Hive中SQL基本操作

news2024/10/2 3:15:14

文章目录

  • 1. Hive 中DDL
    • 1) 数据库操作
    • 2) 创建表 Create table
    • 3)内部外部表区别
    • 4) Create Table As Select (CTAS)
    • 4)分区表 partition
  • 2 .Hive中 DML
    • 1)从文件加载数据 Loading files into tables
    • 2)插入 INSERT
    • 3)更新 UPDATE
    • 4)删除 DELETE
    • 5)合并 MERGE

1. Hive 中DDL

结构化语言查询对于所有数据库语法都大同小异的。

1) 数据库操作

# 查询数据库
show databases;
# 切换数据库
USE database_name;
USE DEFAULT;
# 创建数据库
CREATE [REMOTE] (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name
  [COMMENT database_comment]
  [LOCATION hdfs_path]
  [MANAGEDLOCATION hdfs_path]
  [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];
create DATABASE test;
# 删除数据库
DROP (DATABASE|SCHEMA) [IF EXISTS] database_name [RESTRICT|CASCADE];
drop database test;

实操
数据库操作
查看路径下的表

2) 创建表 Create table

CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name    -- (Note: TEMPORARY available in Hive 0.14.0 and later)
  [(col_name data_type [column_constraint_specification] [COMMENT col_comment], ... [constraint_specification])]
  [COMMENT table_comment]
  [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
  [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
  [SKEWED BY (col_name, col_name, ...)                  -- (Note: Available in Hive 0.10.0 and later)]
     ON ((col_value, col_value, ...), (col_value, col_value, ...), ...)
     [STORED AS DIRECTORIES]
  [
   [ROW FORMAT row_format] 
   [STORED AS file_format]
     | STORED BY 'storage.handler.class.name' [WITH SERDEPROPERTIES (...)]  -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later)
  ]
  [LOCATION hdfs_path]
  [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]   -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later)
  [AS select_statement];   -- (Note: Available in Hive 0.5.0 and later; not supported for external tables)
 
CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
  LIKE existing_table_or_view_name
  [LOCATION hdfs_path];
# 数据类型 
data_type
  : primitive_type
  | array_type
  | map_type
  | struct_type
  | union_type  -- (Note: Available in Hive 0.7.0 and later)
 # 基本数据类型
primitive_type
  : TINYINT
  | SMALLINT
  | INT
  | BIGINT
  | BOOLEAN
  | FLOAT
  | DOUBLE
  | DOUBLE PRECISION -- (Note: Available in Hive 2.2.0 and later)
  | STRING
  | BINARY      -- (Note: Available in Hive 0.8.0 and later)
  | TIMESTAMP   -- (Note: Available in Hive 0.8.0 and later)
  | DECIMAL     -- (Note: Available in Hive 0.11.0 and later)
  | DECIMAL(precision, scale)  -- (Note: Available in Hive 0.13.0 and later)
  | DATE        -- (Note: Available in Hive 0.12.0 and later)
  | VARCHAR     -- (Note: Available in Hive 0.12.0 and later)
  | CHAR        -- (Note: Available in Hive 0.13.0 and later)
 ## List集合 
array_type
  : ARRAY < data_type >
# map集合
map_type
  : MAP < primitive_type, data_type >
 # 结构
struct_type
  : STRUCT < col_name : data_type [COMMENT col_comment], ...>
 
union_type
   : UNIONTYPE < data_type, data_type, ... >  -- (Note: Available in Hive 0.7.0 and later)
 # 行格式,分隔符
row_format
  : DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char [ESCAPED BY char]] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]
        [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]
        [NULL DEFINED AS char]   -- (Note: Available in Hive 0.13 and later)
  | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]
 # 文件格式
file_format:
  : SEQUENCEFILE
  | TEXTFILE    -- (Default, depending on hive.default.fileformat configuration)
  | RCFILE      -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later)
  | ORC         -- (Note: Available in Hive 0.11.0 and later)
  | PARQUET     -- (Note: Available in Hive 0.13.0 and later)
  | AVRO        -- (Note: Available in Hive 0.14.0 and later)
  | JSONFILE    -- (Note: Available in Hive 4.0.0 and later)
  | INPUTFORMAT input_format_classname OUTPUTFORMAT output_format_classname
 # 列约束
column_constraint_specification:
  : [ PRIMARY KEY|UNIQUE|NOT NULL|DEFAULT [default_value]|CHECK  [check_expression] ENABLE|DISABLE NOVALIDATE RELY/NORELY ]
 
