Hive库基本操作

 

2.1.1 创建数据库

1）创建一个数据库，数据库在HDFS上的默认存储路径是/hive/warehouse/*.db。

create database testdb;

2）避免要创建的数据库已经存在错误，增加if not exists判断。（标准写法）

create database if not exists testdb; 

2.2.2 创建数据库和位置

create database if not exists dept location '/testdb.db';

2.2.3 修改数据库

数据库的其他元数据信息都是不可更改的，包括数据库名和数据库所在的目录位置。

alter database dept set dbproperties('createtime'='20220531');

2.2.4 数据库详细信息

1）显示数据库（show）

show databases;

2）可以通过like进行过滤

show databases like 't*';

3）查看详情（desc）

desc database testdb;

4）切换数据库（use）

use testdb;

2.2.5 删除数据库

1）最简写法

drop database testdb;

2）如果删除的数据库不存在，最好使用if exists判断数据库是否存在。否则会报错：FAILED: SemanticException [Error 10072]: Database does not exist: db_hive

drop database if exists testdb;

3)如果数据库不为空，使用cascade命令进行强制删除。报错信息如下FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. InvalidOperationException(message:Database db_hive is not empty. One or more tables exist.)

drop database if exists testdb cascade;

2.2 Hive数据类型

2.2.1 基础数据类型

类型	Java数据类型	描述
TINYINT	byte	8位有符号整型。取值范围：-128~127。
SMALLINT	short	16位有符号整型。取值范围：-32768~32767。
INT	int	32位有符号整型。取值范围：-2 31 ~2 31 -1。
BIGINT	long	64位有符号整型。取值范围：-2 63 +1~2 63 -1。
BINARY		二进制数据类型，目前长度限制为8MB。
FLOAT	float	32位二进制浮点型。
DOUBLE	double	64位二进制浮点型。
DECIMAL(precision,scale)		10进制精确数字类型。precision：表示最多可以表示多少位的数字。取值范围：1 <= precision <= 38。scale：表示小数部分的位数。取值范围： 0 <= scale <= 38。如果不指定以上两个参数，则默认为decimal(10,0)。
VARCHAR(n)		变长字符类型，n为长度。取值范围：1~65535。
CHAR(n)		固定长度字符类型，n为长度。最大取值255。长度不足则会填充空格，但空格不参与比较。
STRING	string	字符串类型，目前长度限制为8MB。
DATE		日期类型，格式为yyyy-mm-dd。取值范围：0000-01-01~9999-12-31。
DATETIME		日期时间类型。取值范围：0000-01-01 00:00:00.000~9999-12-31 23.59:59.999，精确到毫秒。
TIMESTAMP		与时区无关的时间戳类型。取值范围：0000-01-01 00:00:00.000000000~9999-12-31 23.59:59.999999999，精确到纳秒。说明 对于部分时区相关的函数，例如cast(<a timestamp> as string)，要求TIMESTAMP按照与当前时区相符的方式来展现。
BOOLEAN	boolean	BOOLEAN类型。取值：True、False。

2.2.2 复杂的数据类型

类型	定义方法	构造方法
ARRAY	array<int>``array<struct<a:int, b:string>>	array(1, 2, 3)``array(array(1, 2), array(3, 4))
MAP	map<string, string>``map<smallint, array<string>>	map(“k1”, “v1”, “k2”, “v2”)``map(1S, array(‘a’, ‘b’), 2S, array(‘x’, ‘y’))
STRUCT		struct<x:int, y:int>struct<field1:bigint, field2:array<int>, field3:map<int, int>> named_struct(‘x’, 1, ‘y’, 2)named_struct(‘field1’, 100L, ‘field2’, array(1, 2), ‘field3’, map(1, 100, 2, 200))

Hive有三种复杂数据类型ARRAY、MAP 和 STRUCT。ARRAY和MAP与Java中的Array和Map类似，而STRUCT与C语言中的Struct类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。还有一个uniontype< 所有类型，所有类型… > 。

数组：array< 所有类型 >； ​ Map < 基本数据类型，所有数据类型 >； ​ struct < 名：所有类型[注释] >; ​ uniontype< 所有类型，所有类型… >

2.3 Hive表操作

Hive的存储格式:

Hive没有专门的数据文件格式,常见的有以下几种:

