csv文件导入hive，csv文件有9列数据，过程及实现语句

假设CSV文件中有9列数据，我们可以按照以下步骤将其导入到Hive中：

1. 创建一个Hive表，定义表的列名、数据类型、分隔符等。

CREATE TABLE mytable (
  col1 STRING,
  col2 INT,
  col3 DOUBLE,
  col4 STRING,
  col5 STRING,
  col6 INT,
  col7 DOUBLE,
  col8 STRING,
  col9 STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

2. 将CSV文件上传到Hadoop集群中的某个目录下。

假设CSV文件名为data.csv，上传到Hadoop集群的/tmp目录下。

3. 使用Hive的LOAD DATA语句将CSV文件中的数据导入到Hive表中。

LOAD DATA INPATH '/tmp/data.csv' INTO TABLE mytable;

这个语句会将CSV文件中的数据加载到Hive表中。其中，INPATH表示文件路径，INTO TABLE表示加载到哪个表中。

需要注意的是，如果CSV文件中的列名和Hive表中定义的列名不一致，需要使用SERDE来定义列名映射关系。另外，如果CSV文件中包含了表头，需要使用TBLPROPERTIES来定义表头信息。具体的语句可以参考Hive官方文档。

相关问题

csv文件导入hive，过程及实现语句

将CSV文件导入到Hive中需要以下步骤：

1. 创建一个Hive表，定义表的列名、数据类型、分隔符等。

2. 将CSV文件上传到Hadoop集群中的某个目录下。

3. 使用Hive的LOAD DATA语句将CSV文件中的数据导入到Hive表中。

以下是一个示例代码，假设CSV文件中有两列数据：id和name，分隔符为逗号。

1. 创建表

CREATE TABLE mytable (
  id INT,
  name STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

2. 将CSV文件上传到Hadoop集群中的某个目录下，例如：/tmp/myfile.csv。

3. 使用LOAD DATA语句将CSV文件中的数据导入到Hive表中。

LOAD DATA LOCAL INPATH '/tmp/myfile.csv' INTO TABLE mytable;

这个语句会将CSV文件中的数据加载到Hive表中。其中，LOCAL关键字表示文件在本地文件系统中，INPATH表示文件路径，INTO TABLE表示加载到哪个表中。

需要注意的是，如果CSV文件中的列名和Hive表中定义的列名不一致，需要使用SERDE来定义列名映射关系。另外，如果CSV文件中包含了表头，需要使用TBLPROPERTIES来定义表头信息。具体的语句可以参考Hive官方文档。

python连接hdfs和hive，将hdfs中的csv文件导入hive的数据表中

可以使用PyHive库连接Hive和HDFS，并使用HiveQL语句将HDFS中的CSV文件导入Hive数据表中。下面是一个示例代码：

from pyhive import hive
import pandas as pd

# 连接Hive
conn = hive.connect(host='localhost', port=10000, username='username')

# 创建Hive表
create_table_qry = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (
    col1 STRING,
    col2 INT,
    col3 FLOAT
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE
"""
with conn.cursor() as cur:
    cur.execute(create_table_qry)

# 从HDFS中导入数据到Hive表
load_data_qry = """
LOAD DATA INPATH '/path/to/csv/file.csv' INTO TABLE my_table
"""
with conn.cursor() as cur:
    cur.execute(load_data_qry)

# 查询导入的数据
select_qry = """
SELECT * FROM my_table
"""
df = pd.read_sql(select_qry, conn)
print(df.head())

# 关闭连接
conn.close()

其中，需要将`host`和`username`参数替换为实际的Hive主机名和用户名，将`/path/to/csv/file.csv`替换为实际的HDFS中CSV文件的路径。在上述代码中，使用Pandas库读取Hive数据表中的数据并打印前5行。