查看hdfs中hive数据仓库中的external table表数据
时间: 2024-02-22 17:58:25 浏览: 18
好的,以下是在 Hive 中查看外部表数据的 SQL 语句:
```sql
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:
```sql
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:
```python
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。
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。