TEXTFILE ​ SEQUENCEFILE ​ AVRO ​ RCFILE ​ ORCFILE ​ PARQUET

TextFile:
       TEXTFILE 即正常的文本格式，是Hive默认文件存储格式，因为大多数情况下源数据文件都是以text文件格式保存（便于查看验数和防止乱码）。此种格式的表文件在HDFS上是明文，可用hadoop fs -cat命令查看，从HDFS上get下来后也可以直接读取。
        TEXTFILE 存储文件默认每一行就是一条记录，可以指定任意的分隔符进行字段间的分割。但这个格式无压缩，需要的存储空间很大。虽然可结合Gzip、Bzip2、Snappy等使用，使用这种方式，Hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。
一般只有与其他系统由数据交互的接口表采用TEXTFILE 格式，其他事实表和维度表都不建议使用。
​
RCFile:
Record Columnar的缩写。是Hadoop中第一个列文件格式。能够很好的压缩和快速的查询性能。通常写操作比较慢，比非列形式的文件格式需要更多的内存空间和计算量。 RCFile是一种行列存储相结合的存储方式。首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。其次，块数据`列式存储`，有利于数据压缩和快速的列存取。
​
ORCFile:
Hive从0.11版本开始提供了ORC的文件格式，ORC文件不仅仅是一种列式文件存储格式，最重要的是有着很高的压缩比，并且对于MapReduce来说是可切分（Split）的。因此，在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式，不仅可以很大程度的节省HDFS存储资源，而且对数据的查询和处理性能有着非常大的提升，因为ORC较其他文件格式压缩比高，查询任务的输入数据量减少，使用的Task也就减少了。ORC能很大程度的节省存储和计算资源，但它在读写时候需要消耗额外的CPU资源来压缩和解压缩，当然这部分的CPU消耗是非常少的。
​
Parquet:
通常我们使用关系数据库存储结构化数据，而关系数据库中使用数据模型都是扁平式的，遇到诸如List、Map和自定义Struct的时候就需要用户在应用层解析。但是在大数据环境下，通常数据的来源是服务端的埋点数据，很可能需要把程序中的某些对象内容作为输出的一部分，而每一个对象都可能是嵌套的，所以如果能够原生的支持这种数据，这样在查询的时候就不需要额外的解析便能获得想要的结果。Parquet的灵感来自于2010年Google发表的Dremel论文，文中介绍了一种支持嵌套结构的存储格式，并且使用了列式存储的方式提升查询性能。Parquet仅仅是一种存储格式，它是语言、平台无关的，并且不需要和任何一种数据处理框架绑定。这也是parquet相较于orc的仅有优势：支持嵌套结构。Parquet 没有太多其他可圈可点的地方,比如他不支持update操作(数据写成后不可修改),不支持ACID等.
​
SEQUENCEFILE:
SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile，不过它的key为空，使用value 存放实际的值， 这样是为了避免MR 在运行map 阶段的排序过程。SequenceFile支持三种压缩选择：NONE, RECORD, BLOCK。 Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。 SequenceFile最重要的优点就是Hadoop原生支持较好，有API，但除此之外平平无奇，实际生产中不会使用。
​
AVRO:
Avro是一种用于支持数据密集型的二进制文件格式。它的文件格式更为紧凑，若要读取大量数据时，Avro能够提供更好的序列化和反序列化性能。并且Avro数据文件天生是带Schema定义的，所以它不需要开发者在API 级别实现自己的Writable对象。Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。最近多个Hadoop 子项目都支持Avro 数据格式，如Pig 、Hive、Flume、Sqoop和Hcatalog。

Hive的四大常用存储格式存储效率及执行速度对比

ORCFILE存储文件读操作效率最高

耗时比较：ORC<Parquet<RC<Text

ORCFILE存储文件占用空间少，压缩效率高

占用空间：ORC<Parquet<RC<Text

2.3.1 创建表

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name 
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
[COMMENT table_comment] 
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) 
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] 
[ROW FORMAT row_format] 
[STORED AS file_format] 
[LOCATION hdfs_path]
​
​
字段解释说明:
- CREATE TABLE 
    创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
​
- EXTERNAL
    关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION）
    创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径（默认位置）；
    创建外部表时，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在
    删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。
​
- COMMENT：
    为表和列添加注释。
​
- PARTITIONED BY
    创建分区表
​
- CLUSTERED BY
    创建分桶表
​
- SORTED BY
    不常用
​
- ROW FORMAT 
  DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char] | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]
    用户在建表的时候可以自定义SerDe或者使用自带的SerDe。
    如果没有指定ROW FORMAT 或者ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的SerDe。
    在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的SerDe，Hive通过SerDe确定表的具体的列的数据。
    SerDe是Serialize/Deserilize的简称，目的是用于序列化和反序列化。
​
- STORED AS指定存储文件类型
    常用的存储文件类型：SEQUENCEFILE（二进制序列文件）、TEXTFILE（文本）、RCFILE（列式存储格式文件）
    如果文件数据是纯文本，可以使用STORED AS TEXTFILE。
    如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCEFILE。
​
- LOCATION ：
    指定表在HDFS上的存储位置。
​
- LIKE
    允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。

