hive建表

Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以通过 Hive SQL 来查询和分析存储在 Hadoop 分布式文件系统中的数据。下面是一个简单的建表示例：

CREATE TABLE table_name (
  column1 data_type,
  column2 data_type,
  ...
) 
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY ',' 
LINES TERMINATED BY '\n' 
STORED AS textfile;

其中，`table_name` 是表名；`column1`、`column2` 等是列名；`data_type` 是列的数据类型；`ROW FORMAT DELIMITED` 表示使用分隔符分隔每一行数据；`FIELDS TERMINATED BY ','` 表示每一行中各个字段之间使用逗号分隔；`LINES TERMINATED BY '\n'` 表示每一行数据以换行符结尾；`STORED AS textfile` 表示存储格式为文本格式。

例如，建立一个包含学生姓名、性别和年龄的表可以采用以下语句：

CREATE TABLE student (
  name STRING,
  gender STRING,
  age INT
) 
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY ',' 
LINES TERMINATED BY '\n' 
STORED AS textfile;

相关问题

hive 建表

Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以通过类 SQL 语言来查询和分析数据。下面是 Hive 建表的基本语法：

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] table_name (
    column1 data_type [COMMENT col_comment],
    column2 data_type [COMMENT col_comment],
    ...
)
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]

其中，各个参数的含义如下：

- `IF NOT EXISTS`：可选参数，表示如果表已经存在，则不执行创建操作。
- `table_name`：要创建的表的名称。
- `column1, column2, ...`：表的列名及其对应的数据类型。
- `COMMENT`：列注释或表注释。
- `PARTITIONED BY`：可选参数，表示按照哪些列进行分区。
- `ROW FORMAT`：可选参数，指定行的格式，如 `DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','`。
- `STORED AS`：可选参数，指定表的存储格式，如 `TEXTFILE`, `ORC`, `PARQUET` 等。
- `TBLPROPERTIES`：可选参数，用于设置表的属性，如 `LOCATION`、`SERDE`、`INPUTFORMAT`、`OUTPUTFORMAT` 等。

例如，我们创建一个学生表，包含学号、姓名、年龄三个字段，其中学号为 int 类型，姓名和年龄为 string 类型，可以使用以下语句：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS student (
    id INT COMMENT '学号',
    name STRING COMMENT '姓名',
    age STRING COMMENT '年龄'
) COMMENT '学生表'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

这样就创建了一个名为 `student` 的表，包含 `id`、`name`、`age` 三个字段。其中，`COMMENT` 用于设置列或表的注释，`ROW FORMAT` 用于设置行的分隔符，`STORED AS` 用于设置表的存储格式。

druid 解析hive建表语句

Druid是一个用于实时数据处理和分析的数据存储系统。虽然Druid本身不支持Hive建表语句的解析，但可以通过将Hive建表语句转换为Druid支持的JSON格式，然后将其加载到Druid中进行查询和分析。

以下是一些关键步骤：

1. 将Hive建表语句转换为Druid JSON格式。这可以手动完成，但也有一些工具可用于自动转换。例如，可以使用Apache Calcite的DDL解析器来解析Hive建表语句，然后将其转换为Druid JSON格式。还可以使用第三方工具，如Druidry，它可以将Hive建表语句转换为Druid JSON格式。

2. 将Druid JSON格式加载到Druid中。这可以通过使用Druid的REST API或CLI工具完成。首先，需要启动Druid集群，并在其中创建一个数据源。然后，可以使用REST API或CLI工具将Druid JSON格式加载到数据源中。

3. 在Druid中查询和分析数据。一旦数据加载到Druid中，就可以使用Druid的查询和分析功能来对其进行操作。可以使用Druid的SQL查询接口来查询数据，也可以使用可视化工具来创建仪表盘和报告。

需要注意的是，这种方法并不是完全无缺陷的。由于Druid和Hive的数据模型和查询语言存在差异，因此在将Hive建表语句转换为Druid JSON格式时可能会存在一些限制和问题。