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上一篇,我们介绍Impala的相关操作。

   下面我们开始继续进一步的了解Impala的相关操作。

导入数据

一:INSERT VALUES

  该方式不适合载入大量的数据到基于 HDFS (HDFS-based)的表,因为插入操作无法并行,并且每一个语句会产生单独的数据文件,形成很多小文件。
  不要运行每次只插入单行数据的 很多条的 INSERT ... VALUES 语句的脚本,会产生很多小文件。将数据都放在VALUES中会好很多,就没有那多的小文件。

insert into student values ('','张三','男','2017-10-23 10:10:20'), ('','李四','男','2017-10-23 10:10:20'), ('','王五','男','2017-10-23 10:10:20');
insert into student values ('','张三1','男','2017-10-23 10:10:20'), ('','李四1','男','2017-10-23 10:10:20'), ('','王五1','男','2017-10-23 10:10:20');

  使用insert into table 语法,每一组新插入的数据,都会追加到原来的数据后。 

 

 

  我们可以看到hdfs中有两个文件。也就是说insert一次就生成一个文件,所以会产生很多小文件。

  使用insert overwrite table 语法,每一组新插入的数据,都会覆盖表中原有的数据。

insert overwrite student values ('','张三2','男','2017-10-23 10:10:20'), ('','李四2','男','2017-10-23 10:10:20'), ('','王五2','男','2017-10-23 10:10:20');

二:LOAD DATA语句

  LOAD DATA 语句简化了 Impala 内部表从 HDFS 位置移动一个或目录下所有数据文件到该表对应的 Impala 数据目录中的 ETL 过程。

  新建待导入文件数据 student.txt

  从本地上传到hdfs

sudo -u impala hdfs dfs -put student.txt /tmp/student.txt

  查看

hadoop fs -ls /tmp/

  导入

load data inpath '/tmp/student.txt' into table student ;

  可以看到文件的内容导入到了表中,
  并且对应的hdfs目录的文件已经不再了。

  重新将文件上传到对应目录
  然后重新导入
  这次我们使用overwrite

load data inpath '/tmp/student.txt' overwrite into table student ;

  可以看到数据已经加载进去,并且原有的数据都被替换掉了。

三:分区表的load data

  新增分区

alter table student_p  add partition (year='',month='',day='');
alter table student_p add partition (year='',month='',day='');

load data inpath '/tmp/student.txt' overwrite into table student_p  partition(year='',month='',day='') ;
load data inpath '/tmp/student.txt' overwrite into table student_p partition(year='',month='',day='') ;

  这之间还需要再将文件上传到hdfs

select * from student_p;

  可见指定了分区后,不会影响到其他分区的数据。

 

查询

  查询这里就只举几个可能需要注意到的,其他的语法可以详见官网。

一:limit

  设置select查询中结果集的最大行数

select * from student limit 1;

二:offset

  offset可以和limit一起使用,可以用于模拟“分页”结果集,实际中最好不要这样用,尽量的将结果集缓存到应用端,在应用端分页。

select * from student order by id  limit 1 offset 0;
select * from student order by id limit 1 offset 1;

  

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  到此,本章节的内容讲述完毕。

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  【源】从零自学Hadoop系列索引

 

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