Hive作为大数据环境下的数据仓库工具,支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务,非常适合对大量的数据进行全量的查询分析。

本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据:

导入数据

第一种方式,直接从本地文件系统导入数据

我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列数据,并且每列都是以'\t'为分隔

[root@localhost conf]# cat /usr/tmp/test1.txt
1 a1 b1
2 a2 b2
3 a3 b3
4 a4 b

创建数据表:

>create table test1(a string,b string,c string)
>row format delimited
>fields terminated by '\t'
>stored as textfile;

导入数据:

load data local inpath '/usr/tmp/test1.txt' overwrite into table test1;

其中local inpath,表明路径为本机路径

overwrite表示加载的数据会覆盖原来的内容

第二种,从hdfs文件中导入数据

首先上传数据到hdfs中

hadoop fs -put /usr/tmp/test1.txt /test1.txt

在hive中查看test1.txt文件

hive> dfs -cat /test1.txt;
1 a1 b1
2 a2 b2
3 a3 b3
4 a4 b4

创建数据表,与前面一样。导入数据的命令有些差异:

load data inpath '/test1.txt' overwrite into table test2;

第三种,基于查询insert into导入

首先定义数据表,这里直接创建带有分区的表

hive> create table test3(a string,b string,c string) partitioned by (d string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile;
OK
Time taken: 0.109 seconds
hive> describe test3;
OK
a string
b string
c string
d string # Partition Information
# col_name data_type comment d string
Time taken: 0.071 seconds, Fetched: 9 row(s)

通过查询直接导入数据到固定的分区表中:

hive> insert into table test3 partition(d='aaaaaa') select * from test2;
WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.
Query ID = root_20160823212718_9cfdbea4-42fa-4267-ac46-9ac2c357f944
Total jobs = 3
Launching Job 1 out of 3
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Job running in-process (local Hadoop)
2016-08-23 21:27:21,621 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%
Ended Job = job_local1550375778_0001
Stage-4 is selected by condition resolver.
Stage-3 is filtered out by condition resolver.
Stage-5 is filtered out by condition resolver.
Moving data to directory hdfs://localhost:8020/user/hive/warehouse/test.db/test3/d=aaaaaa/.hive-staging_hive_2016-08-23_21-27-18_739_4058721562930266873-1/-ext-10000
Loading data to table test.test3 partition (d=aaaaaa)
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1: HDFS Read: 248 HDFS Write: 175 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec
OK
Time taken: 3.647 seconds

通过查询观察结果

hive> select * from test3;
OK
1 a1 b1 aaaaaa
2 a2 b2 aaaaaa
3 a3 b3 aaaaaa
4 a4 b4 aaaaaa
Time taken: 0.264 seconds, Fetched: 4 row(s)

PS:也可以直接通过动态分区插入数据:

insert into table test4 partition(c) select * from test2;

分区会以文件夹命名的方式存储:

hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/test.db/test4/;
Found 4 items
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2016-08-23 21:33 /user/hive/warehouse/test.db/test4/c=b1
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2016-08-23 21:33 /user/hive/warehouse/test.db/test4/c=b2
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2016-08-23 21:33 /user/hive/warehouse/test.db/test4/c=b3
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2016-08-23 21:33 /user/hive/warehouse/test.db/test4/c=b4

第四种,直接基于查询创建数据表

直接通过查询创建数据表:

hive> create table test5 as select * from test4;
WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.
Query ID = root_20160823213944_03672168-bc56-43d7-aefb-cac03a6558bf
Total jobs = 3
Launching Job 1 out of 3
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Job running in-process (local Hadoop)
2016-08-23 21:39:46,030 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%
Ended Job = job_local855333165_0003
Stage-4 is selected by condition resolver.
Stage-3 is filtered out by condition resolver.
Stage-5 is filtered out by condition resolver.
Moving data to directory hdfs://localhost:8020/user/hive/warehouse/test.db/.hive-staging_hive_2016-08-23_21-39-44_259_5484795730585321098-1/-ext-10002
Moving data to directory hdfs://localhost:8020/user/hive/warehouse/test.db/test5
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1: HDFS Read: 600 HDFS Write: 466 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec
OK
Time taken: 2.184 seconds

