大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
1、load files into tables
把文件中的数据加载到表中(表必须先建好)
语法是:
load data [local] inpath ‘filepath’ [overwrite] into table tablename [partition (partcol1=val1, partcol2=val2 …)]
load data [local] inpath ‘filepath’ [overwrite] into table tablename [partition (partcol1=val1, partcol2=val2 …)] [inputformat ‘inputformat’ serde ‘serde’] (3.0 or later)
hive3.0之前的加载操作是单纯的数据复制/移动操作,会将数据文件复制/移动到hdfs中hive表对应的目录中。到底是复制还是移动??
如 create table pokes (foo int, bar string); 创建非分区表pokes
create table invites (foo int, bar string) partitioned by (ds string); 创建分区表invites,分区列是ds
load data local inpath ‘/home/koushengrui/app/hive/examples/files/kv1.txt’ overwrite into table pokes;
load data local inpath ‘/home/koushengrui/app/hive/examples/files/kv2.txt’ overwrite into table invites partition (ds=’2018-09-01′);
load data local inpath ‘/home/koushengrui/app/hive/examples/files/kv3.txt’ overwrite into table invites partition (ds=’2018-09-02′);
filepath可以是
相对路径,例如project/data1
绝对路径,例如/user/hive/project/data1
带有schema的完整uri,例如hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1
加载的目标可以是表或分区。如果表是分区表,则必须通过指定所有分区列的值来指定表的特定分区。
filepath可以引用一个文件(在这种情况下hive会将文件移动到表中)或者它可以是一个目录(在这种情况下,hive会将该目录中的所有文件移动到表中)。filepath是一个目录的话,下面不能有子目录,否则会报错。
如果指定了local关键字,则load命令将在本地文件系统中查找filepath。如果指定了相对路径,则将相对于用户的当前工作目录进行解释。
如果没有指定local关键字,则hive将使用filepath的完整uri(如果指定了一个),或者将应用以下规则:
①如果未指定schema,则hive将使用hadoop的hadoop-env.sh中fs.default.name(有时也用fs.defaultFS)属性的值来指定namenode uri。
②如果filepath不是绝对路径,则hive将相对于/user/<username>解释它。
如果使用overwrite关键字,则将删除目标表(或分区)的内容,并替换为filepath所引用的文件。
注意表的列分隔符要和文件数据的列分隔符对应,默认都是row format delimited fields terminated by ‘\001′(亦即^A,Ctrl+A)。如果不对应的话,load时不会报错,但是查数据的时候,所有记录、所有字段值全都是null
hive3.0以后支持其他加载操作,因为hive在内部将加载重写为insert as select。因为本次研究的是hive2.3.3版本,故这里不展开解释,如果用的版本是hive3.0的话,再看官方英文文档吧。
2、insert data into hive tables from queries
把查询结果插入到表中
语法:
标准语法:
from from_statement
insert overwrite table tablename1 [partition (partcol1=val1, partcol2=val2…) [if not exists]] select_statement1
[insert overwrite table tablename2 [partition … [if not exists]] select_statement2]
[insert into table tablename2 [partition…] select_statement2]…;
from from_statement
insert into table tablename1 [partition (partcol1=val1, partcol2=val2…)] select_statement1
[insert into table tablename2 [partition…] select_statement2]
[insert overwrite table tablename2 [partition … [if not exists]] select_statement2]…;
insert overwrite table tablename partition (partcol1[=val1], partcol2[=val2]…) select_statement from from_statement;
insert into table tablename partition (partcol1[=val1], partcol2[=val2]…) select_statement from from_statement;
from pokes
insert into invites partition (ds = ‘2018-09-05’) select *
insert into invites partition (ds = ‘2018-09-06’) select *;
假如一个表的OutputFormat实现了AcidOutputFormat,并且系统配置为使用实现ACID的事务管理器,则将禁用该表的insert overwrite。这是为了避免用户无意中覆盖历史数据。可以通过使用truncate table(对于非分区表)或drop partition,然后insert into 来实现相同的功能。
alter table invites drop if exists partition (ds = ‘2018-09-01’) purge;
动态分区插入:
在动态分区插入中,用户只需在partition子句中指定分区列名称列表,而列值是不必需的。如果给出了分区列值,则称为静态分区,否则是动态分区。每个动态分区列都有一个来自select语句的相应输入列,这意味着动态分区创建由输入列的值确定。动态分区列必须在select语句的列中最后指定,并且与它们在partition()子句中出现的顺序相同。从hive3.0.0开始,不需要指定动态分区列。如果未指定,hive将自动生成分区规范。
