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Hive DDL DML SQL操作

日期：2013-10-22点击：615收藏

工作中经常要用到的一些东西，一直没整理，用的多的记住了，用的不多的每次都是去查，所以记录一下。

DDL（数据定义语言），那就包括建表，修改表结构等等了

建表：create hive table

1 hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);

创建一个名为pokes的表，包括两个字段，第一个字段foo是整型，第二个字段bar是字符串。

1 hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING);

创建一个名为invites的表，包括两个字段（列）：foo、bar，和一个分区字段（列）ds。分区字段是虚拟的字段（列）。他不属于数据本身，而是一个特定的数据集。

默认情况下表被按照文本格式存储，以ctrl+a分隔列。

下面是工作中常用的建表方式（日期表和分区表）：

需要解释的地方：

1  ROW FORMAT DELIMITED 2 FIELDS TERMINATED BY '\001' 3 COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\002' 4 MAP KEYS TERMINATED BY '\003' 5 STORED AS TEXTFILE;

[ROW FORMAT DELIMITED]关键字，是用来设置创建的表在加载数据的时候，支持的列分隔符。不同列之间用一个'\001'分割,集合(例如array,map)的元素之间以'\002'隔开,map中key和value用'\003'分割。

stored as textfile表示按文本存储数据文件

浏览表：browsing through table

1 hive> SHOW TABLES;

列出所有的表

1 hive> SHOW TABLES '.*s';

列出所有以‘s’结尾的表（正则模式使用Java的规则）

1 hive> DESCRIBE invites;

列出表中的字段信息

变更和删除表：altering and dropping tables

可以变更表名，或者增加和删除列等：

1 hive> ALTER TABLE events RENAME TO 3koobecaf; 2 hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT); 3 hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment'); 4 hive> ALTER TABLE invites REPLACE COLUMNS (foo INT, bar STRING, baz INT COMMENT 'baz replaces new_col2');

注意：REPLACE COLUMNS替换所有的列，但是数据不会变更。这个功能可以用于删除表中的某些列，如：

1 ALTER TABLE invites REPLACE COLUMNS (foo INT COMMENT 'only keep the first column');

替换后仅留下了第一列和分区列

1 hive> DROP TABLE pokes;

删除表

DML（数据处理语言）包括数据载入导出等

从本地文件加载到表

1 hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes;

OVERWRITE表示覆盖表中数据，如果没有使用OVERWRITE将把数据追加到表中原有数据后面

载入文件中的内容必须按照正确地分隔符分割列，load data并不会进行数据验证

1 hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15'); 2 hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv3.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-08');

上面给两条语句将数据载入到不同的分区

1 hive> LOAD DATA INPATH '/user/myname/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');

上面的命令从HDFS中加载文件。从HDFS中加载文件将移动文件

SQL（结构化查询语言）用于查询数据

查询

1 hive> SELECT a.foo FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15';

从invites表的2008-08-15分区中查询出foo字段

1 hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/hdfs_out' SELECT a.* FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15';

查询invites表的2008-08-15分区的所有字段内容并将查询结果导入到hdfs的/tmp/hdfs_out文件中

1 hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/local_out' SELECT a.* FROM pokes a;

将查询结果保存到本地文件

1 hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a; 2 hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a WHERE a.key < 100; 3 hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/reg_3' SELECT a.* FROM events a; 4 hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_4' select a.invites, a.pokes FROM profiles a; 5 hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_5' SELECT COUNT(*) FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15'; 6 hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_5' SELECT a.foo, a.bar FROM invites a; 7 hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/sum' SELECT SUM(a.pc) FROM pc1 a;

一些查询示例

GROUP BY使用

1 hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(*) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar; 2 hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(*) FROM invites a WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;

（上面的两条语句是等价的）

JOIN

1 hive> FROM pokes t1 JOIN invites t2 ON (t1.bar = t2.bar) INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT t1.bar, t1.foo, t2.foo;

join使用时要注意方式的选择（{LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN）及优化，下面是一些参考

http://yugouai.iteye.com/blog/1849395

http://www.open-open.com/lib/view/open1341214750402.html

多表插入（MULTITABLE INSERT）

1 FROM src 2 INSERT OVERWRITE TABLE dest1 SELECT src.* WHERE src.key < 100 3 INSERT OVERWRITE TABLE dest2 SELECT src.key, src.value WHERE src.key >= 100 and src.key < 200 4 INSERT OVERWRITE TABLE dest3 PARTITION(ds='2008-04-08', hr='12') SELECT src.key WHERE src.key >= 200 and src.key < 300 5 INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/dest4.out' SELECT src.value WHERE src.key >= 300;