hadoop实验课-hive

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Hive

命令后要加‘；‘

创建表

create table emp001(empno int,ename string,job string,mgr int,hiredate string,sal int,comm int,deptno int) row format delimited fields terminated by ',';

从hdfs导入数据到hive表

load data inpath '/001/hive/emp.csv' into table emp001;

建立分区

create table emp_part001(empno int,ename string,job string,mgr int,hiredate string,sal int,comm int) partitioned by (deptno int)row format delimited fields terminated by ',';

向分区中导入数据

建立分区的作用：建立分区可以理解为给hive表建立了一个索引，查询hive表时可以以分区作为条件，而不需要遍历整张表

insert into table emp_part001 partition(deptno=10) select empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm from emp001 where deptno=10;
insert into table emp_part001 partition(deptno=20) select empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm from emp001 where deptno=20;
insert into table emp_part001 partition(deptno=30) select empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm from emp001 where deptno=30;

建立桶表

建立桶表的作用：对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。所谓Hive中的分桶，实际就是指的MapReduce中的分区。根据Reduce的数量，分成不同个数的文件

create table emp_bucket001(empno int,ename string,job string,mgr int,hiredate string,sal int,comm int,deptno int)clustered by (job) into 4 buckets row format delimited fields terminated by ',';

常用操作

查看hive表的设计

describe tablename;

查看hive中的所有数据库

show databases;

查看hive中的所有表

先要使用具体某一个数据库

use databaseName;
show tables;

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