建表1：全部使用默认建表方式

create table students
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; // 必选，指定列分隔符 

建表2：指定location （这种方式也比较常用）

create table students2
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/input1'; // 指定Hive表的数据的存储位置，一般在数据已经上传到HDFS，想要直接使用，会指定Location，通常Locaion会跟外部表一起使用，内部表一般使用默认的location

建表3：指定存储格式

create table students3
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS rcfile; // 指定储存格式为rcfile，inputFormat:RCFileInputFormat,outputFormat:RCFileOutputFormat，如果不指定，默认为textfile，注意：除textfile以外，其他的存储格式的数据都不能直接加载，需要使用从表加载的方式。

建表4：create table xxxx as select_statement(SQL语句) (这种方式比较常用)

create table students4 as select * from students2;

建表5：create table xxxx like table_name 只想建表，不需要加载数据

create table students5 like students;

简单用户信息表创建：

create table t_user(
id int,
uname string,
pwd string,
gender string,
age int
)
row format delimited fields terminated by ','
lines terminated by '\n';

1,admin,123456,男,18
2,zhangsan,abc123,男,23
3,lisi,654321,女,16

 

复杂人员信息表创建：

create table IF NOT EXISTS t_person(
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';

songsong,bingbing_lili,xiao song:18_xiaoxiao song:19,beng bu_anhui
yangyang,caicai_susu,xiao yang:18_xiaoxiao yang:19,he fei_anhui

2.3.2 显示表

show tables;
show tables like 'u';
desc t_person;
desc formatted t_person;

2.3.3 加载数据

1、使用hdfs dfs -put '本地数据' 'hive表对应的HDFS目录下'

2、使用 load data inpath

下列命令需要在hive shell里执行

// 将HDFS上的/input1目录下面的数据 移动至 students表对应的HDFS目录下，注意是 移动、移动、移动
load data inpath '/input1/students.txt' into table students;

// 清空表
truncate table students;
// 加上 local 关键字 可以将Linux本地目录下的文件 上传到 hive表对应HDFS 目录下 原文件不会被删除
load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' into table students;
// overwrite 覆盖加载
load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' overwrite into table students;

3、create table xxx as SQL语句

4、insert into table xxxx SQL语句 （没有as）

// 将 students表的数据插入到students2 这是复制 不是移动 students表中的表中的数据不会丢失
insert into table students2 select * from students;
​
// 覆盖插入 把into 换成 overwrite
insert overwrite table students2 select * from students;

2.3.4 修改列

查询表结构

desc students2;

添加列

alter table students2 add columns (education string);

查询表结构

desc students2;

更新列

alter table stduents2 change education educationnew string;

2.3.5 删除表

drop table students2;

2.4 Hive内外部表

面试题：内部表和外部表的区别？如何创建外部表？工作中使用外部表

2.4.1 hive内部表

当创建好表的时候，HDFS会在当前表所属的库中创建一个文件夹

当设置表路径的时候，如果直接指向一个已有的路径,可以直接去使用文件夹中的数据

当load数据的时候，就会将数据文件存放到表对应的文件夹中

而且数据一旦被load，就不能被修改

我们查询数据也是查询文件中的文件,这些数据最终都会存放到HDFS

当我们删除表的时候，表对应的文件夹会被删除，同时数据也会被删除

默认建表的类型就是内部表

// 内部表
create table students_internal
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/input2';
​
hive> dfs -put /usr/local/soft/data/students.txt /input2/;

2.4.1 Hive外部表

外部表说明

外部表因为是指定其他的hdfs路径的数据加载到表中来，所以hive会认为自己不完全独占这份数据

删除hive表的时候，数据仍然保存在hdfs中，不会删除。

// 外部表
create external table students_external
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/input3';
​
hive> dfs -put /usr/local/soft/data/students.txt /input3/;

删除表测试一下：

hive> drop table students_internal;
Moved: 'hdfs://master:9000/input2' to trash at: hdfs://master:9000/user/root/.Trash/Current
OK
Time taken: 0.474 seconds
hive> drop table students_external;
OK
Time taken: 0.09 seconds
hive> 

一般在公司中，使用外部表多一点，因为数据可以需要被多个程序使用，避免误删，通常外部表会结合location一起使用

外部表还可以将其他数据源中的数据 映射到 hive中，比如说：hbase，ElasticSearch......

