hive如何读取hdfs上的文件

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户通过SQL查询大规模数据集。要从HDFS（Hadoop Distributed File System）上读取文件，Hive首先需要将HDFS视为存储数据的基本存储。以下是基本步骤：

1. **创建外部表**：你需要将HDFS上的文件路径声明为Hive的数据源。例如，如果你有一个名为"data"的目录，里面有CSV文件，可以这样做：

   CREATE EXTERNAL TABLE my_table (columns)
   ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
   LOCATION 'hdfs://<your_hdfs_path>/data';

将`<your_hdfs_path>`替换为你实际的HDFS路径。

2. **加载数据**：一旦表创建完成，你可以使用`LOAD DATA INPATH`命令直接加载数据到表中，或者运行查询来操作数据。

3. **查询数据**：现在，你可以像查询本地数据库一样，使用Hive SQL查询这个外部表。

相关问题

udf读取hdfs文件

UDF（User Defined Function）是用户自定义的函数，用于在Hive中进行数据处理和分析。而HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop中的分布式文件系统，用于存储大规模数据。

想要通过UDF读取HDFS文件，首先需要创建一个自定义的UDF函数。在编写UDF函数时，可以引入Hadoop的相关依赖，以便获取HDFS的读取能力。

在函数代码中，需要使用Hadoop的API来进行HDFS文件的读取操作。可以通过使用Hadoop的Configuration对象来设置HDFS的相关配置，如文件系统的URI、用户名等。然后，使用FileSystem对象来打开HDFS文件，并读取其中的数据。

通过UDF读取HDFS文件时，需要注意的是，Hadoop分布式文件系统的设计初衷是用于批处理大数据，而不是用于实时读取小文件。因此，在设计UDF时需考虑到数据规模的大小，尽量减小IO操作和网络传输的开销，以提高读取性能。

除了基本的文件读取操作，UDF还可以结合其他的Hadoop组件和工具来进行更复杂的数据处理。例如，可以使用MapReduce程序来对读取的数据进行进一步的计算和分析，或者使用Spark来进行实时处理和流式计算。

总之，通过自定义UDF函数可以实现在Hive中读取HDFS文件的功能。但在设计和实现UDF时，需考虑到HDFS的特性，以及数据规模和性能的需求，来确保数据的高效读取和处理。

hive读取本地csv文件

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大量数据进行存储、管理和分析。如果你想使用Hive读取本地CSV文件，首先你需要将CSV文件上传到Hadoop文件系统（如HDFS），然后在Hive中创建外部表并指定CSV文件作为数据源。以下是基本步骤：

1. **上传CSV文件**：使用Hadoop命令行工具（如`hdfs`）或者通过Hadoop配置好的工具（如Hue或Ambari UI）将CSV文件上传到HDFS。

hdfs dfs -put /local/path/to/your/csv_file.csv hdfs://<namenode_address>/path/in/hdfs

2. **创建外部表**：在Hive shell中，可以使用`CREATE EXTERNAL TABLE`语句来定义这个外部表，并指定CSV文件的位置。例如：

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS my_table (
    column1 string,
    column2 int,
    ...
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
LOCATION 'hdfs://<namenode_address>/path/in/hdfs/my_file.csv';

这里假设CSV文件是以逗号分隔值（CSV）格式，每行以换行符结束。

3. **查询数据**：现在你可以像操作其他Hive表一样查询这个CSV文件了：

SELECT * FROM my_table;