可以通过多种方式将数据导入hive表

1.通过外部表导入

用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表。
例如:
编辑文件test.txt
$ cat test.txt
1       hello
2       world
3       test
4       case
字段之间以'\t'分割

启动hive:
$ hive

建external表:
hive> CREATE EXTERNAL TABLE MYTEST(num INT, name STRING)
    > COMMENT 'this is a test'
    > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    > STORED AS TEXTFILE
    > LOCATION '/data/test';
OK
Time taken: 0.714 seconds

hive> show tables;
OK
mytest
partition_test
partition_test_input
test
Time taken: 0.07 seconds
hive> desc mytest ;
OK
num     int
name    string
Time taken: 0.121 seconds|

数据拷贝到hdfs:
$ Hadoop fs -put test.txt /data/test

查看hive表数据:
hive> select * from mytest;
OK
1       hello
2       world
3       test
4       case
Time taken: 0.375 seconds
hive> select num from mytest;
Total MapReduce jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
......
Total MapReduce CPU Time Spent: 510 msec
OK
1
2
3
4
Time taken: 27.157 seconds

这种方式常常用于当hdfs上有一些历史数据,而我们需要在这些数据上做一些hive的操作时使用。这种方式避免了数据拷贝开销

2.从本地导入

数据不在hdfs上,直接从本地导入hive表

文件/home/work/test.txt内容同上

建表:
hive> CREATE TABLE MYTEST2(num INT, name STRING)
    > COMMENT 'this is a test2'                         
    > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'    
    > STORED AS TEXTFILE;                               
OK
Time taken: 0.077 seconds

导数据入表:
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/work/test.txt' INTO TABLE MYTEST2;
Copying data from file:/home/work/test.txt
Copying file: file:/home/work/test.txt
Loading data to table default.mytest2
OK
Time taken: 0.24 seconds

查看数据:
hive> select * from MYTEST2;
OK
1       hello
2       world
3       test
4       case
Time taken: 0.11 seconds

这种方式导入的本地数据可以是一个文件,一个文件夹或者通配符,需要注意的是,如果是文件夹,文件夹内不能包含子目录,同样,通配符只能通配文件。

3.从hdfs导入

上述test.txt文件已经导入/data/test
则可以使用下述命令直接将数据导入hive表:
hive> CREATE TABLE MYTEST3(num INT, name STRING)
    > COMMENT "this is a test3"
    > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    > STORED AS TEXTFILE;
OK
Time taken: 4.735 seconds
hive> LOAD DATA INPATH '/data/test/test.txt' INTO TABLE MYTEST3;
Loading data to table default.mytest3
OK
Time taken: 0.337 seconds
hive> select * from MYTEST3 ;
OK
1       hello
2       world
3       test
4       case
Time taken: 0.227 seconds

上述test.txt文件已经导入/data/test
则可以使用下述命令直接将数据导入hive表:
hive> CREATE TABLE MYTEST3(num INT, name STRING)
    > COMMENT "this is a test3"
    > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    > STORED AS TEXTFILE;
OK
Time taken: 4.735 seconds
hive> LOAD DATA INPATH '/data/test/test.txt' INTO TABLE MYTEST3;
Loading data to table default.mytest3
OK
Time taken: 0.337 seconds
hive> select * from MYTEST3 ;
OK
1       hello
2       world
3       test
4       case
Time taken: 0.227 seconds

4. 从其它表导入数据

hive> CREATE EXTERNAL TABLE MYTEST4(num INT) ;
OK
Time taken: 0.091 seconds
hive> FROM MYTEST3 test3
    > INSERT OVERWRITE TABLE MYTEST4
    > select test3.num where name='world';
Total MapReduce jobs = 2
Launching Job 1 out of 2
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Starting Job = job_201207230024_0002, Tracking URL = http://localhost:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201207230024_0002
Kill Command = /home/work/hadoop/hadoop-1.0.3/libexec/../bin/hadoop job  -Dmapred.job.tracker=localhost:9001 -kill job_201207230024_0002
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 0
2012-07-23 18:59:02,365 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%
2012-07-23 18:59:08,417 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 0.62 sec
2012-07-23 18:59:09,435 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 0.62 sec
2012-07-23 18:59:10,445 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 0.62 sec
2012-07-23 18:59:11,455 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 0.62 sec
2012-07-23 18:59:12,470 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 0.62 sec
2012-07-23 18:59:13,489 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 0.62 sec
2012-07-23 18:59:14,508 Stage-1 map = 100%,  reduce = 100%, Cumulative CPU 0.62 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 620 msec
Ended Job = job_201207230024_0002
Ended Job = -174856900, job is filtered out (removed at runtime).
Moving data to: hdfs://localhost:9000/tmp/hive-work/hive_2012-07-23_18-58-44_166_189728317691010041/-ext-10000
Loading data to table default.mytest4
Deleted hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse/mytest4
Table default.mytest4 stats: [num_partitions: 0, num_files: 1, num_rows: 0, total_size: 2, raw_data_size: 0]
1 Rows loaded to mytest4
MapReduce Jobs Launched:
Job 0: Map: 1   Accumulative CPU: 0.62 sec   HDFS Read: 242 HDFS Write: 2 SUCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 620 msec
OK
Time taken: 30.663 seconds
hive> select * from mytest4;
OK
2
Time taken: 0.103 seconds

