hive load一次导入多个数据

可以通过指定输入路径为一个包含多个数据文件的目录来一次加载多个数据，例如：

LOAD DATA INPATH '/path/to/data_directory' INTO TABLE my_table;

这将加载`/path/to/data_directory`目录下的所有数据文件，并将其插入到`my_table`表中。注意，数据文件必须与表的分隔符和字段顺序相匹配。如果文件不匹配，可以使用`LOAD DATA LOCAL INPATH`语句加载本地文件并通过`INSERT INTO`语句手动插入数据。

相关问题

hive load一次导入多个文件

Hive的LOAD DATA命令支持从本地系统或HDFS上导入数据文件到指定表中，可以使用通配符指定多个文件，一次性导入多个文件。

例如，将本地/home/hadoop/data目录下所有名字以sample开头的文本文件导入到hive表tb_sample中，可以使用如下LOAD DATA命令：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/data/sample*' INTO TABLE tb_sample;

其中，sample*是匹配所有以sample开头的文件名，*代表通配符。

如果需要从HDFS上导入多个文件，可以将本地路径改为HDFS路径，例如：

LOAD DATA INPATH '/data/sample*' INTO TABLE tb_sample;

这样就可以一次性将HDFS上的多个sample开头的文件导入到hive表中。注意，使用LOAD DATA命令导入的数据文件必须与表的列数和列类型匹配，否则会导致导入失败。

hive load向hive导入数据,内存不足

当使用Hive LOAD语句导入数据时，如果遇到内存不足的情况，可以尝试以下方法：

1. 增加Hive服务的内存限制

可以通过修改Hive服务的JVM参数来增加内存限制，例如：

export HADOOP_HEAPSIZE=2048
hive --service hiveserver2

这将会将Hive服务的JVM内存限制增加到2GB。

2. 增加Hadoop集群的内存限制

如果Hive服务所在的Hadoop集群内存不足，可以增加集群的内存限制，例如：

export HADOOP_HEAPSIZE=2048
hadoop jar /path/to/hadoop-streaming.jar -Dmapred.job.map.memory.mb=2048 -Dmapred.job.reduce.memory.mb=2048 ...

这将会将Hadoop集群的Map和Reduce任务的内存限制都增加到2GB。

3. 使用分区加载数据

如果数据量较大，可以考虑使用Hive的分区功能来分批导入数据，例如：

LOAD DATA INPATH '/path/to/data' INTO TABLE mytable PARTITION (dt='2020-01-01');
LOAD DATA INPATH '/path/to/data' INTO TABLE mytable PARTITION (dt='2020-01-02');
LOAD DATA INPATH '/path/to/data' INTO TABLE mytable PARTITION (dt='2020-01-03');

这将会将数据按日期分成多个分区来导入，减少一次性导入数据的内存压力。

4. 使用压缩格式

如果数据文件较大，可以考虑使用压缩格式来减小文件大小，例如：

SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
LOAD DATA INPATH '/path/to/data' INTO TABLE mytable;

这将会将数据文件压缩成Snappy格式，减小文件大小，从而减少内存压力。

总之，Hive导入数据时内存不足可以通过增加内存限制、分区加载、使用压缩格式等方法来解决。