Hive的数据管理:
(1)元数据存储
Hive 将元数据存储在 RDBMS 中,有三种模式可以连接到数据库:
Single User Mode:此模式连接到一个 In-memory 的数据库 Derby,一般用于 Unit Test。
Multi User Mode:通过网络连接到一个数据库中,这是最常用的模式。
Remote Server Mode:用于非 Java 客户端访问元数据库,在服务器端启动一个 MetaStoreServer,客户端则利用 Thrift 协议通过 MetaStoreServer来访问元数据库。
(2)数据存储
首先,Hive 没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,用户可以非常自由地组织 Hive 中的表,只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符,它就可以解析数据了。
其次,Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中,Hive 中包含4种数据模型:Table、External Table、Partition、Bucket。
Hive 中的 Table 和数据库中的 Table 在概念上是类似的,每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录来存储数据。例如,一个表 pvs,它在 HDFS 中的路径为:/wh/pvs,其中,wh 是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录,所有的 Table 数据(不包括 External Table)都保存在这个目录中。
Partition 对应于数据库中Partition 列的密集索引,但是 Hive 中 Partition 的组织方式与数据库中的很不相同。在 Hive 中,表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录,所有的 Partition 数据都存储在对应的目录中。例如:pvs 表中包含 ds 和 city 两个 Partition,则对应于 ds = 20090801, city = US 的 HDFS 子目录为:/wh/pvs/ds=20090801/city=US;对应于 ds = 20090801, city = CA 的 HDFS 子目录为:/wh/pvs/ds=20090801/city=CA。
Buckets 对指定列计算 hash,根据 hash 值切分数据,目的是为了便于并行,每一个 Buckets对应一个文件。将 user 列分散至 32 个Bucket上,首先对 user 列的值计算 hash,比如,对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为:/wh/pvs/ds=20090801/city=US/part-00000;对应hash 值为 20 的 HDFS 目录为:/wh/pvs/ds=20090801/city=US/part-00020。
External Table 指向已经在 HDFS 中存在的数据,可以创建 Partition。它和 Table 在元数据的组织结构上是相同的,而在实际数据的存储上则有较大的差异。
在Table 的创建过程和数据加载过程(这两个过程可以在同一个语句中完成)中,实际数据会被移动到数据仓库目录中。之后对数据的访问将会直接在数据仓库的目录中完成。删除表时,表中的数据和元数据将会被同时删除。
External Table 只有一个过程,因为加载数据和创建表是同时完成的。实际数据是存储在 Location 后面指定的 HDFS 路径中的,它并不会移动到数据仓库目录中。
(3)数据交换
数据交换主要分为以下几个部分
insert overwrite table t_table1 select * from t_table1 where XXXX其中xxx是你需要保留的数据的查询条件。
如果清空表,如下:
insert overwrite table t_table1 select * from t_table1 where 1=0
说明:hive 的表存放位置模式是由 hive-site.xml 当中的一个属性指定的,默认是存放在该配置文件设置的路径下,也可在创建数据库时单独指定存储路径。
数据库有一些描述性的属性信息,可以在创建时添加:
查看数据库的键值对信息
修改数据库的键值对信息
与mysql查询语句是一样的语法
删除一个空数据库,如果数据库下面有数据表,那么就会报错
强制删除数据库,包含数据库下面的表一起删除(请谨慎 *** 作)
[]里的属性为可选属性,不是必须的,但是如果有可选属性,会使 sql 语句的易读性更好,更标准与规范。
例如:[comment '字段注释信息'][comment '表的描述信息']等,[external]属性除外
1. CREATE TABLE
创建一个指定名字的表,如果相同名字的表已存在,则抛出异常提示:表已存在,使用时可以使用IF NOT EXISTS语句来忽略这个异常。
如果创建的表名已存在,则不会再创建,也不会抛出异常提示:表已存在。否则则自动创建该表。
2. EXTERNAL
顾名思义是外部的意思,此关键字在建表语句中让使用者可以创建一个外部表,如果不加该关键字,则默认创建内部表。
外部表在创建时必须同时指定一个指向实际数据的路径(LOCATION),Hive在创建内部表时,会将数据移动到数据仓库指向的路径;
若创建外部表,仅记录数据所在的路径,不对数据的位置作任何改变。
内部表在删除后,其元数据和数据都会被一起删除。
外部表在删除后,只删除其元数据,数据不会被删除。
3. COMMENT
用于给表的各个字段或整张表的内容作解释说明的,便于他人理解其含义。
4. PARTITIONED BY
区分表是否是分区表的关键字段,依据具体字段名和类型来决定表的分区字段。
5. CLUSTERED BY
依据column_name对表进行分桶,在 Hive 中对于每一张表或分区,Hive 可以通过分桶的方式将数据以更细粒度进行数据范围划分。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。
6. SORTED BY
指定表数据的排序字段和排序规则,是正序还是倒序排列。
7. ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' '
指定表存储中列的分隔符,这里指定的是' ',也可以是其他分隔符。
8. STORED AS SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE
指定表的存储格式,如果文件数据是纯文本格式,可以使用STORED AS TEXTFILE,如果数据需要压缩,则可以使用STORED AS SEQUENCEFILE。
9. LOCATION
指定 Hive 表在 hdfs 里的存储路径,一般内部表(Managed Table)不需要自定义,使用配置文件中设置的路径即可。
如果创建的是一张外部表,则需要单独指定一个路径。
1. 使用create table语句创建表
例子:
2. 使用create table ... as select...语句创建表
例子:
使用 create table ... as select ...语句来创建新表sub_student,此时sub_student 表的结构及表数据与 t_student 表一模一样, 相当于直接将 t_student 的表结构和表数据复制一份到 sub_student 表。
注意:
(1). select 中选取的列名(如果是 * 则表示选取所有列名)会作为新表 sub_student 的列名。
(2). 该种创建表的方式会改变表的属性以及结构,例如不能是外部表,只能是内部表,也不支持分区、分桶。
如果as select后的表是分区表,并且使用select *,则分区字段在新表里只是作为字段存在,而不是作为分区字段存在。
在使用该种方式创建时,create 与 table 之间不能加 external 关键字,即不能通过该种方式创建外部目标表,默认只支持创建内部目标表。
(3). 该种创建表的方式所创建的目标表存储格式会变成默认的格式textfile。
3.使用like语句创建表
例子:
注意:
(1). 只是将 t_student 的表结构复制给 sub1_student 表。
(2). 并不复制 t_student 表的数据给 sub1_student 表。
(3). 目标表可以创建为外部表,即:
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