Hive 表操作(HIVE的数据存储、数据库、表、分区、分桶)

1、Hive的数据存储

Hive的数据存储基于Hadoop HDFS

Hive没有专门的数据存储格式

存储结构主要包括：数据库、文件、表、试图

Hive默认可以直接加载文本文件(TextFile),还支持sequence file

创建表时，指定Hive数据的列分隔符与行分隔符，Hive即可解析数据。

2、Hive的数据模型-数据库

类似传统数据库的DataBase

3、Hive的数据模型-表

• Table 内部表

与数据库中的 Table 在概念上是类似, 每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如，一个表 test，它在 HDFS 中的路径为：$HIVE_HOME/warehouse/test。warehouse是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir}  指定的数据仓库的目录; 所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。

内部表，删除表时，元数据与数据都会被删除

先创建数据文件inner_table.dat ， 具体操作如下：

创建表

hive>create table inner_table (key string);

加载数据

hive>load data local inpath '/usr/local/inner_table.dat' into table inner_table;

查看数据

select * from inner_table

删除表

drop table inner_table

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• External Table 外部表

1. 指向已经在HDFS 中存在的数据，可以创建Partition
2. 它和内部表在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异
3. 内部表 的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除
4. 外部表只有一个过程，加载数据和创建表同时完成，并不会移动到数据仓库目录中，只是与外部数据建立一个链接。当删除一个外部表时，仅删除该链接

创建数据文件external_table.dat ， 具体实例如下：

创建表

hive>create external table external_table1 (key string)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATED BY '\t'

location '/home/external';

在HDFS创建目录/home/external：

#hadoop fs -put /home/external_table.dat /home/external

加载数据

LOAD DATA INPATH '/home/external_table1.dat' INTO TABLE external_table1;

查看数据

select * from external_table

删除表

drop table external_table

 

4、内部表与外部表的区别：

外部表只删除表信息（元数据信息），不删除数据；内部表会删除表信息和数据信息

• Partition  分区表

分区表相关命令：

SHOW TABLES; # 查看所有的表

SHOW TABLES '*TMP*'; #支持模糊查询

SHOW PARTITIONS TMP_TABLE; #查看表有哪些分区

DESCRIBE TMP_TABLE; #查看表结构

Partition 对应于数据库的 Partition 列的密集索引

在 Hive 中，表中的一个Partition 对应于表下的一个目录，所有的Partition的数据都存储在对应的目录中， 例如：test表中包含 date 和 city 两个 Partition，则对应于date=20130201, city = bj 的 HDFS 子目录为：

文章来源地址:https://www.yii666.com/article/670963.html

/warehouse/test/date=20130201/city=bj

对应于date=20130202, city=sh 的HDFS 子目录为： /warehouse/test/date=20130202/city=sh

具体操作：

CREATE TABLE tmp_table #表名 (

title   string, # 字段名称 字段类型

minimum_bid     double,

quantity     bigint,

have_invoice    bigint

) COMMENT '注释：XXX'       #表注释

PARTITIONED BY(pt STRING) #分区表字段（如果文件非常之大，采用分区表可以快过滤出按分区字段划分的数据）

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATED BY '\001'   # 字段是用什么分割开的

STORED AS SEQUENCEFILE;   #用哪种方式存储数据，SEQUENCEFILE是hadoop自带的文件压缩格式

创建数据文件partition_table.dat

创建表

create table partition_table(rectime string,msisdn string)

partitioned by(daytime string,city string)

row format delimited

fields terminated by '\t' stored as TEXTFILE;

加载数据到分区

load data local inpath '/home/partition_table.dat' into table partition_table partition (daytime='2013-02-01',city='bj');

查看数据

select * from partition_table

删除表

drop table partition_table

alter table partition_table add partition (daytime='2013-02-04',city='bj');

通过load data 加载数据

alter table partition_table drop partition (daytime='2013-02-04',city='bj')

元数据，数据文件删除，但目录daytime=2013-02-04还在

• Bucket  Table 桶表

桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储。

创建表

create table bucket_table(id string) clustered by(id) into 4 buckets;

加载数据

set hive.enforce.bucketing = true;

insert into table bucket_table select name from stu;

insert overwrite table bucket_table select name from stu;

数据加载到桶表时，会对字段取hash值，然后与桶的数量取模。把数据放到对应的文件中。

抽样查询

select * from bucket_table tablesample(bucket 1 out of 4 on id);

5、视图

• 视图的创建

create view v1 AS select * from t1;

6、基于表的操作

• 表的操作

表的修改

Alter table target_tab add columns(cols,string);

表的删除

Drop table;

• 导入数据

当数据被加载至表中时，不会对数据进行任何转换。Load 操作只是将数据复制/移动至 Hive 表对应的位置。

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE]
    INTO TABLE tablename
    [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

把一个Hive表导入到另一个已建Hive表

INSERT OVERWRITE TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement FROM from_statement

CTAS

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name

(col_name data_type, ...) …

AS SELECT …

例：create table new_external_test as  select * from external_table1;

• 表的查询

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...

FROM table_reference文章来源地址https://www.yii666.com/article/670963.html

[WHERE where_condition]

[GROUP BY col_list]

[ CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list] | [ORDER BY col_list] ]

[LIMIT number]

基于Partition的查询

一般 SELECT 查询是全表扫描。但如果是分区表，查询就可以利用分区剪枝（input pruning）的特性，类似“分区索引“”，只扫描一个表中它关心的那一部分。Hive 当前的实现是，只有分区断言（Partitioned by）出现在离 FROM 子句最近的那个WHERE 子句中，才会启用分区剪枝。例如，如果 page_views 表（按天分区）使用 date 列分区，以下语句只会读取分区为‘2013-03-01’的数据。

SELECT page_views.*    FROM page_views    WHERE page_views.date >= '2013-03-01' AND page_views.date <= '2013-03-01'

LIMIT Clause

Limit 可以限制查询的记录数。查询的结果是随机选择的。下面的查询语句从 t1 表中随机查询5条记录：