数据导入

向表中装载数据(Load)
1.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

创建表

 
1.先创建表,在导入数据(走mr
 load data [local] inpath '' into table table_name;
 create table student(id string, name string) row format
delimited fields terminated by '\t';
1.2加载本地文件到 hive
 load data local inpath
'/opt/module/data/student.txt' into table default.student;

(0)创建一张表
create table student(id string, name string) row format
delimited fields terminated by '\t';
(1)加载本地文件到 hive
load data local inpath
'/opt/module/hive/datas/student.txt' into table default.student;
(2)加载 HDFS 文件到 hive 中
上传文件到 HDFS
hive (default)> dfs -put /opt/module/hive/data/student.txt
/user/atguigu/hive;
加载 HDFS 上数据
load data inpath '/user/atguigu/hive/student.txt' into table default.student;
(3)加载数据覆盖表中已有的数据
上传文件到 HDFS
hive (default)> dfs -put /opt/module/data/student.txt /user/atguigu/hive;
加载数据覆盖表中已有的数据
hive (default)> load data inpath '/user/atguigu/hive/student.txt'
overwrite into table default.student;
2. 通过查询语句向表中插入数据(Insert)
1)创建一张表
hive (default)> create table student_par(id int, name string) row format
delimited fields terminated by '\t';
2)基本插入数据
hive (default)> 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)
hive (default)> insert overwrite table student_par
select id, name from student where month='201709';
insert into:以追加数据的方式插入到表或分区,原有数据不会删除
insert overwrite:会覆盖表中已存在的数据
注意:insert 不支持插入部分字段
4)多表(多分区)插入模式(根据多张表查询结果)
hive (default)> 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';
3.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;

4.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;

 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

1 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
hive(default)>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;

2 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)
[root@hadoop102 hive]$ bin/hive -e 'select * from default.student;' >
/opt/module/hive/data/export/student4.txt;
Export 导出到 HDFS 上
(defahiveult)> export table default.student
to '/user/hive/warehouse/export/student';
export 和 import 主要用于两个 Hadoop 平台集群之间 Hive 表迁移。

清除表中数据(Truncate)

注意:Truncate 只能删除管理表,不能删除外部表中数据

hive (default)> truncate table student;

查询

hive DML 操作的更多相关文章

  1. hive DML操作

    1.数据导入 1)向表中装载数据(load) 语法 hive> load data [local] inpath '/opt/module/datas/student.txt' [overwri ...

  2. Hive DDL、DML操作

    • 一.DDL操作(数据定义语言)包括:Create.Alter.Show.Drop等. • create database- 创建新数据库 • alter database - 修改数据库 • dr ...

  3. 入门大数据---Hive常用DML操作

    Hive 常用DML操作 一.加载文件数据到表 1.1 语法 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename ...

  4. 23-hadoop-hive的DDL和DML操作

    跟mysql类似, hive也有 DDL, 和 DML操作 数据类型: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ ...

  5. Hive数据库操作

    Hive数据结构 除了基本数据类型(与java类似),hive支持三种集合类型 Hive集合类型数据 array.map.structs hive (default)> create table ...

  6. Vertica并发DML操作性能瓶颈的产生与优化(转)

    文章来源:中国联通网研院网优网管部IT技术研究团队 作者:陆昕 1. 引言 众所周知,MPP数据库以其分布式的超大存储能力以及列式的高速汇总能力,已经成为大数据分析比不可少的工具.Vertica就是这 ...

  7. salesforce 零基础开发入门学习(三)sObject简单介绍以及简单DML操作(SOQL)

    salesforce中对于数据库操作和JAVA等语言对于数据库操作是有一定区别的.salesforce中的数据库使用的是Force.com 平台的数据库,数据表一行数据可以理解成一个sObject变量 ...

  8. Sql Server之旅——第十站 看看DML操作对索引的影响

    我们都知道建索引是需要谨慎的,当只有利大于弊的时候才适合建,我们也知道建索引是需要维护成本的,这个维护也就在于DML操作了, 下面我们具体看看到底DML对索引都有哪些内幕.... 一:delete操作 ...

  9. spark使用Hive表操作

    spark Hive表操作 之前很长一段时间是通过hiveServer操作Hive表的,一旦hiveServer宕掉就无法进行操作. 比如说一个修改表分区的操作 一.使用HiveServer的方式 v ...

随机推荐

  1. 【LeetCode】682. Baseball Game 解题报告(Python)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 使用栈模拟 日期 题目地址:https://leet ...

  2. 【LeetCode】47. Permutations II 解题报告(Python & C++)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 方法一:递归 方法二:回溯法 日期 题目地址:htt ...

  3. 【LeetCode】707. Design Linked List 解题报告(Python)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 日期 题目地址:https://leetcode.c ...

  4. 一、SQL高级语句

    摘抄别的博主的博客主要总去CSDN看不太方便自己整理一下加深记忆! 导入文件至数据库 #将脚本导入 source 加文件路径 mysql> source /backup/test.sql; se ...

  5. Proximal Algorithms 1 介绍

    目录 定义 解释 图形解释 梯度解释 一个简单的例子 Proximal Algorithms 定义 令\(f: \mathrm{R}^n \rightarrow \mathrm{R} \cup \{+ ...

  6. gojs 实用高级用法

    大家,新年好! 历史文章: 数据可视化 gojs 简单使用介绍 gojs 如何实现虚线(蚂蚁线)动画? 本文介绍的是在使用 gojs 制作图的过程中,你可能会碰到的问题的一些解决方案. gojs 是一 ...

  7. 日志收集系统系列(四)之LogAgent优化

    实现功能 logagent根据etcd的配置创建多个tailtask logagent实现watch新配置 logagent实现新增收集任务 logagent删除新配置中没有的那个任务 logagen ...

  8. Vue系列教程(三)之vue-cli脚手架的使用

    一.Vue-cli的环境准备 目的:(1)快速管理依赖 (2)确定项目结构 1.安装node.js Node.js是一个可以让前端运行在服务器上的一个工. 下载:https://nodejs.org/ ...

  9. PAT 乙级 1001. 害死人不偿命的(3n+1)猜想 (15)(C语言描述)

    卡拉兹(Callatz)猜想: 对任何一个自然数n,如果它是偶数,那么把它砍掉一半:如果它是奇数,那么把(3n+1)砍掉一半.这样一直反复砍下去,最后一定在某一步得到n=1.卡拉兹在1950年的世界数 ...

  10. 网络协议学习笔记(四)传输层的UDP和TCP

    概述 传输层里比较重要的两个协议,一个是 TCP,一个是 UDP.对于不从事底层开发的人员来讲,或者对于开发应用的人来讲,最常用的就是这两个协议.由于面试的时候,这两个协议经常会被放在一起问,因而我在 ...