default_value:
  : [ LITERAL|CURRENT_USER()|CURRENT_DATE()|CURRENT_TIMESTAMP()|NULL ] 
 
constraint_specification:
  : [, PRIMARY KEY (col_name, ...) DISABLE NOVALIDATE RELY/NORELY ]
    [, PRIMARY KEY (col_name, ...) DISABLE NOVALIDATE RELY/NORELY ]
    [, CONSTRAINT constraint_name FOREIGN KEY (col_name, ...) REFERENCES table_name(col_name, ...) DISABLE NOVALIDATE 
    [, CONSTRAINT constraint_name UNIQUE (col_name, ...) DISABLE NOVALIDATE RELY/NORELY ]
    [, CONSTRAINT constraint_name CHECK [check_expression] ENABLE|DISABLE NOVALIDATE RELY/NORELY ]

实操

  • 创建表从本地加载文件
CREATE TABLE person(
id INT,
name STRING,
age INT,
likes ARRAY<STRING>,
address MAP<STRING,STRING>
 )
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-'
MAP KEYS TERMINATED BY ':'
LINES TERMINATED BY '\n';

创建表

  • 准备数据文件
1,elite0,10,basketball-music-dance,adderss:xx
2,elite1,20,basketball-music-dance,adderss:xx
3,elite2,10,basketball-music-dance,adderss:xx
4,elite3,20,basketball-music-dance,adderss:xx
5,elite4,10,basketball-music-dance,adderss:xx
6,elite5,20,basketball-music-dance,adderss:xx
  • 在linux下创建文件
mkdir -p /var/bigdata/hive/
cd /var/bigdata/hive/
vi data.txt
  • 从文件加载数据到表
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
#加载本地文件到表
load data local inpath '/var/bigdata/hive/data.txt' into table person;
# 查询加载的数据
select * from person;

加载数据到表

3)内部外部表区别

内部表外部表
创建语法CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] table_nameCREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
区别删除表时,元数据与数据都会被删除删除外部表只删除metastore的元数据,不删除hdfs中的表数据

4) Create Table As Select (CTAS)

建表

4)分区表 partition

单分区建表语句:

create table day_table (id int, content string) partitioned by(col string);
# 需要注意分区表的列创建的时候字段就不需要加,加上创建会报列重复
CREATE TABLE person3(
id INT,
name STRING,
likes ARRAY<STRING>,
address MAP<STRING,STRING>
 )partitioned by(age int) 
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-'
MAP KEYS TERMINATED BY ':'
LINES TERMINATED BY '\n';

加载文件数据的时候需要指定分区
在这里插入图片描述
删除分区

ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,...
##删除分区
ALTER TABLE person3 DROP partition(age=20)

效果如下

ALTER TABLE person3 DROP partition(age=20);
Dropped the partition age=20
OK
Time taken: 0.831 seconds
hive> select * from person3;;
OK
1	elite0	["10"]	{"basketball":null,"music":null,"dance":null}	10
2	elite1	["20"]	{"basketball":null,"music":null,"dance":null}	10
3	elite2	["10"]	{"basketball":null,"music":null,"dance":null}	10
4	elite3	["20"]	{"basketball":null,"music":null,"dance":null}	10
5	elite4	["10"]	{"basketball":null,"music":null,"dance":null}	10
6	elite5	["20"]	{"basketball":null,"music":null,"dance":null}	10

双分区建表语句:

create table day_hour_table (id int, content string)
partitioned by (col1 string, col string);

其他的可以参考官网进行实战。

2 .Hive中 DML

1)从文件加载数据 Loading files into tables

语法:

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
 
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] [INPUTFORMAT 'inputformat' SERDE 'serde'] (3.0 or later)

上边已经操作过,不在操作。

2)插入 INSERT

  • into Hive tables from queries

  • into directories from queries

  • into Hive tables from SQL

3)更新 UPDATE

UPDATE tablename SET column = value [, column = value ...] [WHERE expression]

4)删除 DELETE

DELETE FROM tablename [WHERE expression]

