关于Hive的那些事（中下）

数据导入

对于hive而言，对数据更多是查询导入与导出，那么hive数据如何导入呢？

两种方式导入数据

首先创建一张学生表

create table student(
id INT,
name STRING,
age INT
)
row format delimited fields terminated by ','

hadoop dfs -cp /test.txt /user/hive/warehouse/test.db/student

现在查看学生表

第二种方式 load 命令hive官方推荐

load data inpath '/test.txt' into table student;

这是我喜欢用的，完整的语句为

load data [local] inpath '数据的 path' [overwrite] into table 
student [partition (partcol1=val1,…)];

（1）load data:表示加载数据

（2）local:表示从本地加载数据到 hive 表；否则从 HDFS 加载数据到 hive 表

（3）inpath:表示加载数据的路径

（4）overwrite:表示覆盖表中已有数据，否则表示追加

（5）into table:表示加载到哪张表

（6）student:表示具体的表

当使用load加载完数据后，我们发现存储源数据路径下，源数据不在啦。实际上hive也是将我们的源数据从加载的位置类似于剪切一样剪切到hive管理的目录下，也就是说laod 的原理实际上是也是mv（linux命令，剪切和重命名）。

当然啦也可以直接再hive相关目录下直接创建文件，写入数据。

数据导出

将数据导出到hdfs上的/student目录下

insert overwrite directory '/student' select * from student
格式化导出
insert overwrite directory '/student'
row format delimited fields terminated by ','
select * from student 

将数据导入到本地

insert overwrite local directory '/student' select * from student;

也可以使用

hive命令 -e 重定向方式
hive数据导出除啦我上面介绍的方式，还有export，import，这两个一般用于两个Hadoop集群之间。这里不做介绍，感兴趣的同学可以自己查找相关资料。

2，Hive 分区表

分区表实际上就是hdfs上一个独立的文件夹，该文件下是该分区的所有的数据文件。hive分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时使用where指定分区，这里分区表使用where和其他表中使用的where有本质上区别。分区表中使用where，就只会扫描该文件夹下的文件数据，不会进行全表扫描，而其他表（包括MySQL中的表）使用where都会进行全表扫描。这也是为什么hive会有分区表概念，因为hive一般存储的是大数据集，为了提高查询效率，而使用的一种手段。

创建分区表

create table studentpar1(
id INT,
name STRING,
age INT
)
partitioned by (sex STRING)
row format delimited fields terminated  by ','

加载数据

load data local inpath '/root/student.txt' into table studentpar1 partition(sex='nan');

查询

select * from studentpar1 where sex=‘nan’;
删除分区

alter table studentpar1 drop partition(sex=‘nv’);
动态分区，一般来说，hive创建的分区表默认都是静态分区，也就是再数据导入的时候，我们需要手动的指定分区字段如上sex，那么如果我们需要根据查询的字段去动态指定分区字段呢？

hive提供的动态分区表。只不过动态分区表是再静态分区表的基础上增加一些配置。

动态分区参数设置

1开启动态分区功能

hive.exec.dynamic.partition=true
2，设置为非严格模式（默认为strict，表示必须指定只少一个分区为静态分区，nonstrict模式表示允许所有字段为动态分区）

hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
3，在所有执行MR的节点上，最大一共可以创建多少个动态分区。默认1000

hive.exec.max.dynamic.partitions=1000
4，在每个执行MR的节点上，最大可以创建多少个分区。例如源数据中包含了一年的数据，即 day 字段有 365 个值，那么该参数就 需要设置成大于 365，如果使用默认值 100，则会报错。

hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100
5，整个MRJob中，最大可以创建多少个HDFS文件，默认100000

hive.exec.max.created.files=100000
6，当有空分区产生时，是否抛出异常。一般不需要设置，默认false

hive.error.on.empty.partition=false
案例实操

将学生表（student1）按照性别动态分区到studentpar2

创建学生表

create table student1(
id INT,
name STRING,
age INT,
sex STRING
)
row format delimited fields terminated by ','

加载数据

load data local inpath '/root/student.txt' into table student1;

本地/root/student.txt数据

1,a,12,1
2,b,11,1
3,c,45,1
4,d,56,1
5,d,23,1
6,f,22,1
7,g,13,1
#1代表男生
#2代表女生

创建分区表

create table studentpar2(
id INT,
name STRING,
age INT
)
partitioned by (sex STRING) 
row format delimited fields terminated by ','

开启相关配置

set hive.exec.dynamic.partition=true; 
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 
set hive.error.on.empty.partition=false;
set hive.exec.max.created.files=100000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions=50000;

执行查询

insert into table studentpar2 partition(sex) select 
* from student1;