hive导入数据时hdfs文件路径怎么获得

您好，关于hive导入数据时hdfs文件路径的获取，一般来说有两种方式：

1. 直接指定hdfs文件路径，例如：

LOAD DATA INPATH '/user/hive/input/xxx.csv' INTO TABLE xxx_table;

2. 使用Hive自带的${hiveconf}变量，例如：

SET hdfs_file_path='/user/hive/input';
LOAD DATA INPATH '${hiveconf:hdfs_file_path}/xxx.csv' INTO TABLE xxx_table;

希望这能回答您的问题，如果还有其他疑问请继续提问哦！

相关问题

linux表数据通过hive从本地导入hdfs中

可以通过以下步骤将Linux上的表数据通过Hive导入HDFS中：

1. 将表数据从Linux导入到HDFS中，可以使用hadoop fs -put命令，例如：

hadoop fs -put /path/to/local/file /path/to/hdfs/directory

这将把本地文件 `/path/to/local/file` 复制到HDFS目录 `/path/to/hdfs/directory` 中。

2. 在Hive中创建外部表，指向HDFS中的文件，例如：

CREATE EXTERNAL TABLE table_name(col1 data_type, col2 data_type, ...)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n'
LOCATION '/path/to/hdfs/directory';

这将创建一个外部表 `table_name`，其数据存储在HDFS目录 `/path/to/hdfs/directory` 中。

3. 使用INSERT语句将数据从外部表插入到Hive表中，例如：

INSERT INTO table hive_table_name SELECT col1, col2, ... FROM table_name;

这将从外部表 `table_name` 中选择所有行并插入到Hive表 `hive_table_name` 中。

注意，如果您想在Hive表中使用分区，请确保在创建外部表时指定正确的分区列和分区路径。

python连接hdfs和hive，将hdfs中的csv文件导入hive的数据表中

可以使用PyHive库连接Hive和HDFS，并使用HiveQL语句将HDFS中的CSV文件导入Hive数据表中。下面是一个示例代码：

from pyhive import hive
import pandas as pd

# 连接Hive
conn = hive.connect(host='localhost', port=10000, username='username')

# 创建Hive表
create_table_qry = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (
    col1 STRING,
    col2 INT,
    col3 FLOAT
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE
"""
with conn.cursor() as cur:
    cur.execute(create_table_qry)

# 从HDFS中导入数据到Hive表
load_data_qry = """
LOAD DATA INPATH '/path/to/csv/file.csv' INTO TABLE my_table
"""
with conn.cursor() as cur:
    cur.execute(load_data_qry)

# 查询导入的数据
select_qry = """
SELECT * FROM my_table
"""
df = pd.read_sql(select_qry, conn)
print(df.head())

# 关闭连接
conn.close()

其中，需要将`host`和`username`参数替换为实际的Hive主机名和用户名，将`/path/to/csv/file.csv`替换为实际的HDFS中CSV文件的路径。在上述代码中，使用Pandas库读取Hive数据表中的数据并打印前5行。