Hive 学习之路（七）—— 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 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

LOCAL关键字代表从本地文件系统加载文件，省略则代表从HDFS上加载文件：
从本地文件系统加载文件时， filepath可以是绝对路径也可以是相对路径(建议使用绝对路径)；
从HDFS加载文件时候，filepath为文件完整的URL地址：如hdfs://namenode:port/user/hive/project/ data1
filepath可以是文件路径(在这种情况下Hive会将文件移动到表中)，也可以目录路径(在这种情况下，Hive会将该目录中的所有文件移动到表中)；
如果使用OVERWRITE关键字，则将删除目标表（或分区）的内容，使用新的数据填充；不使用此关键字，则数据以追加的方式加入；
加载的目标可以是表或分区。如果是分区表，则必须指定加载数据的分区；
加载文件的格式必须与建表时使用STORED AS指定的存储格式相同。

使用建议：

不论是本地路径还是URL都建议使用完整的。虽然可以使用不完整的URL地址，此时Hive将使用hadoop中的fs.default.name配置来推断地址，但是为避免不必要的错误，建议使用完整的本地路径或URL地址；

加载对象是分区表时建议显示指定分区。在Hive 3.0之后，内部将加载(LOAD)重写为INSERT AS SELECT，此时如果不指定分区，INSERT AS SELECT将假设最后一组列是分区列，如果该列不是表定义的分区，它将抛出错误。为避免错误，还是建议显示指定分区。

1.2 示例

新建分区表：

  CREATE TABLE emp_ptn(
    empno INT,
    ename STRING,
    job STRING,
    mgr INT,
    hiredate TIMESTAMP,
    sal DECIMAL(7,2),
    comm DECIMAL(7,2)
    )
    PARTITIONED BY (deptno INT)   -- 按照部门编号进行分区
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";

从HDFS上加载数据到分区表：

LOAD DATA  INPATH "hdfs://hadoop001:8020/mydir/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=20);

emp.txt文件可在本仓库的resources目录中下载

加载后表中数据如下,分区列deptno全部赋值成20：

二、查询结果插入到表

2.1 语法

INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...) [IF NOT EXISTS]]
select_statement1 FROM from_statement;

INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
select_statement1 FROM from_statement;

Hive 0.13.0开始，建表时可以通过使用TBLPROPERTIES（“immutable”=“true”）来创建不可变表(immutable table) ，如果不可以变表中存在数据，则INSERT INTO失败。（注：INSERT OVERWRITE的语句不受immutable属性的影响）;
可以对表或分区执行插入操作。如果表已分区，则必须通过指定所有分区列的值来指定表的特定分区；
从Hive 1.1.0开始，TABLE关键字是可选的；
从Hive 1.2.0开始，可以采用INSERT INTO tablename(z，x，c1)指明插入列；

可以将SELECT语句的查询结果插入多个表（或分区），称为多表插入。语法如下：

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] ...;

2.2 动态插入分区

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;

在向分区表插入数据时候，分区列名是必须的，但是列值是可选的。如果给出了分区列值，我们将其称为静态分区，否则它是动态分区。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。

注意：Hive 0.9.0之前的版本动态分区插入是默认禁用的，而0.9.0之后的版本则默认启用。以下是动态分区的相关配置：

配置	默认值	说明
`hive.exec.dynamic.partition`	`true`	需要设置为true才能启用动态分区插入
`hive.exec.dynamic.partition.mode`	`strict`	在严格模式(strict)下，用户必须至少指定一个静态分区，以防用户意外覆盖所有分区，在非严格模式下，允许所有分区都是动态的
`hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode`	100	允许在每个mapper/reducer节点中创建的最大动态分区数
`hive.exec.max.dynamic.partitions`	1000	允许总共创建的最大动态分区数
`hive.exec.max.created.files`	100000	作业中所有mapper/reducer创建的HDFS文件的最大数量
`hive.error.on.empty.partition`	`false`	如果动态分区插入生成空结果，是否抛出异常

2.3 示例

新建emp表，作为查询对象表

CREATE TABLE emp(
    empno INT,
    ename STRING,
    job STRING,
    mgr INT,
    hiredate TIMESTAMP,
    sal DECIMAL(7,2),
    comm DECIMAL(7,2),
    deptno INT)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";

