5、DML 数据操作

5.1 数据导入

5.1.1 向表中装载数据load

load data [local] inpath ‘/opt/module/datas/student.txt’ [overwrite] | into table student [partition (partcoll = val1,…)]

（1）load data:表示加载数据
（2）local:表示从本地加载数据到 hive 表；否则从 HDFS 加载数据到 hive 表
（3）inpath:表示加载数据的路径
（4）overwrite:表示覆盖表中已有数据，否则表示追加
（5）into table:表示加载到哪张表
（6）student:表示具体的表
（7）partition:表示上传到指定分区

实操：
1，创建一张表

create table 表名(id string,name string) row format delimited fields terminated by '\t'

2，加载本地文件到hive

load data local inpath '/opt/module/dates/student.txt' into table default.student;

3，加载HDFS文件到hive

本地文件上传到HDFS

dfs -put /opt/module/datas/student.txt /user/atguigu/hive

HDFS文件再到hive

load data inpath '/user/atguigu/hive/student.txt' into table default.student;

5.1.2 通过查询语句向表中插入数据insert

1,创建分区表

create table student(id int , name string) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by '\t';

2,插入数据

insert into table student partition(month = '201709')values(1,'wangwu')

3，插入（根据单张表查询结果）

insert overwrite table student partition(month='201708')
 select id, name from student where month='201709';

4，多插入模式（根据多张表查询结果）

from student
insert overwrite table student partition(month='201707')
select id,name where month='201709'
insert overwrite table student partition(month='201707')
select id,name where month='201709'

5.1.3 查询语句中创建表并加载数据

create table if not exists student3 as select id,name from student;

5.1.4 创建表时通过 Location 指定加载数据路径

1．创建表，并指定在 hdfs 上的位置

create table if not exists student5(id int, name string)
 row format delimited fields terminated by '\t'
 location '/user/hive/warehouse/student5';

2,上传数据到 hdfs 上

 dfs -put /opt/module/datas/student.txt /user/hive/warehouse/student5;

3,查询数据

select * from student5;

5.2 数据导出

5.2.1 insert导出

1．将查询的结果导出到本地

insert overwrite local directory  '/opt/module/datas/export/student'
 select * from student;

2．将查询的结果格式化导出到本地

insert overwrite local directory 'opt/module/datas/export/student1'
row format delimited fields terminated by '\t'
select * from student;

3,将查询的结果导出到 HDFS 上(没有 local)

insert overwrite directory  '/user/atguigu/student2'
 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' 
 select * from student;

5.2.2 Hadoop 命令导出到本地

dfs -get /user/hive/warehouse/student/month=201709/000000_0
/opt/module/datas/export/student3.txt;

Hive Shell 命令导出

Export 导出到 HDFS 上

5.3 清除表中数据(Truncate)

注意：Truncate 只能删除管理表，不能删除外部表中数据

hive (default)> truncate table student;

6、查询

6.1 注意点

1，SQL 语言大小写不敏感


2，平均值：avg(sal)
3，like:
% 代表零个或多个字符(任意个字符)。
_ 代表一个字符。

6.2 笛卡尔积

6.2.1 笛卡尔积会在下面条件中产生

1，省略连接条件
2，连接条件无效
3，所有表中的所有行相互连接

6.3 分桶

6.3.1 分桶表数据存储

分区针对的是数据的存储路径，分桶针对的是数据文件
分区提供一个隔离数据和优化查询的便捷方法。不过，并非所有的数据集都可以形成合理的分区
分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。

（1）．先创建分桶表，通过直接导入数据文件的方式
1，数据准备student.txt
2，创建分桶表
create table stu_buck(id int ,name string)
clustered by(id) into 4 buckets
row format delimited fields terminated by ‘\t’
3，查看表结构
desc formatted stu_buck;
Num Buckets: 4

4，导入数据到分桶表中
load data local inpath ‘/opt/module/datas/student.txt’ into table
stu_buck;
（2）．创建分桶表时，数据通过子查询的方式导入

（6）需要设置一个属性

6.4 其他常用查询函数

1. NVL( string1, replace_with)
   NVL：给值为 NULL 的数据赋值，它的格式是 NVL( string1, replace_with)。它的功能是如果string1 为 NULL，则 NVL 函数返回 replace_with 的值，否则返回 string1 的值，如果两个参数都为 NULL ，则返回 NULL。

###如果员工的 comm 为 NULL，则用-1 代替
 select nvl(comm,-1) from emp;

2. date_format:格式化时间

select date_format('2019-06-29','yyyy-MM-dd');

3. date_add:时间跟天数相加

 select date_add('2019-06-29',5);

4. data_sub ：时间跟天数相减

select date_sub('2019-06-29',5);

5）datadiff :两个时间相减

 select datediff('2019-06-29','2019-06-24');  
 #输出距离多少天

6.5 行转列

select
 t1.base,
 concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name
from
 (select name, concat(constellation, ",", blood_type) base
 from
 person_info) t1
group by
 t1.base;

6.6 列转行

1．函数说明
EXPLODE(col)：将 hive 一列中复杂的 array 或者 map 结构拆分成多行。
LATERAL VIEW
用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
解释：用于和 split, explode 等 UDTF 一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合

select movie, category_name
from
 movie_info lateral view explode(category) table_tmp as 
category_name;

三种排序：
rank() ：1224
dense_rank()：1223
row_number()：1234