Hive 3.x|第六七天|DML数据操作

目录

• 数据导入
• • 语法
  • 实操
  • 通过查询语句向表中插入数据
  • 查询语句中创建表并加载数据（As Select）
  • 创建表时通过 Location 指定加载数据路径
  • Import 数据到指定 Hive 表中
• 数据导出
• • Insert 导出
  • Hadoop 命令导出到本地
  • Hive Shell 命令导出
  • Export 导出到 HDFS 上
  • 清除表中数据（Truncate）
• 基本查询
• • 全表和特定列查询
  • Like 和 RLike
  • 满外连接
  • 多表连接
  • 全局排序
  • 每个 Reduce 内部排序（Sort By）
  • 分区（Distribute By）
  • Cluster By
  • 四个排序总结

数据导入 语法

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
（7）partition:表示上传到指定分区

实操

1. 创建一张表：studetne 设定由t分割每行

create table student(id string, name string) row format delimited fields terminated by 't';

2. 加载本地文件到 hive

load data local inpath '/opt/module/hive/datas/student.txt' into table default.student;

其中student.txt的内容为

1001	buyongyong
1002	xiaosu
1003	ban

3. 或者上传文件到 HDFS

hive (default)> dfs -put /opt/module/hive/data/student.txt /user/hive/warehouse;

再加载HDFS上的数据

load data inpath '/user/hive/warehouse/student.txt' into table default.student;

4. 加载数据覆盖表中已有的数据

load data inpath '/user/hive/warehouse/student.txt' overwrite into table default.student;

通过查询语句向表中插入数据

1. 创建一张表

create table student_par(id int, name string) row format delimited fields terminated by 't';

2. 基本插入数据

insert into table student_par values(1,'wangwu'),(2,'zhaoliu');

3. 基本模式插入（根据单张表查询结果）
   从student里查出来，往student_par里放

insert overwrite table student_par select id, name from student where month='201709';

4. 多表（多分区）插入模式（根据多张表查询结果）

 from student
 insert overwrite table student partition(month='201707')
 select id, name where month='201709'
 insert overwrite table student partition(month='201706')
 select id, name where month='201709';

查询语句中创建表并加载数据（As Select）

根据查询结果创建表（查询的结果会添加到新创建的表中）

create table if not exists student3 as select id, name from student;

创建表时通过 Location 指定加载数据路径

1. 上传数据到 hdfs 上

hive (default)> dfs -mkdir /student;
hive (default)> dfs -put /opt/module/datas/student.txt /student;

2. 创建表，并指定在 hdfs 上的位置

hive (default)> create external table if not exists student5(id int, name string) row format delimited fields terminated by 't' location '/student;

3. 查询数据

hive (default)> select * from student5;

Import 数据到指定 Hive 表中

注意：先用 export 导出后，再将数据导入。

hive (default)> import table student2 from '/user/hive/warehouse/export/student';

数据导出 Insert 导出

1. 将查询的结果导出到本地

hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/data/export/student' select * from student;

2. 将查询的结果格式化导出到本地

insert overwrite local directory  '/opt/module/hive/data/export/student1' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't' select * from student;

3. 将查询的结果导出到 HDFS 上(没有 local)

hive (default)> insert overwrite directory '/user/atguigu/student2' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'  select * from student;

Hadoop 命令导出到本地

hive (default)> dfs -get /user/hive/warehouse/student/student.txt /opt/module/data/export/student3.txt;

Hive Shell 命令导出

基本语法：（hive -f/-e 执行语句或者脚本 > file）

[yjr@hadoop102 hive]$ bin/hive -e 'select * from default.student;' > /opt/module/hive/data/export/student4.txt;

Export 导出到 HDFS 上

export 和 import 主要用于两个 Hadoop 平台集群之间 Hive 表迁移。

export table default.student to '/user/hive/warehouse/export/student';

清除表中数据（Truncate）

 truncate table student;

