hive分区表实践-低调大师

hive分区表实践

2017-11-11 727

HIVE把表组织成“分区”，这是一种根据“分区列”的值对表进行粗略划分的机制，使用分区可以加快数据分片的查询速度。

表或分区可以进一步分为“桶”。它会为数据提供额外的结构以获得更高效的查询处理。

创建分区表

 
        CREATE 
        TABLE 
        bills_detail (msgid STRING,
        time 
        STRING,spid STRING,opid STRING,spcode STRING,result STRING)  
       
        PARTITIONED 
        BY 
        (dt STRING,type STRING)  
       
        ROW FORMAT DELIMITED
       
        FIELDS TERMINATED 
        BY 
        '\t'

表结构

 
        hive> 
        desc 
        bills_detail; 
       
        OK
       
        msgid                   string                                      
       
        time                    
        string                                       
       
        spid                    string                                      
       
        opid                    string                                      
       
        spcode                  string                                      
       
        result                  string                                      
       
        dt                      string                                      
       
        type                    string                                      
       
        # Partition Information          
       
        # col_name              data_type               comment             
       
        dt                      string                                      
       
        type                    string

2.导入数据

 
  
    
      
      
        load 
        data 
        local 
        inpath 
        '/home/hive/201601notify.txt' 
        into 
        table 
        bills_detail partition(dt=
        '201601'
        ,type=
        'notifySmsDeliveryReceipt'
        ); 
       
 
        load 
        data 
        local 
        inpath 
        '/home/hive/201601sendsms.txt' 
        into 
        table 
        bills_detail partition(dt=
        '201601'
        ,type=
        'sendSms'
        ); 
       
 
    

   
 

hive中数据实际路径：

/apps/hive/warehouse/bills_detail/dt=201601/type=sendSms/201601sendsms.txt

3.查询数据

hive> select * from bills_detail where dt='201601' and type='sendSms' limit 10;

本文转自穿越防火墙 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/sjitwant/1933204

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2017-11-12

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一.临时添加UDF函数 1.上传jar包至hive服务器 2.hive shell执行如下命令： 1 2 3 4 5 6 addjar/home/hive/hivejar/billing-on-hive-1.0.jar createtemporaryfunctionstripas'com.tsingzone.bigdata.billing.GetOperator'; 注： strip：自定义函数名 com.tsingzone.bigdata.billing.GetOperator：类名仅对当前shell生效 3.使用方法： 1 select strip(dest_termi_id) from huadan201601limit10; 二.永久添加UDF函数 1.上传jar包至hdfs中 1 hdfsdfs-puthivejar/billing- on -hive-1.0.jar/ user /hive/hive_jar 2.创建函数 1 create function billing as 'com.tsingzone.bigdata.billi...

2017-11-12

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