补充元数据;(常用)

    第三种例子:

    # 通过hadoop命令,创建了文件夹,并上传数据
    $ hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse/dept_partition/month=2019-9-17
    $ hadoop fs -put '/home/whr/Desktop/dept.txt' /user/hive/warehouse/dept_partition/month=2019-9-17

    添加分区

    -- 添加分区
    hive (default)> alter table dept_partition add partition(month='2019-9-17');
    OK
    Time taken: 0.1 seconds
    -- 查询所有分区
    hive (default)> show partitions dept_partition;
    OK
    partition
    month=2019-9-17 --存在
    month=2019-9-30
    month=2019-9-31
     

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