请详细介绍使用Hive的QL语句将数据文件导入到Hive表中
时间: 2024-03-22 10:41:02 浏览: 25
当使用Hive时,我们可以使用QL语句将数据文件导入到Hive表中。以下是详细步骤:
1. 将数据文件放在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,例如在目录“/user/hive/data”中。
2. 在Hive中创建一个表,命令如下:
```
CREATE TABLE mytable (
col1 STRING,
col2 INT,
col3 DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;
```
这个命令将创建一个名为“mytable”的表,其中包含三个列:col1、col2和col3。表中的数据将使用“,”作为字段分隔符,并且表中的数据将以文本格式存储。
3. 使用以下命令将数据文件从HDFS加载到Hive表中:
```
LOAD DATA INPATH '/user/hive/data' INTO TABLE mytable;
```
这个命令将从HDFS目录“/user/hive/data”中加载数据文件,并将其导入到Hive表“mytable”中。
注意:在导入数据之前,请确保你已经在Hive中创建了一个表,并检查表结构和数据文件格式是否匹配。
相关问题
分区表插入数据hive
分区表是指根据某个字段的值将表分成多个分区,每个分区存储该字段值相同的数据。在Hive中,我们可以使用INSERT INTO语句向分区表中插入数据。具体步骤如下:
1. 创建分区表,指定分区字段。
2. 使用INSERT INTO语句向分区表中插入数据,同时指定分区字段的值。
例如,我们可以按照日期分区,创建一个名为stg_hive_es_test的分区表,然后向该表的2022-03-31分区插入数据,具体代码如下:
```
-- 创建分区表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS stg_hive_es_test (
id BIGINT COMMENT '主键id',
road_id STRING COMMENT '路线id',
road_name STRING COMMENT '路线name',
road_dir_no BIGINT COMMENT '行驶方向 1:北京方向,:雄安方向',
flow double COMMENT '车流量保留2位小数',
time string comment '时间'
) COMMENT '路况类指标-平均速度-离线-按天更新'
PARTITIONED BY (dt STRING COMMENT 'yyyy-MM-dd')
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
'field.delim' = '\u0001',
'serialization.format' = '\u0001'
)
STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat';
-- 向分区表中插入数据
INSERT INTO TABLE stg_hive_es_test PARTITION(dt='2022-03-31')
VALUES
(1,'10001','京雄test',2,65.21,'2022-03-31 00:09:08'),
(2,'10002','京雄test',2,65.21,'2022-03-31 00:09:09');
```
注意,插入数据时需要指定分区字段的值,否则数据将无法正确插入到对应的分区中。
使用hivesql 批量count fdp库下表名开头为db_的表的数据量
可以使用如下的HiveSQL语句批量count fdp库下表名开头为db_的表的数据量:
```sql
USE fdp;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100000;
SET hive.exec.max.created.files=100000;
SET mapred.reduce.tasks=8;
SET mapred.map.tasks=8;
SET hive.auto.convert.join=true;
SET hive.optimize.bucketmapjoin=true;
SET hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;
SET hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge.bucketmapjoin=true;
SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
SET hive.map.aggr=true;
SET hive.merge.mapfiles=true;
SET hive.merge.mapredfiles=true;
SET hive.merge.size.per.task=256000000;
SET hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level=true;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level.threshold=0.5;
SET hive.merge.tezfiles=true;
SET hive.merge.smallfiles.avgsize=134217728;
SET hive.merge.size.per.task=1073741824;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level=true;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level.threshold=0.5;
SET hive.merge.mapfiles=true;
SET hive.merge.mapredfiles=true;
SET mapred.max.split.size=512000000;
SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
SET hive.enforce.bucketing=true;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;
SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100000;
SET hive.exec.max.created.files=100000;
SET hive.auto.convert.join=true;
SET hive.optimize.bucketmapjoin=true;
SET hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;
SET hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge.bucketmapjoin=true;
SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
SET hive.map.aggr=true;
SET hive.merge.mapfiles=true;
SET hive.merge.mapredfiles=true;
SET hive.merge.size.per.task=256000000;
SET hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level=true;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level.threshold=0.5;
SET hive.merge.tezfiles=true;
SET hive.merge.smallfiles.avgsize=134217728;
SET hive.merge.size.per.task=1073741824;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level=true;
SET hive.merge.orcfile.stripe.level.threshold=0.5;
SET hive.merge.mapfiles=true;
SET hive.merge.mapredfiles=true;
SET mapred.max.split.size=512000000;
SELECT COUNT(*) FROM db_table1
UNION ALL
SELECT COUNT(*) FROM db_table2
UNION ALL
SELECT COUNT(*) FROM db_table3
...
UNION ALL
SELECT COUNT(*) FROM db_tableN;
```
其中,需要将 `db_table1` 至 `db_tableN` 替换为实际的表名。如果不确定有哪些表名符合条件,可以使用如下的语句查询:
```sql
SHOW TABLES LIKE 'db_%';
```
该语句会列出所有表名开头为 `db_` 的表。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)