Hive 数据类型及操作数据库
3. Hive 数据类型
3.1 基本数据类型
Hive 数据类型 | Java 数据类型 | 长度 |
---|---|---|
TINYINT | byte | 1 byte 有符号整数 |
SMALINT | short | 2 byte 有符号整数 |
INT | int | 4 byte 有符号整数 |
BIGINT | long | 8 byte 有符号整数 |
FLOAT | float | 单精度浮点数 |
DOUBLE | double | 双精度浮点数 |
STRING | string | 字符系列, 可以使用单引号或双引号 |
TIMESTAMP | 时间类型 | |
BINARY | 字节数组 |
3.2 集合数据类型
Hive 数据类型 | 描述 | 语法示例 |
---|---|---|
STRUCT | 类似于C语言的struct | |
MAP | map | |
ARRAY | 数组 |
// 原始数据: complicated.txt
zhangsan,lisi_wangwu,xiao zhang:20_zhangfei:22,zhong guan cun_beijing
// 创建表语句
create table studentInfo(
name string,
friends array<string>,
children map<string, int>,
address struct<street:string, city:string>
)
row format delimited
fields terminated by ','
collection items terminated by '_'
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n';
// 查询语句
select friends[1],children['wangwu'],address.street from studentInfo;
4. DDL 数据定义
4.1 创建数据库
- 创建数据库:
create database if not exists db_hive;
4.2 查询数据库
- 显示数据库:
show databases;
- 筛选数据库:
show databases like '条件';
- 查看数据库信息:
desc database db_hive;
- 查看数据库详细信息:
desc database extended db_hive;
4.3 修改数据库
- 增加属性:
alter database db_hive set dbproperties('CTtime'='2019-06-21');
4.4 删除数据库
- 删除空数据库:
drop database db_hive;
- 删除非空数据库:
drop database db_hive cascade;
4.5 创建表
4.5.1 管理表(内部表, MANAGED_TABLE)
- 使用另外一张表的结构和数据:
create table student001 as select * from student;
- 仅使用另外一张表的结构:
create table student001 like student;
- 查看表信息:
desc student;
- 查看内部表(外部表)信息:
desc formatted student;
4.5.2 外部表(EXTERNAL_TABLE)
- Hive 并未完全拥有这份数据。删除外部表并不会删除掉这份数据,但是描述表的元数据信息会被删除掉。
- 创建外部表:
create external table dept(deptid int, dname string, loc int) row format delimited fields terminated by '\t';
- 创建外部表:
create external table if not exists default.emp(empno int, ename string, job string, mgr int, hiredate string, sal double, comm double, deptno int) row format delimited fields terminated by '\t';
// 原始数据:dept.txt
10 ACCOUNTING 1700
20 RESEARCH 1800
30 SALES 1900
40 OPERATIONS 1700
// 原始数据: emp.txt
7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800.00 20
7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-2-20 1600.00 300.00 30
7521 WARD SALESMAN 7698 1981-2-22 1250.00 500.00 30
7566 JONES MANAGER 7839 1981-4-2 2975.00 20
7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-9-28 1250.00 1400.00 30
7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-5-1 2850.00 30
7782 CLARK MANAGER 7839 1981-6-9 2450.00 10
7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-4-19 3000.00 20
7839 KING PRESIDENT 1981-11-17 5000.00 10
7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-9-8 1500.00 0.00 30
7876 ADAMS CLERK 7788 1987-5-23 1100.00 20
7900 JAMES CLERK 7698 1981-12-3 950.00 30
7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-3 3000.00 20
7934 MILLER CLERK 7782 1982-1-23 1300.00 10
4.5.3 管理表与外部表的相互转换
- 假如"student002"为外部表,更改为内部表:
alter table student002 set tblproperties('EXTERNAL'='FALSE');
- 修改内部表为外部表:
alter table student002 set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');
- 注意:
('EXTERNAL'='TRUE')
和('EXTERNAL'='FALSE')
为固定写法,区分大小写!
