hive建库示例代码

时间: 2023-11-09 18:09:37 浏览: 39
以下是Hive建库的示例代码: 1. 建库 create database t1; 2. 建库时查看是否存在 create database if not exists t1; 3. 建库时带注释 create database if not exists t2 comment `desc xxx`; 4. 建库带属性 create database if not exists t3 with dbproperties('creator'='hadoop','date'='2018-04-05'); 5. 实现库详细信息 desc database [extended] t1; 6. 删除库 drop database t1; 7. 删除库时包含表的情况下使用 cascade 关键字:drop database t1 cascade; 注意:默认情况下,Hive不允许删除包含表的数据库,需要使用cascade关键字或手动删除库下所有表,然后删除表。
相关问题

hive的建表语句示例代码

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,它允许用户使用SQL查询大规模数据集。在Hive中,创建表(也称为创建外部表或分区表)的语法与标准SQL有一些差异。以下是一些基本的Hive建表语句示例: 1. 创建普通表(无分区): ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table ( col1 STRING, col2 INT, col3 DATE ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; ``` 在这个例子中: - `my_table`是表名 - `col1`, `col2`, `col3`是列名和类型 - `STRING`, `INT`, `DATE`分别是字符串、整数和日期类型 - `ROW FORMAT DELIMITED`指定行的分隔符 - `FIELDS TERMINATED BY ','`指定了字段之间的分隔符 - `STORED AS TEXTFILE`表示数据以文本文件的形式存储 2. 创建分区表(按某个字段分区): ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS partitioned_table ( col1 STRING, col2 INT, dt DATE, ...其他列... ) PARTITIONED BY (year INT, month INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; ``` 在这个例子中,`year`和`month`是分区键,可以根据这些字段值将数据分到不同的子目录下。 3. 如果你想创建外部表,只读连接到已经存在的HDFS目录: ```sql CREATE EXTERNAL TABLE external_table ( ... ) LOCATION '/path/to/your/data'; ``` 这里的`LOCATION`指定了数据实际存储的位置。 相关问题: 1. Hive支持哪些数据类型? 2. Hive如何处理大数据的? 3. Hive表和普通SQL表的主要区别是什么?

flink自定义数据落地到hive代码示例

以下是一个简单的 Flink 代码示例,它将自定义数据流落地到 Hive 表中: ```java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder; import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.core.fs.Path; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.StreamingFileSink; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog; import org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf; import java.util.Properties; public class FlinkHiveSink { public static void main(String[] args) throws Exception { // 设置执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); // 设置 Table 环境 EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build(); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings); // 设置 Hive catalog String catalogName = "my_hive_catalog"; String defaultDatabase = "default"; String hiveConfDir = "/etc/hadoop/conf"; HiveConf hiveConf = new HiveConf(); hiveConf.addResource(new Path(hiveConfDir + "/hive-site.xml")); HiveCatalog hiveCatalog = new HiveCatalog(catalogName, defaultDatabase, hiveConf); tableEnv.registerCatalog(catalogName, hiveCatalog); // 设置 Kafka 数据源 Properties kafkaProps = new Properties(); kafkaProps.setProperty("bootstrap.servers", "<your-bootstrap-servers>"); kafkaProps.setProperty("group.id", "<your-group-id>"); FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), kafkaProps); DataStream<String> dataStream = env.addSource(kafkaConsumer); // 将数据流转换为 Table Table table = tableEnv.fromDataStream(dataStream, "value"); // 定义输出的 Table String tableName = "my_hive_table"; String createTableStmt = String.format("CREATE TABLE IF NOT EXISTS %s (value STRING) STORED AS TEXTFILE", tableName); tableEnv.executeSql(createTableStmt); tableEnv.useCatalog(catalogName); tableEnv.useDatabase(defaultDatabase); tableEnv.createTemporaryView("temp_table", table); String insertStmt = String.format("INSERT INTO %s SELECT * FROM temp_table", tableName); tableEnv.executeSql(insertStmt); // 将数据流落地到 HDFS StreamingFileSink<String> sink = StreamingFileSink .forRowFormat(new Path("hdfs://<your-hdfs-path>"), new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8")) .build(); dataStream.map(new MapFunction<String, String>() { @Override public String map(String value) throws Exception { return value; } }).addSink(sink); // 执行任务 env.execute("Flink Hive Sink Example"); } } ``` 在这个示例中,我们首先设置了执行环境和 Table 环境。然后,我们设置了 Hive catalog 和 Kafka 数据源。接着,我们将数据流转换为 Table 并定义要输出的 Table。最后,我们使用 Flink 的 StreamingFileSink 将数据写入 HDFS 中。

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