Hive数据导入的更多相关文章

  1. 利用sqoop将hive数据导入导出数据到mysql

    一.导入导出数据库常用命令语句 1)列出mysql数据库中的所有数据库命令  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306 ...

  2. Hive数据导入导出的几种方式

    一,Hive数据导入的几种方式 首先列出讲述下面几种导入方式的数据和hive表. 导入: 本地文件导入到Hive表: Hive表导入到Hive表; HDFS文件导入到Hive表; 创建表的过程中从其他 ...

  3. KUDU数据导入尝试一:TextFile数据导入Hive,Hive数据导入KUDU

    背景 SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果.故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中. 因上原因,所以本次的实验样本为:[数据量:61w条,文 ...

  4. sqoop用法之mysql与hive数据导入导出

    目录 一. Sqoop介绍 二. Mysql 数据导入到 Hive 三. Hive数据导入到Mysql 四. mysql数据增量导入hive 1. 基于递增列Append导入 1). 创建hive表 ...

  5. Nebula Exchange 工具 Hive 数据导入的踩坑之旅

    摘要:本文由社区用户 xrfinbj 贡献,主要介绍 Exchange 工具从 Hive 数仓导入数据到 Nebula Graph 的流程及相关的注意事项. 1 背景 公司内部有使用图数据库的场景,内 ...

  6. 从零自学Hadoop(16):Hive数据导入导出,集群数据迁移上

    阅读目录 序 导入文件到Hive 将其他表的查询结果导入表 动态分区插入 将SQL语句的值插入到表中 模拟数据文件下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并 ...

  7. 从零自学Hadoop(17):Hive数据导入导出,集群数据迁移下

    阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephis ...

  8. Hive 实战(1)--hive数据导入/导出基础

    前沿: Hive也采用类SQL的语法, 但其作为数据仓库, 与面向OLTP的传统关系型数据库(Mysql/Oracle)有着天然的差别. 它用于离线的数据计算分析, 而不追求高并发/低延时的应用场景. ...

  9. hive数据导入方法

    可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入 用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. ...

随机推荐

  1. GPS定位学习笔记

    ********************************* GPS定位简介 ********************************** 1. iOS SDK提供两个框架来实现位置服务 ...

  2. uboot移植之环境变量在NandFlash

    一.概述 u-boot环境变量可以设置在Norflash上,也可以在NandFlash上. 倘若环境变量在NorFlash上,再假设S3C2440从NorFlash启动,是能正确从NorFlash上读 ...

  3. CSS font-family的順序

    2016年09月07日 13時51分 wanglinqiang整理 相信大家都知道基本的用法是這樣: font-family:font1,font2,serif; 系統有font1就先用font1 如 ...

  4. Seven Steps to Success Machine Learning in Practice

    Seven Steps to Success Machine Learning in Practice Project failures in IT are all too common. The r ...

  5. List Of All Machine Learning Sorted By Citation

    List Of All Machine Learning Sorted By Citation With > 300 citations 2013-10-10 See Citation Anal ...

  6. 转载:用Dreamweave cs 5.5+PhoneGap+Jquery Mobile搭建移动开发

    转载地址:http://blog.csdn.net/haha_mingg/article/details/7900221 移动设备应用开发有多难,只要学会HTML5+Javascript就可以.用Dr ...

  7. Debug和Release之本质区别

    转自Debug和Release之本质区别 Debug 和 Release 编译方式的本质区别 Debug 通常称为调试版本,它包含调试信息,并且不作任何优化,便于程序员调试程序.Release 称为发 ...

  8. Hibernate 注意命名与数据库关键字的冲突 处理方法

    比如你映射了一个名称为key的属性,这是数据库所不允许的,因为它是数据库的关键字. 因此,你必须为此属性添加一对符号,即键盘上“1”键的左边的按键.

  9. SQL server 连接查询

    1.join on     左右拼接查询 2.union 上下拼接    注意:所拼接的列的数据类型要一致

  10. 第1章 开发环境安装和配置(二)安装JDK、SDK、NDK

    原文 第1章 开发环境安装和配置(二)安装JDK.SDK.NDK 无论是用C#和VS2015开发Androd App还是用Java和Eclipse开发Androd App,都需要先安装JDK和Andr ...