第3关:将 select 查询结果插入 hive 表中

时间: 2024-03-13 15:46:59 浏览: 62
你可以使用INSERT INTO语句将SELECT查询结果插入到Hive表中。具体步骤如下: 1.首先,创建一个目标表,用于存储查询结果。例如: ``` CREATE TABLE target_table ( col1 string, col2 int, col3 double ) STORED AS ORC; ``` 2.执行SELECT查询,将结果存储在一个临时表中。例如: ``` CREATE TABLE temp_table AS SELECT column1, column2, column3 FROM source_table WHERE condition; ``` 3.最后,执行INSERT INTO语句将临时表中的数据插入到目标表中。例如: ``` INSERT INTO target_table SELECT col1, col2, col3 FROM temp_table; ``` 注意,你需要根据自己的情况修改表名、列名和查询条件。并且,如果表中已经存在相同的数据,那么插入操作将会失败。
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第2关:hive shell入门基础命令

好的,以下是第2关的hive shell入门基础命令: 1. 启动hive shell:在终端输入hive即可启动hive shell。 2. 查看数据库:使用show databases;命令可以查看当前所有的数据库。 3. 创建数据库:使用create database <database_name>;命令可以创建一个新的数据库。 4. 使用数据库:使用use <database_name>;命令可以切换到指定的数据库。 5. 查看表:使用show tables;命令可以查看当前数据库中所有的表。 6. 创建表:使用create table <table_name> (column1 datatype1, column2 datatype2, …);命令可以创建一个新的表。 7. 插入数据:使用insert into <table_name> values (value1, value2, …);命令可以向表中插入数据。 8. 查询数据:使用select * from <table_name>;命令可以查询表中的所有数据。 9. 删除表:使用drop table <table_name>;命令可以删除指定的表。 10. 删除数据库:使用drop database <database_name>;命令可以删除指定的数据库。 以上就是第2关的hive shell入门基础命令,希望能对你有所帮助。

hive 向表中插入数据

在Hive中,有几种方法可以向表中插入数据。 第一种方法是通过将数据从本地文件系统导入到Hive表中。这个过程首先将数据临时复制到HDFS的一个目录下,然后再将数据从临时目录移动到对应的Hive表的数据目录中。这可以通过使用LOAD DATA命令来实现。例如,可以使用以下命令将数据从本地文件系统导入到Hive表中: LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/data' INTO TABLE table_name; 第二种方法是通过创建一个新的Hive表,并使用INSERT INTO语句将查询结果插入到这个表中。首先,需要创建一个新的Hive表,并指定表的结构和分区信息。例如,可以使用以下命令创建一个包含分区的表: CREATE TABLE table_name (id INT, name STRING, tel STRING) PARTITIONED BY (age INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE; 然后,可以使用INSERT INTO语句将查询结果插入到这个表中。例如,可以使用以下命令将查询结果插入到表中: INSERT INTO table_name PARTITION (age=18) SELECT id, name, tel FROM other_table; 这是一种静态分区导入的方法,其中age=18是分区的值。 总结起来,向Hive表中插入数据可以通过LOAD DATA命令将数据从本地文件系统导入到表中,或者通过创建一个新的Hive表并使用INSERT INTO语句将查询结果插入到表中。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [hive表导入数据的几种方式](https://blog.csdn.net/l1394049664/article/details/81545906)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.parallel=true; set hive.exec.parallel.thread.number=30; --drop table if exists dm_finrisk.dm_event_walletSettleSuccessEvent_di; create table if not exists dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di( event_uuid string ,event_code string ,dt string ,event_time string ,rawSnapshot string ) COMMENT 'cashLoanEvent' PARTITIONED BY ( day bigint)stored as parquet; drop table if exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_01_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}; create table if not exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_01_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")} as select uuid as event_uuid ,event as event_code ,from_unixtime(unix_timestamp(cast(day as string),'yyyymmdd'),'yyyy-mm-dd') as dt ,from_unixtime(cast(cast(time AS BIGINT)/1000 AS BIGINT),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as event_time ,get_json_object(data,'$.hotPublish.rawSnapshot') as rawSnapshot from dm_finrisk.ods_event_hdfs_snapshot_di where code = 'shield@cashLoanEvent' and day=${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")} drop table if exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_02_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}; create table if not exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_02_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")} as select event_uuid ,event_code ,dt ,event_time ,rawSnapshot from tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_01_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}; alter table dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di drop if exists partition (day = ${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}); insert overwrite table dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di partition (day = ${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}) select event_uuid ,event_code ,dt ,event_time ,rawSnapshot from tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_02_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}分析下上面代码

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