例如:
创建一个有2个分区列的表,并在此表中插入数据。
create table invites2 (foo int, bar string) partitioned by (ds string, fs int);
insert into invites2 partition (ds=’2018-09-04′, fs) select foo, bar, foo from pokes;
如果foo有很多不同值,则上面插入操作可能会报错Container is running beyond virtual memory limits.可以参考
https://www.jianshu.com/p/62800898dd02
https://blog.csdn.net/T1DMzks/article/details/78818874
解决。
与动态分区插入有关的配置:
hive.exec.dynamic.partition,默认值是true,即允许动态分区插入。改为false,则禁用动态分区插入。
hive.exec.dynamic.partition.mode,默认值是strict,这种情况下,在指定动态分区列时,至少要有一个静态分区列。可改为nonstrict,这样的话,可以所有分区列都是动态分区列。
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode,默认值是100。
hive.exec.max.dynamic.partitions,默认值是1000。
hive.exec.max.created.files,默认值是100000。
hive.error.on.empty.partition,默认值是false。
这些配置项都在hive-default.xml.template文件中有,可以去里面看具体解释。
3、Writing data into the filesystem from queries
将查询结果集写到文件系统中,相当于load的反向操作
标准语法:
insert overwrite [local] directory directory1
[row format row_format] [stored as file_format]
select … from …
hive扩展:
from from_statement
insert overwrite [local] directory directory1 select_statement1
[insert overwrite [local] directory directory2 select_statement2] …
其中row_format支持
row_format
: delimited [fields terminated by char [escaped by char]] [collection items terminated by char]
[lines terminated by char]
[null defined as char]
directory目录可以是完整的URI。如果未指定schema或authority,hive将使用hadoop配置变量fs.default.name中的schema和authority来指定NameNode URI。
如果使用了local关键字,hive会将数据写入本地本件系统。
写入文件系统的数据被序列化为文本,其中列由^A分隔,行由换行符分隔。如果某些列类型不是原始类型,则这些列会被序列化为json格式。
需要注意的是,可以在一条语句同时insert overwrite directory、local directory以及hive表。
4、Inserting values into tables from SQL
用普通sql插入数据,可以一次插入多条记录。
标准语法:
insert into table tablename [partition (partcol1[=val1], partcol2[=val2] …)] values values_row [, values_row …]
这里有个地方需要注意:
假如目标表不是分区表的话,则在插入数据时是可以只指定某些列的,就像普通关系型数据库一样,但由于建hive表时一般不指定列的默认值,故指定列之外的列的值为null。
insert into table pokes values (1, ‘abc1’), (2, ‘abc2’);
insert into table pokes (foo) values (1);
假如目标表是分区表,则不能指定某些列。支持静态分区插入、动态分区插入。
insert into table invites partition (ds = ‘2018-09-07’) values (1, ‘val_1’);
insert into table invites partition (ds) values (1, ‘val_1’, ‘2018-09-07’); 同样的,把动态分区列的值放到最后面。
5、update
更新操作仅能在支持ACID的表上操作成功,否则会报Attempt to do update or delete using transaction manager that does not support these operations 错误。
标准语法:
UPDATE tablename SET column = value [, column = value…] [WHERE expression]
注意,分区列值无法更新,bucket列值也无法更新。
建议将hive.optimize.sort.dynamic.partition 设为fase,因为这会生成更高效的执行计划。
6、delete
删除操作也是仅能在支持ACID的表上操作成功。
标准语法:
delete from tablename [where expression]
同样建议将hive.optimize.sort.dynamic.partition 设为fase
7、merge
从hive2.2之后,才支持merge操作,且也是仅能在支持ACID的表上操作成功。
标准语法:
merge into <target table> as t using <source expression/table> as s
on <boolean expression1>
when matched [and <boolean expression2>] then update set <set clause list>
when matched [and <boolean expression3>] then delete
when not matched [and <boolean expression4>] then insert values<value list>
转载于:https://www.cnblogs.com/koushr/p/9574946.html
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