查看hdfs中hive数据仓库中的external table表数据

好的，以下是在 Hive 中查看外部表数据的 SQL 语句：

SELECT * FROM your_external_table_name;

这将检索名为 `your_external_table_name` 的外部表中的所有数据，并将其作为结果集返回。请注意，外部表的数据存储在 HDFS 中，因此查询可能需要更长的时间来执行。如果您的数据文件格式不是文本格式，请使用合适的格式化选项，例如 `ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','` 来指定列分隔符。

如果您想查看指定分区的数据，请使用以下 SQL 语句：

SELECT * FROM your_external_table_name WHERE partition_column = 'partition_value';

将 `partition_column` 替换为您的分区列名称，`partition_value` 替换为您要查询的分区值。需要注意的是，外部表的分区是基于数据文件存储的目录结构创建的，因此您需要确保指定的分区值与实际存储的目录结构匹配。

相关问题

写代码查看hdfs中hive数据仓库中的external table表数据

你可以使用以下代码来查看HDFS中Hive数据仓库中的外部表数据：

from pyhive import hive

# Connect to Hive Server
conn = hive.connect(host='your_host', port=your_port, username='your_username')

# Create a cursor object
cursor = conn.cursor()

# Execute a query to show data from an external table
cursor.execute("SELECT * FROM external_table")

# Fetch all the rows
rows = cursor.fetchall()

# Print the rows
for row in rows:
    print(row)

# Close the cursor and connection
cursor.close()
conn.close()

在上面的代码中，你需要替换 `your_host`，`your_port` 和 `your_username` 为你的Hive服务器的主机名，端口和用户名。同时，你需要将 `external_table` 替换为你要查看数据的外部表的名称。

如何把hdfs上的数据加载到hive表中

将HDFS（Hadoop分布式文件系统）上的数据加载到Hive表中通常涉及以下几个步骤：

1. **创建外部表**：
首先，在Hive中创建一个指向HDFS文件的外部表，指定表的结构（列名、数据类型等）以及数据所在的路径。例如，如果你的CSV文件有两列`id`和`name`，路径为`hdfs://path/to/your/data.csv`：

   CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS my_table (
       id INT,
       name STRING
   )
   ROW FORMAT DELIMITED
   FIELDS TERMINATED BY ','
   LINES TERMINATED BY '\n'
   LOCATION 'hdfs://path/to/your/data/';

2. **检查文件是否存在和格式正确**：
确保HDFS上的文件已经存在，并且与表描述相符，比如大小、行数、字段顺序等。

3. **加载数据**：
使用`LOAD DATA LOCAL INPATH`（对于本地文件系统）或`LOAD DATA INPATH`（对于HDFS）命令将数据导入到表中：

   LOAD DATA INPATH 'hdfs://path/to/your/data.csv' INTO TABLE my_table;

或者如果想并行加载大文件，可以选择`OVERWRITE TRUE`覆盖已有的数据。

4. **确认数据加载**：
可以运行一个简单的SELECT查询验证数据是否已被正确加载。