5)合并 MERGE

MERGE INTO <target table> AS T USING <source expression/table> AS S
ON <boolean expression1>
WHEN MATCHED [AND <boolean expression2>] THEN UPDATE SET <set clause list>
WHEN MATCHED [AND <boolean expression3>] THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED [AND <boolean expression4>] THEN INSERT VALUES<value list>

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/428647.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

《疯狂Java讲义》读书笔记7

Navicat快捷键 刷新&#xff1a;FnF5 表内容页面打开表设计页面&#xff1a;CtrlD 打开 MYSQL 命令行窗口&#xff1a;FnF6 MYSQL 增减查改 create table student(stuid int not null auto_increment primary key,stuname varchar(200),stustatus varchar(100) ); create …

TCP/IP协议工作原理与工作流程

一、TCP/IP协议工作原理 1、OSI模型 使用OSI模型来描述一个网络中的各个协议层&#xff0c;如下&#xff1a; 2、理解TCP/IP协议 TCP/IP协议&#xff0c;英文全称Transmission Control Protocol/Internet Protocol&#xff0c;包含了一系列构成互联网基础的网络协议&#xff0…

本地部署ChatGLM-6B模型(使用JittorLLMs大模型推理库)

简介 网上冲浪时发现的这两个国产模型&#xff0c;重点是对硬件的要求并不高&#xff0c;有2GB内存就可以跑&#xff0c;觉得有趣就弄来玩了下。 https://github.com/Jittor/JittorLLMs https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 简单介绍下用到的仓库 ChatGLM-6B ChatGLM-6B 是…

有偏估计的发展及其在球谐函数拟合中的应用研究

有偏估计的发展及其在球谐函数拟合中的应用研究 阚昊宇 专业&#xff1a;大地测量与测量工程 学号&#xff1a;XXX 邮箱&#xff1a;XXX 电话&#xff1a;XXX 摘要&#xff1a;球谐函数在大地测量等领域具有重要意义&#xff0c;然而在观测量不多或空间分布不均匀时进行高阶…

视频编解码(一)之virtio-gpu环境搭建

一、基础概念 VA-API Video Acceleration API 是一组开源应用API接口&#xff0c;赋能应用&#xff08;比如VLC播放器、GStreamer等&#xff09;使用hardware video acceleration&#xff08;一般是GPU提供硬件视频加速功能&#xff09;&#xff0c;VA-API主要由开源库libva和…

机器学习算法系列(三)

机器学习算法之–对数几率回归&#xff08;逻辑斯蒂回归&#xff09;算法 上个算法&#xff08;算法系列二&#xff09;介绍了如何使用线性模型进行回归学习&#xff0c;但若要做的是分类任务&#xff0c;则需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值…

Scons自动大型系统构建工具

1、先了解一下make 在Linux系统上做过c/c++开发的同学们都知道一个项目工程管理工具:make和Makefile。 make 这个工具自上个世纪 70 年代 Stuart Feldman 在贝尔实验室开发出以来,就一直是类 UNIX 程序员的最爱之一。 通过检查文件的修改时间,make 工具可以知道编译目标文…

关于原子服务的思考

在我们以往的工作中经常会遇到“原子服务”或“原子化服务”的概念&#xff0c;如果没有一个清晰的概念边界&#xff0c;会使大家的沟通和讨论无法在同一个共识上展开&#xff0c;大家不在同一频道上&#xff0c;割裂于不同的领域空间&#xff0c;难以产生一致性的进展。那么&a…

SAR ADC系列26:系统设计

目录 串一下知识点&#xff1a; 设计一个高速异步SAR ADC 设计目标&#xff1a; 电路架构&#xff1a;&#xff08;具体电路看前文&#xff09; 采样网络&#xff1a; 采样电容&#xff1a; CDAC开关切换策略&#xff1a; CDAC阵列冗余设计&#xff1a; SAR 逻辑 比…

谈谈内存模型happen-before讲的什么?

