hive在load的数据会检查schema吗

Hive在load数据时会尝试自动推断schema，也就是表结构，但是这并不是强制的。如果在load数据之前已经定义好了表结构，Hive就会以定义好的表结构为准，而不会再自动推断。如果在load数据时没有定义表结构，也没有预先定义好表结构，那么Hive会尝试自动推断表结构。在自动推断表结构时，Hive会基于数据文件中的第一行数据来推断表结构，如果数据文件的第一行数据不包含所有的列，则会导致表结构不完整。因此，在load数据之前最好先定义好表结构。

相关问题

hive导入到doris

将数据从 Hive 导入到 Doris 的步骤如下：

1. 在 Hive 中创建一个外部表，将其指向需要导入到 Doris 的数据源。

2. 在 Doris 中创建一个与 Hive 相对应的表，确保表结构与 Hive 中的表结构一致。

3. 使用 Doris 的 LOAD 命令将 Hive 中的数据导入到 Doris 中的表中。

下面是具体的操作步骤：

1. 在 Hive 中创建一个外部表，将其指向需要导入到 Doris 的数据源。例如，如果需要导入的数据源是一个 Parquet 文件，则可以使用以下命令创建外部表：

CREATE EXTERNAL TABLE hive_table (
  column1 type1,
  column2 type2,
  ...
)
STORED AS PARQUET
LOCATION 'hdfs://path/to/parquet/file';

2. 在 Doris 中创建一个与 Hive 相对应的表，确保表结构与 Hive 中的表结构一致。可以使用 Doris 的 CREATE TABLE 命令创建表，例如：

CREATE TABLE doris_table (
  column1 type1,
  column2 type2,
  ...
)

3. 使用 Doris 的 LOAD 命令将 Hive 中的数据导入到 Doris 中的表中。可以使用以下命令将数据导入到 Doris 表中：

LOAD DATA INFILE 'hdfs://path/to/parquet/file' INTO TABLE doris_table;

在导入数据时，需要注意以下几点：

- Doris 表的列顺序必须与 Hive 表的列顺序一致。

- Doris 表的列数必须与 Hive 表的列数一致。

- Doris 表的列类型必须与 Hive 表的列类型一致。

- Doris 表的分隔符必须与 Hive 表的分隔符一致（如果是文本格式的数据）。

- 导入数据时需要确保 Doris 表的 schema 和 Hive 表的 schema 一致。如果两者不一致，可以在 Doris 表中使用 ALTER TABLE 命令修改表结构。

hive json

Hive supports working with JSON data. You can store JSON data in Hive tables and perform various operations on it using HiveQL. Here are the steps to work with JSON in Hive:

1. Create a table: Define a table schema with the necessary columns to store your JSON data. You can use `STRING` or `STRUCT` data types to store JSON values. For example:

   CREATE TABLE json_table (
     id INT,
     data STRING
   );

2. Load JSON data: Load your JSON data into the table using the `LOAD DATA` command or an `INSERT` statement. For example:

   LOAD DATA INPATH 'hdfs://path/to/json/file' INTO TABLE json_table;

3. Query JSON data: You can use Hive's built-in JSON functions to extract values from the JSON data stored in the table. Some of the commonly used functions are `get_json_object`, `json_tuple`, and `json_serde`. For example:

   SELECT get_json_object(data, '$.name') AS name,
          get_json_object(data, '$.age') AS age
   FROM json_table;

4. Manipulate JSON data: Hive provides functions to manipulate JSON data, such as `json_array`, `json_object`, and `json_tuple`. You can use these functions to create or modify JSON values within your queries.

5. Store JSON data: If needed, you can also write the result of your Hive query back to a JSON file using the `INSERT OVERWRITE DIRECTORY` command. For example:

   INSERT OVERWRITE DIRECTORY 'hdfs://path/to/output/json' 
   SELECT *
   FROM json_table;

Remember to adjust the commands and paths based on your specific environment and requirements.