设计外部表的初衷就是 让 表的元数据 与 数据 解耦

• 操作案例: 分别创建dept，emp，salgrade。并加载数据。

创建数据文件存放的目录

hdfs dfs -mkdir -p /shujia/bigdata17/dept
hdfs dfs -mkdir -p /shujia/bigdata17/emp
hdfs dfs -mkdir -p /shujia/bigdata17/salgrade

• 创建dept表

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS dept (
  DEPTNO int,
  DNAME varchar(255),
  LOC varchar(255)
) row format delimited fields terminated by ','
location '/shujia/bigdata17/dept';
​
10,ACCOUNTING,NEW YORK
20,RESEARCH,DALLAS
30,SALES,CHICAGO
40,OPERATIONS,BOSTON

• 创建emp表

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS emp (
   EMPNO int,
   ENAME varchar(255),
   JOB varchar(255),
   MGR int,
   HIREDATE date,
   SAL decimal(10,0),
   COMM decimal(10,0),
   DEPTNO int
 ) row format delimited fields terminated by ','
 location '/shujia/bigdata17/emp';
 
7369,SMITH,CLERK,7902,1980-12-17,800,null,20
7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981-02-20,1600,300,30
7521,WARD,SALESMAN,7698,1981-02-22,1250,500,30
7566,JONES,MANAGER,7839,1981-04-02,2975,null,20
7654,MARTIN,SALESMAN,7698,1981-09-28,1250,1400,30
7698,BLAKE,MANAGER,7839,1981-05-01,2850,null,30
7782,CLARK,MANAGER,7839,1981-06-09,2450,null,10
7788,SCOTT,ANALYST,7566,1987-07-13,3000,null,20
7839,KING,PRESIDENT,null,1981-11-17,5000,null,10
7844,TURNER,SALESMAN,7698,1981-09-08,1500,0,30
7876,ADAMS,CLERK,7788,1987-07-13,1100,null,20
7900,JAMES,CLERK,7698,1981-12-03,950,null,30
7902,FORD,ANALYST,7566,1981-12-03,3000,null,20
7934,MILLER,CLERK,7782,1982-01-23,1300,null,10

• 创建salgrade表

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS salgrade (
  GRADE int,
  LOSAL int,
  HISAL int
) row format delimited fields terminated by ','
location '/shujia/bigdata17/salgrade';
​
1,700,1200
2,1201,1400
3,1401,2000
4,2001,3000
5,3001,9999

2.5 Hive导出数据

将表中的数据备份

• 将查询结果存放到本地

//创建存放数据的目录
mkdir -p /usr/local/soft/shujia
​
//导出查询结果的数据(导出到Node01上)
insert overwrite local directory '/usr/local/soft/shujia/person_data' select * from t_person;

• 按照指定的方式将数据输出到本地

-- 创建存放数据的目录
mkdir -p /usr/local/soft/shujia
​
-- 导出查询结果的数据
insert overwrite local directory '/usr/local/soft/shujia/person' 
ROW FORMAT DELIMITED fields terminated by ',' 
collection items terminated by '-' 
map keys terminated by ':' 
lines terminated by '\n' 
select * from t_person;

• 将查询结果输出到HDFS

-- 创建存放数据的目录
hdfs dfs -mkdir -p /shujia/bigdata17/copy
​
-- 导出查询结果的数据
insert overwrite directory '/shujia/bigdata17/user' 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 
select * from t_user;

• 直接使用HDFS命令保存表对应的文件夹

// 创建存放数据的目录
hdfs dfs -mkdir -p /shujia/bigdata17/person
​
// 使用HDFS命令拷贝文件到其他目录
hdfs dfs -cp /hive/warehouse/t_person/*  /shujia/bigdata17/person

• 将表结构和数据同时备份

  将数据导出到HDFS

  //创建存放数据的目录
  hdfs dfs -mkdir -p /shujia/bigdata17/copy
  ​
  //导出查询结果的数据
  export table t_person to '/shujia/bigdata17/copy';

  删除表结构

  drop table t_person;

  恢复表结构和数据

  import from '/shujia/bigdata17';

  注意：时间不同步，会导致导入导出失败

•  

标签：存储,string,students,Hive,table,基本操作,数据
来源： https://www.cnblogs.com/Longtianm/p/16357082.html