大家好我是易安&#xff01; 今天我要讲述的是Java内存模型中的happen-before。 Java语言在设计之初就引入了线程的概念&#xff0c;以充分利用现代处理器的计算能力。多线程机制既带来了强大、灵活的优势&#xff0c;也带来了线程安全等令人混淆的问题。在这种情况下&#xff…

二叉查找树

目录 一、二叉查找树概念 二、结点内部类代码实现&#xff1a; 三、二叉查找树的插入原理​编辑 四、遍历的方式&#xff08;中序遍历&#xff09;&#xff1a; 五、二叉查找树实现指定值删除对应的结点 六、main方法测试 一、二叉查找树概念 二、结点内部类代码实现&…

聚类问题的算法总结

目录 一、K-means算法 1、算法原理 2、如何确定K值 3、算法优缺点 二、DBScan聚类 1、算法原理 2、处理步骤 3、算法优缺点 聚类代码实现 聚类算法属于无监督学习&#xff0c;与分类算法这种有监督学习不同的是&#xff0c;聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签&am…

高效释放数据价值,数智融合平台有门道

在数字经济时代&#xff0c;数据上升为新的关键生产要素&#xff0c;逐渐超越土地、资本等传统要素&#xff0c;成为社会经济发展和企业创新更加重要的驱动力。 但如何充分释放数据价值在当下依然是一个世界性难题。一方面&#xff0c;企业与组织逐渐拥有海量数据规模和丰富应…

基于CBC、ECB、CTR、OCF、CFB模式的AES加密算法

1、什么是AES加密算法 什么是加密算法&#xff1f;我在文章《从个人角度看什么是加密算法》中描述了我对加密算法的一些浅薄的理解。我不是信息安全领域的大神&#xff0c;只求有一个入门罢了&#xff01; 这篇文章是文章《从个人角度看什么是加密算法》的延伸&#xff0c;所…

【C++初阶】:缺省函数和函数重载

c入门一.缺省函数二.函数重载1.参数类型不同2.参数个数不同3.参数顺序不同一.缺省函数 缺省函数&#xff0c;顾名思义就是可以在传参时不传或者少传参数的函数。这里举个例子&#xff1a; 完全缺省 上面的就属于全缺省&#xff0c;可以不传任何参数&#xff0c;当然也可以传参…

Codeforces Round 862 (Div. 2) -- D. A Wide, Wide Graph(树的直径 贪心 简单的树形dp)

题目如下&#xff1a; 题意简说&#xff1a; 树上两点 u,vu, vu,v&#xff0c;如果 u,vu, vu,v 的距离大于等于 kkk 则在图 GkG_kGk​ 上 u,vu, vu,v 有一条无向边。 求当 kkk 等于 [1, n] 的时候&#xff0c;图 GkG_kGk​ 的连通块数量。 思路 or 题解&#xff1a; 我们可以…

【服务器】Dell PowerEdge R750 安装GPU

各种教程 官方教程 https://www.dell.com/support/manuals/zh-cn/poweredge-r750/per750_ism_pub/%E5%AE%89%E8%A3%85-gpu?guidguid-6bb1c301-7595-4c6d-b631-b6a5761c6052&langzh-cn 手册PDF版&#xff1a; https://dl.dell.com/content/manual16153190-dell-emc-powe…

OKR与敏捷开发的结合

当你想达成某件事情时&#xff0c;你在内心会有一个设想的期望结果。这是一个非常简单、基本的概念&#xff0c;并且是从很多人小时候就培养起来的。我们可以将这种现象总结一句话&#xff1a; 通过 ________ 来衡量__________ 。 这就是 John Doerr 在其著作《Measure what Ma…

JavaWeb开发 —— Maven

目录 一、概述 1. 介绍 2. 安装 二、maven-idea 集成 1. 配置及创建Maven项目 2. IDEA 创建Maven项目 3. IDEA导入 Maven 项目 三、依赖管理 1. 依赖配置 2. 依赖传递 3. 依赖范围 4. 生命周期 一、概述 1. 介绍 ① Apache Maven 是一个项目管理和构建工…

【UDP报文和TCP协议特性】

目录1.UDP报文1.1报文长度1.2校验和2.TCP协议特性2.1确认应答2.2超时重传2.3连接管理2.3.1三次握手2.3.2四次挥手2.4滑动窗口2.5流量控制2.6拥塞控制2.7延时应答2.8捎带应答2.9面向字节流2.10异常情况3.小结3.1tcp小结3.2tcp和UDp应用场景的差异4.寄语1.UDP报文 udp是传输层最…