查看结果

hive> select * from test5;
OK
1 a1 b1
2 a2 b2
3 a3 b3
4 a4 b4
Time taken: 0.147 seconds, Fetched: 4 row(s)

导出数据

导出到本地文件

执行导出本地文件命令:

hive> insert overwrite local directory '/usr/tmp/export' select * from test1;
WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.
Query ID = root_20160823221655_05b05863-6273-4bdd-aad2-e80d4982425d
Total jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Job running in-process (local Hadoop)
2016-08-23 22:16:57,028 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%
Ended Job = job_local8632460_0005
Moving data to local directory /usr/tmp/export
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1: HDFS Read: 794 HDFS Write: 498 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec
OK
Time taken: 1.569 seconds
hive>

在本地文件查看内容:

[root@localhost export]# ll
total 4
-rw-r--r--. 1 root root 32 Aug 23 22:16 000000_0
[root@localhost export]# cat 000000_0
1a1b1
2a2b2
3a3b3
4a4b4
[root@localhost export]# pwd
/usr/tmp/export
[root@localhost export]#

导出到hdfs

hive> insert overwrite directory '/usr/tmp/test' select * from test1;
WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.
Query ID = root_20160823214217_e8c71bb9-a147-4518-8353-81f9adc54183
Total jobs = 3
Launching Job 1 out of 3
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Job running in-process (local Hadoop)
2016-08-23 21:42:19,257 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%
Ended Job = job_local628523792_0004
Stage-3 is selected by condition resolver.
Stage-2 is filtered out by condition resolver.
Stage-4 is filtered out by condition resolver.
Moving data to directory hdfs://localhost:8020/usr/tmp/test/.hive-staging_hive_2016-08-23_21-42-17_778_6818164305996247644-1/-ext-10000
Moving data to directory /usr/tmp/test
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1: HDFS Read: 730 HDFS Write: 498 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec
OK
Time taken: 1.594 seconds

导出成功,查看导出的hdfs文件

hive> dfs -cat /usr/tmp/test;
cat: `/usr/tmp/test': Is a directory
Command failed with exit code = 1
Query returned non-zero code: 1, cause: null
hive> dfs -ls /usr/tmp/test;
Found 1 items
-rwxr-xr-x 3 root supergroup 32 2016-08-23 21:42 /usr/tmp/test/000000_0 hive> dfs -cat /usr/tmp/test/000000_0;
1a1b1
2a2b2
3a3b3
4a4b4
hive>

导出到另一个表

样例可以参考前面数据导入的部分:

insert into table test3 select * from test1;

[Hadoop大数据]——Hive数据的导入导出的更多相关文章

  1. 从零自学Hadoop(16):Hive数据导入导出,集群数据迁移上

    阅读目录 序 导入文件到Hive 将其他表的查询结果导入表 动态分区插入 将SQL语句的值插入到表中 模拟数据文件下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并 ...

  2. 从零自学Hadoop(17):Hive数据导入导出,集群数据迁移下

    阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephis ...

  3. HBase数据备份及恢复(导入导出)的常用方法

    一.说明 随着HBase在重要的商业系统中应用的大量增加,许多企业需要通过对它们的HBase集群建立健壮的备份和故障恢复机制来保证它们的企业(数据)资产.备份Hbase时的难点是其待备份的数据集可能非 ...

  4. [terry笔记]Oracle数据泵-schema导入导出

    数据泵是10g推出的功能,个人倒数据比较喜欢用数据泵. 其导入的时候利用remap参数很方便转换表空间以及schema,并且可以忽略服务端与客户端字符集问题(exp/imp需要排查字符集). 数据泵也 ...

