hive load 加载数据到表中

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能。Hive中可以使用load命令将数据加载到表中。load命令有两种方式：本地加载和HDFS加载。本地加载使用load data local inpath命令，HDFS加载使用load data inpath命令。其中，load data local inpath命令会将本地文件复制到HDFS中，而load data inpath命令则是将HDFS中的文件移动到表所在的目录中。需要注意的是，load命令只能加载一次，因为加载数据的实质是文件的移动，加local的相当于复制，而不加local相当于是剪切。

相关问题

hive中load hdfscsv数据到hive表

要将HDFS中的CSV数据加载到Hive表中，可以使用Hive的LOAD DATA语句。假设您有一个名为`table_name`的Hive表，您可以使用以下语句将HDFS中的CSV数据加载到该表中：

LOAD DATA INPATH 'hdfs://path/to/csv/data' INTO TABLE table_name

在这个语句中，`'hdfs://path/to/csv/data'`是CSV数据在HDFS中的路径。您需要将其替换为实际的CSV数据文件路径。`table_name`是您要加载数据的Hive表的名称。

如果CSV数据文件中的列与Hive表中的列不匹配，您可以使用`TBLPROPERTIES`子句指定列分隔符和行分隔符。例如，如果CSV文件使用逗号作为列分隔符和换行符作为行分隔符，您可以使用以下语句：

LOAD DATA INPATH 'hdfs://path/to/csv/data' INTO TABLE table_name
  TBLPROPERTIES('skip.header.line.count'='1', 'serialization.null.format'='')
  FIELDS TERMINATED BY ',' 
  LINES TERMINATED BY '\n';

在这个语句中，`FIELDS TERMINATED BY ','`指定了逗号作为列分隔符，`LINES TERMINATED BY '\n'`指定了换行符作为行分隔符，`'skip.header.line.count'='1'`用于跳过CSV文件中的标题行，`'serialization.null.format'=''`用于指定空值的表示方式。

将hdfs中的数据load到hive

### 回答1：
将HDFS中的数据加载到Hive可以通过以下步骤完成：

1. 创建一个Hive表，定义表的结构和字段类型。

2. 使用Hive的LOAD DATA命令将HDFS中的数据加载到Hive表中。例如：

LOAD DATA INPATH '/path/to/hdfs/data' INTO TABLE my_hive_table;

其中，/path/to/hdfs/data是HDFS中数据的路径，my_hive_table是Hive表的名称。

3. 确认数据已经成功加载到Hive表中，可以使用SELECT语句查询表中的数据。

注意：在加载数据之前，需要确保HDFS中的数据已经按照Hive表的结构进行了格式化和分隔。如果数据格式不正确，可能会导致加载失败或者数据丢失。

### 回答2：
在使用Hadoop生态系统的过程中，经常需要将HDFS中的数据载入到Hive中进行数据处理和分析。Hive是一种数据仓库和数据分析工具，它可以将HDFS中的数据转换成适合进行SQL查询和分析的数据格式。在这篇文章中，我将介绍如何将HDFS中的数据加载到Hive中。

步骤一：创建Hive表

在将数据从HDFS导入Hive之前，首先需要创建Hive表格来存储数据。Hive表定义文件指定了表的名称、列的名称和数据类型以及存储格式。Hive支持多种存储格式，如AVRO、ORC和PARQUET等。在创建Hive表时，需要注意表格与导入数据的文件格式的匹配。

步骤二：将数据从HDFS导入Hive

一旦Hive表创建好了，就可以开始将数据从HDFS导入到Hive中了。有两种基本的方法可以完成这项任务：使用INSERT INTO语句或使用LOAD DATA语句。

使用INSERT INTO语句进行导入

使用INSERT INTO语句时，需要指定源数据和目标表的位置。INSERT INTO语句会将源数据插入到目标表中，所以请确保表和源数据的结构匹配。例如：

INSERT INTO TABLE my_table
SELECT *
FROM hdfs_table;

使用LOAD DATA语句进行导入

LOAD DATA语句是将HDFS文件批量导入到Hive中的最简单的方法。在使用LOAD DATA语句之前，需要在HDFS上创建好文件并将其上传到HDFS上。然后，可以使用如下命令将文件导入到Hive表中：

LOAD DATA INPATH '/user/hdfs/data.tsv' INTO TABLE my_table;

需要注意的是，这里的路径需要与你在HDFS上存储数据的路径相符。

总结

将HDFS中的数据载入到Hive中是非常有用的操作，可以为数据的处理和分析提供支持。以上就是将HDFS中的数据load到Hive表中的详细步骤，希望这对你有所帮助。

### 回答3：
HDFS是Hadoop分布式文件系统，是一种高容错性、高性能、高可靠性的分布式存储系统。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据存储在Hadoop的HDFS中，并提供类SQL的查询语言。

将HDFS中的数据load到Hive的步骤如下：

1.首先需要在HDFS中存储数据。可以使用各种方式将数据传输到HDFS，如使用命令行工具hadoop fs，或使用GUI工具如Hue。

2.在Hive中创建一个表来存储HDFS中的数据，可以使用hive命令行工具或Hue等GUI工具。

3.创建表后，需要设置表的属性，如表的分隔符、列的类型等。可以使用ALTER TABLE命令来修改表的属性。

4.将HDFS中的数据load到Hive中的表中。可以使用LOAD DATA INPATH命令来将数据加载到表中。

5.如果数据是不同格式的，需要预处理数据，如使用脚本或工具将数据转换为Hive支持的格式。

6.可以使用SQL查询来分析和处理数据。可以使用SELECT、GROUP BY等SQL操作来查询表中的数据。

总之，将HDFS中的数据load到Hive中需要进行一定的设置和处理，但是一旦完成后，就可以使用Hive的强大查询功能来对数据进行分析和处理。