基本查询

感觉很多和SQL一模一样，一模一样的就全跳过了先。
注意：

1. SQL 语言大小写不敏感。
2. SQL 可以写在一行或者多行
3. 关键字不能被缩写也不能分行
4. 各子句一般要分行写。
5. 使用缩进提高语句的可读性。

全表和特定列查询

全表查询

hive (default)> select * from emp;
hive (default)> select empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm,deptno from emp ;

选择特定列查询

hive (default)> select empno, ename from emp;

Like 和 RLike

1. 使用 LIKE 运算选择类似的值
2. 选择条件可以包含字符或数字:% 代表零个或多个字符(任意个字符)；_ 代表一个字符。
3. RLIKE 子句：RLIKE 子句是 Hive 中这个功能的一个扩展，其可以通过 Java 的正则表达式这个更强大的语言来指定匹配条件。

hive (default)> select * from emp where ename RLIKE '[A]';

满外连接

满外连接：将会返回所有表中符合 WHERe 语句条件的所有记录。如果任一表的指定字段没有符合条件的值的话，那么就使用 NULL 值替代。

hive (default)> 
select e.empno, e.ename, d.deptno 
from
emp as e
full join dept as d
on e.deptno = d.deptno;

多表连接

注意：连接 n 个表，至少需要 n-1 个连接条件。例如：连接三个表，至少需要两个连接条件。

hive (default)>
SELECt e.ename, d.dname, l.loc_name
FROM emp e 
JOIN dept d
ON d.deptno = e.deptno 
JOIN location l
ON d.loc = l.loc;

大多数情况下，Hive 会对每对 JOIN 连接对象启动一个 MapReduce 任务。
本例中会首先启动一个 MapReduce job 对表 e 和表 d 进行连接操作，然后会再启动一个 MapReduce job 将第一个 MapReduce job 的输出和表 l;进行连接操作。
优化：当对 3 个或者更多表进行 join 连接时，如果每个 on 子句都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个 MapReduce job。

全局排序

Order By：全局排序，只有一个 Reducer

每个 Reduce 内部排序（Sort By）

Sort By：对于大规模的数据集 order by 的效率非常低。在很多情况下，并不需要全局排序，此时可以使用 sort by。
Sort by 为每个 reducer 产生一个排序文件。每个 Reducer 内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。

1. 设置 reduce 个数：hive (default)> set mapreduce.job.reduces=3;
2. 查看设置 reduce 个数：hive (default)> set mapreduce.job.reduces;
3. 根据部门编号降序查看员工信息：hive (default)> select * from emp sort by deptno desc;
4. 将查询结果导入到文件中（按照部门编号降序排序）：

insert overwrite local directory 
'/opt/module/data/sortby-result'
select * from emp sort by deptno desc;

分区（Distribute By）

• Distribute By： 在有些情况下，我们需要控制某个特定行应该到哪个 reducer，通常是为了进行后续的聚集操作。
• distribute by 子句可以做这件事。distribute by 类似 MR 中 partition
  （自定义分区），进行分区，结合 sort by 使用。

对于 distribute by 进行测试，一定要分配多 reduce 进行处理，否则无法看到 distribute by 的效果。

案例:先按照部门编号分区，再按照员工编号降序排序。Hive 要求 DISTRIBUTE BY 语句要写在 SORT BY 语句之前

hive (default)> set mapreduce.job.reduces=3;
hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/data/distribute-result' 
select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;

Cluster By

当 distribute by 和 sorts by 字段相同时，可以使用 cluster by 方式。
cluster by 除了具有 distribute by 的功能外还兼具 sort by 的功能。但是排序只能是升序排序，不能指定排序规则为 ASC 或者 DESC。
故以下两种写法等价：

hive (default)> select * from emp cluster by deptno;
hive (default)> select * from emp distribute by deptno sort by deptno;

注意：按照部门编号分区，不一定就是固定死的数值，可以是 20 号和 30 号部门分到一个分区里面去。

四个排序总结

order by：只有一个Reducer，不能用于生产排序。
sort by：区内排序，单独使用时会随机划分所在区。
distribute by：帮助sort by进行分区，进行区内排序。
Cluster By：sort by和distribute by字段相同，且升序排列。