4.6 分区表
- Hive 中的分区就是分目录。分区表对应 HDFS 文件系统上的独立文件夹。在查询时,通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所需要的指定分区,可以提高查询效率。
4.6.1 分区表基本操作
- 需求: 根据日期对日志进行管理;
- 创建分区表:
create table stu_patition(id int, name string) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by '\t';
- 加载数据:
locad data local inpath '文件路径' into table stu_partition partition(month="20190618");
- 查询分区表:
select * from stu_partition where month="20190618";
- 添加多个分区:
alter table stu_partition add partition(month="20190619") partition(month="20190620");
- 删除一个分区:
alter table stu_partition drop partition(month="20190620");
- 删除多个分区:
alter table stu_partition drop partition(month="20190620"),partition(month="20190621");
4.6.2 分区表注意事项
- 创建二级分区表:
create table stu_patition(id int, name string) partitioned by (month string, day string) row format delimited fields terminated by '\t';
- 加载数据:
locad data local inpath '文件路径' into table stu_partition partition(month="201906",day="18");
4.6.3 将上传数据与分区表关联
- 第一种方式:
- 使用HDFS创建目录数据:
dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/stu_partition/month=20190719;
- 使用HDFS上传数据:
dfs -put 本地文件路径/student.txt /user/hive/warehouse/stu_partition/month=20190719;
- 执行修复命令:
msck repair table stu_partition;
- 使用HDFS创建目录数据:
- 第二种方式:
- 使用HDFS创建目录数据:
dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/stu_partition/month=20190720;
- 使用HDFS上传数据:
dfs -put 本地文件路径/student.txt /user/hive/warehouse/stu_partition/month=20190720;
- 执行修复命令:
alter table stu_partition add partition(month="20190720");
- 使用HDFS创建目录数据:
4.7 修改表
- 重命名表:
alter table 原始表名 rename to 新表名;
- 重命名列:
alter table student001 change column 原列名 新列名 列类型;
- 添加多列:
alter table student001 add columns (gender string, description string);
5. DML 数据操作
5.1 数据导入
- 向表中装载数据(Load):
load data [local] inpath '文件路径' overwrite | into table student [partition(partcol1=val1, ....)]
- "load data": 表示加载数据;
- "local": 表示从本地加载数据到Hive表,否则从HDFS加载数据到Hive表;
- "inpath": 表示加载数据的路径;
- "overwrite": 表示覆盖表中已有数据,否则表示追加;
- "into table": 表示加载到哪张表;
- "student": 表示具体的表;
- "partition": 表示上传到指定分区;
- 通过查询语句向表中插入数据(Insert)
- 根据单张表查询结果,插入数据:
insert into table 表名 partition(month=20190617) select * from student;
- 根据多张表查询结果,插入数据:
- 根据单张表查询结果,插入数据:
- 根据查询结果创建表:
create table if not exists student003 as select id, name from student;
5.1.1 创建表时通过 Location 指定加载数据路径
- 创建表时,指定在 HDFS 上的位置:
create table if not exists student006(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/user/hive/warehouse/student007';
- 上传数据到 HDFS 上:
hadoop fs -put 本地路径 /user/hive/warehouse/student007;
- 查询数据:
select * from student006;
5.2 数据导出
5.2.1 Insert 导出
- 将查询的结果导出到本地:
insert overwrite local directory '本地路径' select * from student;
- 将查询的结果格式化导出到本地:
insert overwrite local directory '本地路径' row format delimited fields terminated by '\t' select * from student;
5.2.2 Hadoop 命令导出到本地
dfs -get /user/hive/warehouse/student/month=201709/student.txt 本地路径;
5.2.3 Hive Shell 命令导出
bin/hive -e 'select * from default.student;' > 本地路径;
5.2.4 Export 导出到 HDFS 上
export table default.student to '/user/hive/warehouse/export/student;'
5.2.5 Import 数据到指定 Hive 表中
- 先用 EXPORT 导出后,再将数据导入;
import table student2 partition(month='201907') from '/user/hive/warehouse/export/student';
5.3 清除表中数据
truncate table student;
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