HIVE快速入门
(一)简单入门
1、创建一个表
create table if not exists ljh_emp(
name string,
salary float,
gender string)
comment 'basic information of a employee'
row format delimited fields terminated by ',’;
2、准备数据文件
创建test目录且目录只有一个文件,文件内容如下:
ljh,25000,male
jediael,25000,male
llq,15000,female
3、将数据导入表中
load data local inpath '/home/ljhn1829/test' into table ljh_emp;
4、查询表中的内容
select * from ljh_emp;
OK
ljh 25000.0 male
jediael 25000.0 male
llq 15000.0 female
Time taken: 0.159 seconds, Fetched: 3 row(s)
(二)关于分隔符
1、默认分隔符
hive中的行默认分隔符为 \n,字段分隔符为 ctrl+A,此外还有ctrl+B,ctrl+C,可以用于分隔array,struct,map等,详见《hive编程指南》P44。
因此,若在建表是不指定row format delimited fields terminated by ‘,’,则认为默认字段分隔符为ctrl+A。
可以有2种解决方案:
一是在创建表时指定分隔符,如上例所示,
二是在数据文件中使用ctrl+A,见下例
2、在数据文件中使用ctrl+A全分隔符
(1)创建表
create table ljh_test_emp(name string, salary float, gender string);
(2)准备数据文件
创建test2目录,目录下只有一个文件,文件内容如下:
ljh^A25000^Amale
jediael^A25000^Amale
llq^A15000^Afemale
其中的^A字符仅在vi时才能看到,cat不能看到。
输出^A的方法是:在vi的插入模式下,先按ctrl+V,再按ctrl+A
(3)将数据导入表
create table ljh_test_emp(name string, salary float, gender string);
(4)查询数据
hive> select * from ljh_test_emp;
OK
ljh 25000.0 male
jediael 25000.0 male
llq 15000.0 female
Time taken: 0.2 seconds, Fetched: 3 row(s)
3、未指定分隔符,且又未使用ctrl+A作文件中的分隔符,出现以下错误
(1)创建表
create table if not exists ljh_emp_test(
name string,
salary float,
gender string)
comment 'basic information of a employee’;
(2)准备数据
ljh,25000,male
jediael,25000,male
llq,15000,female
(3)将数据导入表中
load data local inpath '/home/ljhn1829/test' into table ljh_emp_test;
(4)查看表中数据
select * from ljh_emp_test;
OK
ljh,25000,male NULL NULL
jediael,25000,male NULL NULL
llq,15000,female NULL NULL
Time taken: 0.185 seconds, Fetched: 3 row(s)
可以看出,由于分隔符为ctrl+A,因此导入数据时将文件中的每一行内容均只当作第一个字段,导致后面2个字段均为null。
(三)复杂一点的表
1、创建表
create table employees (
name string,
slalary float,
suboddinates array<string>,
deductions map<string,float>,
address struct<stree:string, city:string, state:string, zip:int>
)
partitioned by(country string, state string);
2、准备数据
John Doe^A100001.1^AMary Smith^BTodd Jones^AFederal Taxes^C.2^BStateTaxes^C.05^BInsurance^C.1^A1 Michigan Ave.^BChicago^BIL^B60600
Mary Smith^A80000.0^ABill King^AFederal Taxes^C.2^BState Taxes^C.05^BInsurance^C.1^A100 Ontario St.^BChicago^BIL^B60601
Todd Jones^A70000.0^A^AFederal Taxes^C.15^BState Taxes^C.03^BInsurance^C.1^A200 Chicago Ave.^BOak Park^BIL^B60700
Bill King^A60001.0^A^AFederal Taxes^C.15^BState Taxes^C.03^BInsurance^C.1^A300 Obscure Dr.^BObscuria^BIL^B60100
注意 ^A:分隔字段 ^B:分隔array/struct/map中的元素 ^C:分隔map中的KV
详见《hive编程指南》P44。
3、将数据导入表中
load data local inpath '/home/ljhn1829/phd' into table employees partition(country='us',state='ca');
4、查看表数据
hive> select * from employees;
OK
John Doe 100001.1 ["Mary Smith","Todd Jones"] {"Federal Taxes":0.2,"StateTaxes":0.05,"Insurance":0.1} {"stree":"1 Michigan Ave.","city":"Chicago","state":"IL","zip":60600} us ca
Mary Smith 80000.0 ["Bill King"] {"Federal Taxes":0.2,"State Taxes":0.05,"Insurance":0.1} {"stree":"100 Ontario St.","city":"Chicago","state":"IL","zip":60601} us ca
Todd Jones 70000.0 [] {"Federal Taxes":0.15,"State Taxes":0.03,"Insurance":0.1} {"stree":"200 Chicago Ave.","city":"Oak Park","state":"IL","zip":60700} us ca
Bill King 60001.0 [] {"Federal Taxes":0.15,"State Taxes":0.03,"Insurance":0.1} {"stree":"300 Obscure Dr.","city":"Obscuria","state":"IL","zip":60100} us ca
Time taken: 0.312 seconds, Fetched: 4 row(s)
5、查看hdfs中的文件
hadoop fs -ls /data/gamein/g4_us/meta/employees/country=us/state=ca
Found 1 items
-rwxr-x--- 3 ljhn1829 g4_us 428 2015-05-12 12:49 /data/gamein/g4_us/meta/employees/country=us/state=ca/progamming_hive_data.txt
该文件中的内容与原有文件一致。
(四)通过select子句插入数据
1、创建表
create table employees2 (
name string,
slalary float,
suboddinates array<string>,
deductions map<string,float>,
address struct<stree:string, city:string, state:string, zip:int>
)
partitioned by(country string, state string);
2、插入数据
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
否则会出现以下异常:
FAILED: SemanticException [Error 10096]: Dynamic partition strict mode requires at least one static partition column. To turn this off set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
insert into table employees2
partition (country,state)
select name,slalary,suboddinates,deductions,address, e.country, e.state
from employees e;
HIVE快速入门的更多相关文章
- Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之HQL的基础语法
Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之HQL的基础语法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客的重点是介绍Hive中常见的数据类型,DDL数据定义,DML数据操作 ...
- Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之Hive环境搭建
Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之Hive环境搭建 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.数据仓库(理论性知识大多摘自百度百科) 1>.什么是数据仓库 数据 ...
- [转帖]Hive 快速入门(全面)
Hive 快速入门(全面) 2018-07-30 16:11:56 琅琊山二当家 阅读数 4343更多 分类专栏: hadoop 大数据 转载: https://www.codercto.com/ ...
- HIVE快速入门 分类: B4_HIVE 2015-06-06 11:27 59人阅读 评论(0) 收藏
(一)简单入门 1.创建一个表 create table if not exists ljh_emp( name string, salary float, gender string) commen ...
- Hive数仓之快速入门(二)
上次已经讲了<Hive数据仓库之快速入门一>不记得的小伙伴可以点击回顾一下,接下来我们再讲Hive数据仓库之快速入门二 DQL hive中的order by.distribute by.s ...
- sqoop 1.4.4-cdh5.1.2快速入门
一.快速入门 (一)下载安装 1.下载并解压 wget http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/sqoop-1.4.4-cdh5.1.2.tar.gz tar - ...
- Hadoop生态圈-大数据生态体系快速入门篇
Hadoop生态圈-大数据生态体系快速入门篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.大数据概念 1>.什么是大数据 大数据(big data):是指无法在一定时间 ...
- Spark2.x学习笔记:Spark SQL快速入门
Spark SQL快速入门 本地表 (1)准备数据 [root@node1 ~]# mkdir /tmp/data [root@node1 ~]# cat data/ml-1m/users.dat | ...
- 大数据技术之_09_Flume学习_Flume概述+Flume快速入门+Flume企业开发案例+Flume监控之Ganglia+Flume高级之自定义MySQLSource+Flume企业真实面试题(重点)
第1章 Flume概述1.1 Flume定义1.2 Flume组成架构1.2.1 Agent1.2.2 Source1.2.3 Channel1.2.4 Sink1.2.5 Event1.3 Flum ...
随机推荐
- linux下实现rm()函数删除文件或目录
转载请注明原创:http://www.cnblogs.com/StartoverX/p/4600866.html 在linux下有两个函数可以用来删除文件: #include <unistd.h ...
- 怎样卸载goldengate
1. Log on to the database server (as oracle) where the GoldenGate software isinstalled.2. Change dir ...
- JAVA中,数组的操作与排序
自己写了正向反向的冒泡排序,还用了静态和NEW方法实现. import java.util.Arrays; public class HelloJava { public static void ma ...
- Codeforces 23E Tree
http://codeforces.com/problemset/problem/23/E 题意:给一个树,求砍断某些边,使得所有联通块大小的乘积最大.思路:f[i][j]代表当前把j个贡献给i的父亲 ...
- FE: Responsive Web Design Overview
布局特点 1. 单列布局 vs 水平布局 手机屏幕宽度较小,因此多采用单列布局. 反观桌面网页设计,为了利用宽度,往往使用各种水平布局的组件,诸如水平导航栏,水平按钮组,水平分页等.然而水平布局 ...
- 8.2.1.10 Nested-Loop Join Algorithms 嵌套循环 关联算法:
8.2.1.10 Nested-Loop Join Algorithms 嵌套循环 关联算法: MySQL 执行关联在表之间使用一个嵌套循环算法或者变种 Nested-Loop Join Algori ...
- Android圆角矩形的实现
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:Android=&quo ...
- HDU_2017——统计数字字符出现的个数
Problem Description 对于给定的一个字符串,统计其中数字字符出现的次数. Input 输入数据有多行,第一行是一个整数n,表示测试实例的个数,后面跟着n行,每行包括一个由字母和数 ...
- SPOJ3267--D-query (树状数组离线操作)
题意查询区间 [l,r]内有多少个不同的数字 先把所有询问按 右端点进行排序,然后离线操作.如果该位置的数字 已经出现过那么把前一个位置-1,当前位置+1.扫一遍输出. #include <cs ...
- 写两个线程,一个对n每次加一,一个对n每次减一
public class A{ private static Integer n = 0; } public class B extends A implements Runnable ...