 -- 加载数据到emp表中 这里直接从本地加载
load data local inpath "/usr/file/emp.txt" into table emp;

完成后emp表中数据如下：

为清晰演示，先清空emp_ptn表中加载的数据：

TRUNCATE TABLE emp_ptn;

静态分区演示：从emp表中查询部门编号为20的员工数据，并插入emp_ptn表中，语句如下：

INSERT OVERWRITE TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=20)
SELECT empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm FROM emp WHERE deptno=20;

完成后emp_ptn表中数据如下：

接着演示动态分区：

-- 由于我们只有一个分区，且还是动态分区，所以需要关闭严格默认。因为在严格模式下，用户必须至少指定一个静态分区
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

-- 动态分区   此时查询语句的最后一列为动态分区列，即deptno
INSERT OVERWRITE TABLE emp_ptn PARTITION (deptno)
SELECT empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm,deptno FROM emp WHERE deptno=30;

完成后emp_ptn表中数据如下：

三、使用SQL语句插入值

INSERT INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...)]
VALUES ( value [, value ...] )

使用时必须为表中的每个列都提供值。不支持只向部分列插入值（可以为缺省值的列提供空值来消除这个弊端）；
如果目标表表支持ACID及其事务管理器，则插入后自动提交；
不支持支持复杂类型(array, map, struct, union)的插入。

四、更新和删除数据

4.1 语法

更新和删除的语法比较简单，和关系型数据库一致。需要注意的是这两个操作都只能在支持ACID的表，也就是事务表上才能执行。

-- 更新
UPDATE tablename SET column = value [, column = value ...] [WHERE expression]

--删除
DELETE FROM tablename [WHERE expression]

4.2 示例

1. 修改配置

首先需要更改hive-site.xml，添加如下配置，开启事务支持，配置完成后需要重启Hive服务。

<property>
    <name>hive.support.concurrency</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>hive.enforce.bucketing</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>hive.exec.dynamic.partition.mode</name>
    <value>nonstrict</value>
</property>
<property>
    <name>hive.txn.manager</name>
    <value>org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager</value>
</property>
<property>
    <name>hive.compactor.initiator.on</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>hive.in.test</name>
    <value>true</value>
</property>

2. 创建测试表

创建用于测试的事务表，建表时候指定属性transactional = true则代表该表是事务表。需要注意的是，按照官方文档的说明，目前Hive中的事务表有以下限制：

必须是buckets Table;
仅支持ORC文件格式；
不支持LOAD DATA …语句。

CREATE TABLE emp_ts(
  empno int,
  ename String
)
CLUSTERED BY (empno) INTO 2 BUCKETS STORED AS ORC
TBLPROPERTIES ("transactional"="true");

3. 插入测试数据

INSERT INTO TABLE emp_ts  VALUES (1,"ming"),(2,"hong");

插入数据依靠的是MapReduce作业，执行成功后数据如下：

4. 测试更新和删除

--更新数据
UPDATE emp_ts SET ename = "lan"  WHERE  empno=1;

--删除数据
DELETE FROM emp_ts WHERE empno=2;

更新和删除数据依靠的也是MapReduce作业，执行成功后数据如下：

五、查询结果写出到文件系统

5.1 语法

INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1
  [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format]
  SELECT ... FROM ...

OVERWRITE关键字表示输出文件存在时，先删除后再重新写入；
和Load语句一样，建议无论是本地路径还是URL地址都使用完整的；
写入文件系统的数据被序列化为文本，其中列默认由^A分隔，行由换行符分隔。如果列不是基本类型，则将其序列化为JSON格式。其中行分隔符不允许自定义，但列分隔符可以自定义，如下：
```
-- 定义列分隔符为'\t'
insert overwrite local directory './test-04'
row format delimited
FIELDS TERMINATED BY '\t'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ','
MAP KEYS TERMINATED BY ':'
select * from src;
```

5.2 示例

这里我们将上面创建的emp_ptn表导出到本地文件系统，语句如下：

INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/usr/file/ouput'
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
SELECT * FROM emp_ptn;

导出结果如下：

参考资料

更多大数据系列文章可以参见个人 GitHub 开源项目：程序员大数据入门指南