Hive_Hive的数据模型_汇总
体系结构: 元数据 /HQL的执行
安装: 嵌入 /远程 /本地
管理: CLI /web界面 /远程服务
数据类型: 基本 /复杂 /时间
数据模型: 数据存储 /内部表 /分区表 /外部表 /桶表 /视图
=============================================================================================
Hive的数据模型_数据存储 web管理工具察看HDFS文件系统:http://<IP>:50070/ 基于HDFS
没有专门的数据存储格式,默认使用制表符
存储结构主要包括:数据库,文件,表,视图
可以直接加载文本文件
创建表时,可以指定Hive数据的列分隔符和行分隔符。 Hive数据模型
表:
-Table内部表
-Partition分区表
-External Table 外部表
-Bucket Table 桶表
视图: =============================================================================================
Hive的数据模型_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。
- 所有的Table数据(不包括External Table)都保存在这个目录中。 create table t1
(tid int, tname string, age int); create table t2
(tid int, tname string, age int)
location '/mytable/hive/t2' create table t3
(tid int, tname string, age int)
row format delimited fields terminated by ','; create table t4
as
select * from t1; hdfs dfs -cat /usr/hive/warehouse/tablename/000000_0 alter table t1 add columns(english int);
desc t1; drop table t1;
if open the recycle bin function of hdfs . we can see the file not delete, but move from one dir to another dir, we can restore it. =============================================================================================
Hive的数据模型_分区表 准备数据表:
create table sampledata
(sid int, sname string, gender string, language int, math int, english int)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile; 准备文本数据:
sampledata.txt
1,Tom,M,60,80,96
2,Mary,F,11,22,33
3,Jerry,M,90,11,23
4,Rose,M,78,77,76
5,Mike,F,99,98,98 将文本数据插入到数据表:
hive> load data local inpath '/root/pl62716/hive/sampledata.txt' into table sampledata; -partition对应于数据库中的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。 创建分区表:
create table partition_table
(sid int, sname string)
partitioned by (gender string)
row format delimited fields terminated by ',';
向分区表中插入数据:
hive> insert into table partition_table partition(gender='M') select sid, sname from sampledata where gender='M';
hive> insert into table partition_table partition(gender='F') select sid, sname from sampledata where gender='F'; 从内部表解析比从分区表解析效率低: 内部表:
hive> explain select * from sampledata where gender='M';
OK
STAGE DEPENDENCIES:
Stage-0 is a root stage STAGE PLANS:
Stage: Stage-0
Fetch Operator
limit: -1
Processor Tree:
TableScan
alias: sampledata
Statistics: Num rows: 1 Data size: 90 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Filter Operator
predicate: (gender = 'M') (type: boolean)
Statistics: Num rows: 1 Data size: 90 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Select Operator
expressions: sid (type: int), sname (type: string), 'M' (type: string), language (type: int), math (type: int), english (type: int)
outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4, _col5
Statistics: Num rows: 1 Data size: 90 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
ListSink Time taken: 0.046 seconds, Fetched: 20 row(s) 分区表:
hive> explain select * from partition_table where gender='M';
OK
STAGE DEPENDENCIES:
Stage-0 is a root stage STAGE PLANS:
Stage: Stage-0
Fetch Operator
limit: -1
Processor Tree:
TableScan
alias: partition_table
Statistics: Num rows: 2 Data size: 13 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Select Operator
expressions: sid (type: int), sname (type: string), 'M' (type: string)
outputColumnNames: _col0, _col1, _col2
Statistics: Num rows: 2 Data size: 13 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
ListSink Time taken: 0.187 seconds, Fetched: 17 row(s) =============================================================================================
Hive的数据模型_外部表 外部表(External Table)
-指向已经在HDFS中存在的数据,可以创建Partition
-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。
-外部表侄有一个过程,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。 1、准备几张相同数据结构的数据txt文件,放在HDFS的/input 目录下。
2、在hive下创建一张有相同数据结构的外部表external_student,location设置为HDFS的/input 目录。则external_student会自动关连/input 下的文件。
3、查询外部表。
4、删除/input目录下的部分文件。
5、查询外部表。删除的那部分文件数据不存在。
6、将删除的文件放入/input目录。
7、查询外部表。放入的那部分文件数据重现。 (1)准备数据:
student1.txt
1,Tom,M,60,80,96
2,Mary,F,11,22,33
student2.txt
3,Jerry,M,90,11,23
student3.txt
4,Rose,M,78,77,76
5,Mike,F,99,98,98 # hdfs dfs -ls /
# hdfs dfs -mkdir /input 将文件放入HDFS文件系统
hdfs dfs -put localFileName hdfsFileDir
# hdfs dfs -put student1.txt /input
# hdfs dfs -put student2.txt /input
# hdfs dfs -put student3.txt /input (2)创建外部表
create table external_student
(sid int, sname string, gender string, language int, math int, english int)
row format delimited fields terminated by ','
location '/input'; (3)查询外部表
select * from external_student; (4)删除HDFS上的student1.txt
# hdfs dfs -rm /input/student1.txt (5)查询外部表
select * from external_student; (6)将student1.txt 重新放入HDFS input目录下
# hdfs dfs -put student1.txt /input (7)查询外部表
select * from external_student; =============================================================================================
Hive的数据模型_桶表 对数据进行HASH运算,放在不同文件中,降低热块,提高查询速度。
例如:根据sname进行hash运算存入5个桶中。 create table bucket_table
(sid int, sname string, age int)
clustered by (sname) into 5 buckets; =============================================================================================
Hive的数据模型_视图
-视图是一种虚表,是一个逻辑概念;可以跨越多张表
-视图建立在已有表的基础上,视图赖以建立的这些表称为基表。
-视图可以简化复杂的查询。 创建视图
create view viewName
as
select data from table where condition; 查看视图结构
desc viewName; 查询视图
select * from viewName;
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