  5. Oracle导出表数据与导入表数据dmp,以及导入导出时候常见错误

    使用DOS 操作界面导出表数据,导入表数据(需要在数据库所在的服务器上边执行) exp UserName/Password@192.168.0.141/orcl   file=d:\xtables.d ...

  6. 入门大数据---Hive数据查询详解

    一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 ...

  7. C#中缓存的使用 ajax请求基于restFul的WebApi(post、get、delete、put) 让 .NET 更方便的导入导出 Excel .net core api +swagger(一个简单的入门demo 使用codefirst+mysql) C# 位运算详解 c# 交错数组 c# 数组协变 C# 添加Excel表单控件(Form Controls) C#串口通信程序

    C#中缓存的使用   缓存的概念及优缺点在这里就不多做介绍,主要介绍一下使用的方法. 1.在ASP.NET中页面缓存的使用方法简单,只需要在aspx页的顶部加上一句声明即可:  <%@ Outp ...

  8. 让 .NET 更方便的导入导出 Excel

    让 .Net 更方便的导入导出Excel Intro 因为前一段时间需要处理一些 excel 数据,主要是导入/导出操作,将 Excel 数据转化为对象再用程序进行处理和分析,没有找到比较满意的库,于 ...

  9. sql developer Oracle 数据库 用户对象下表及表结构的导入导出

    Oracle数据库表数据及结构的导入导出   导出的主机与即将导入到的目标主机的tablespace 及用户名需一直!!!!!

随机推荐

  1. PDA手持机 移动开单进销存系统 现场出打印凭据和扫码 新的亮点

    传统车销模式弊端:1.手写开单,效率低,动作慢2.现场手写开单明细不能打印,产品明细不规范3.电脑办公人员及车销人员对车上的库存情况掌握不清楚,销售人员对每种产品销售价格不清楚4.老板对员工工作的管控 ...

  2. PHP CI框架 result()详解

    该方法执行成功返回一个对象数组,失败则返回一个空数组. 一般情况下,我们使用下面的方法遍历结果,代码就像这样: $query = $this->db->query("要执行的 S ...

  3. HDU5937 Equation(DFS + 剪枝)

    题目 Source http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5937 Description Little Ruins is a studious boy, ...

  4. 数组排序(java)

    代码如下: public class paixu{ public static void main(String []args){ int a[] = {78,23,56,34,12,45,67,89 ...

  5. linux中shell变量$#,$@,$0,$1,$2的含义解释

    linux中shell变量$#,$@,$0,$1,$2的含义解释: 变量说明: $$ Shell本身的PID(ProcessID) $! Shell最后运行的后台Process的PID $? 最后运行 ...

  6. python基础05 if选择

    摘要:if语句是用来检查一个条件,如果条件为真(true),我们运行一个语句块(称为IF块),否则(else)运行另一个语句块(else块).else语句是可选的 程序1(将文件保存为if.py): ...

  7. CSharp数据库代码生成工具

    项目中遇到很多数据库表字段特别多的项目,手动一个一个去敲也不知道敲到什么时候,突发奇想做一个工具一劳永逸.花了一晚上做了这个东西,代码写的比较乱,用这个工具后减少了很多时间. Git地址:https: ...

  8. 图论 - 寻找fly真迹

    一天fly正坐在课堂上发呆,突然,他注意到了桌面上的一个字符串S1S2S3S4...Sn,这个字符串只由字符"a","b"和"c"构成.刚好 ...

  9. db2 日期时间格式

    db2日期和时间常用汇总 1.db2可以通过SYSIBM.SYSDUMMY1.SYSIBM.DUAL获取寄存器中的值,也可以通过VALUES关键字获取寄存器中的值. SELECT 'HELLO DB2 ...

  10. iOS 面试总结 二

    1.用三种方法生成内容为数字 1,2 ,3 的可变数组.(使用Objective-C,尽量一行代码实现) //方法一 NSMutableArray *arr1 = [[NSMutableArray a ...