hive读取orc文件行数

hive读取orc文件行数：避免全分区字段是动态的，必须有至少一个分区字段是指定有值的。

Hive的insert语句能够从查询语句中获取数据，并同时将数据Load到目标表中。现在假定有一个已有数据的表staged_employees（雇员信息全量表），所属国家cnty和所属州st是该表的两个属性，我们做个试验将该表中的数据查询出来插入到另一个表employe。

ENT：按ENTER键一下：

\^：代表CTRL键，如要按组合键如CTRL+S：\^S；（其他如此类推）。

\%：代表ALT键，如要按组合键如ALT+F：\%F；（其他如此类推）。

\{}：代表按下键盘上功能键，之于要什么功能键就在{}中写，如要按F1键：\{F1}；向下的箭头键：\{DOWN};（其他如此类推）。

\^{F4}：代表按下Ctrl+F4键。

ML(684,120)：代表按下鼠标左键，括号中的数字代表鼠标在屏幕上的坐标；（注：我们可以在主窗口把鼠标的位置放好，然后通过ALT+TAB键的 *** 作切换到DATALOAD的窗口按下+M+L就可以比较精确地定位鼠标）。

查看表结构信息如下

1、descformattedtable_name;

2、desctable_name。

一、电脑常见问题

主板不启动，开机无显示，有显卡报警声。

故障原因：一般是显卡松动或显卡损坏。

处理办法：打开机箱，把显卡重新插好即可。要检查AGP插槽内是否有小异物，否则会使显卡不能插接到位；对于使用语音报警的主板，应仔细辨别语音提示的内容，再根据内容解决相应故障。

如果以上办法处理后还报警，就可能是显卡的芯片坏了，更换或修理显卡。如果开机后听到"嘀"的一声自检通过，显示器正常但就是没有图像，把该显卡插在其他主板上，使用正常，那就是显卡与主板不兼容，应该更换显卡。

一个公司里面不同项目可能用到不同的数据源，有的存在MySQL里面，又的存在MongoDB里面，甚至还有些要做第三方数据。

但是现在又想把数据整合起来，进行 数据分析 。此时数据仓库(Data Warehouse，DW)就派上用场了。它可以对多种业务数据进行筛选和整合，可以用于数据分析、数据挖掘、数据报表。

总的来说，数据仓库是将多个数据源的数据按照一定的 主题 集成起来，因为之前的数据各不相同，所以需要 抽取、清洗、转换 。

整合以后的数据不允许随便修改，只能分析，还需要定期更新。

上面我们说过，数据仓库接收的数据源是不同的，要做集成的话，需要 抽取、清洗、转换 三个步骤，这就是 ETL (Extract-Transform-Load)

国内最常用的是一款基于Hadoop的开源数据仓库，名为 Hive ，它可以对存储在 HDFS 的文件数据进行 查询、分析 。

Hive对外可以提供HiveQL，这是类似于SQL语言的一种查询语言。在查询时可以将HiveQL语句转换为 MapReduce 任务，在Hadoop层进行执行。

Hive的最大优势在于 免费 ，那其他知名的商业数据仓库有那些呢？比如Oracle,DB2，其中业界老大是 Teradata

Teradata数据仓库支持大规模并行处理平台(MPP)，可以高速处理海量实际上，性能远远高于Hive。对企业来说，只需要专注于业务，节省管理技术方面的精力，实现ROI（投资回报率）最大化。

上面提到了Hive是最著名的开源数据仓库，它是Hadoop生态中一个重要的组件。

Hadoop的生态中，HDFS解决了分布式存储的问题，MapReduce解决了分布式计算的问题，而HBASE则提供了一种NoSQL的存储方法。

但是如果需要的HDFS上的文件或者HBASE的表进行查询，需要自定义MapReduce方法。那么Hive其实就是在HDFS上面的一个中间层，它可以让业务人员直接使用SQL进行查询。

所以Hive是用进行数据提取转换加载的，而且它可以把SQL转换为MapReduce任务，而Hive的表就是HDFS的目录或者文件。

上图为Hive的体系结构

Hive主要包含以下几种数据模型：

本文为 什么是数据仓库？ 的笔记

语法 ：

（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

案例 ：

 2）导入本地数据

 3）查看person表数据

 2）清空 person表数据； truncate table person;

 3）查看person表清空情况（已经没有数据了）

 4）导入 HDFS 数据到 person表中

 5）重新查询 person表，查看数据情况

 2） 导入HDFS，无需添加 local

 3） row format delimited fields terminated by '\t' ;

语法：insert into <table> <表名> <查询语句>

案例：

创建一张新表：create table if not exists person2(id int,name string,phone string);

将 person 表中id 为 1和3的数据插入到 person2表中。

查询person2表数据

方式二：into overwrite

语法：insert overwrite table <表名> <查询语句>

测试之前重新准备一张表

向 person6 表中添加数据。

数据结果

注意：使用 insert overwrite 后面必须加上 table ，否则报错

注意

语法 ：create table [if not exists] <表名> as <查询语句>

描述 ：根据查询结果创建表（查询的结果会添加到新创建的表中）

案例 ：

按照person表的结果创建person3表

查询 person3

注意：使用查询结果创建数据表时，需要加入 关键字

管理表

语法 ：create table [if not exists] <表名>(字段信息) row format delimited fields terminated by <分割符>location <加载数据路径>

案例 ：加载person 表的数据。

查询 person 数据加载的地址

创建 person4 表并设置 person表的数据路径。

查询 person4 表信息；person4中的表数据全部来自于person表。

外部表

创建一个管理表 t1

向管理表t1中添加一条数据

创建t2 并指定t1数据的加载地址

查询 t2 表

删除 t1 表

再次查询 t2 表

验证 t1 为外部表时，删除t1表时，是否会删除数据。

重新创建 t1表

向t1中添加数据3

创建 t2（原来的给删除了）并指定为外部表，并加载 t1的数据路径

查询 t1 表结构（验证是否为外部表

查询 t2 数据(有数据2）

删除t1 表

查询 t2 表（数据并没有删除）

更加深刻理解 管理表和外部表之间的区别。

语法 ：import table <全新的表名> from '<Export 导出的地址>';

查询 person_import 表

查看家目录，生成了 一个 aaa目录，目录中有一个 000000_0 文件

查看 000000_0文件；正好是 person表中的数据。

注意：这里的 overwrite 并不是可选项（可加不可加），这里必须加上overwrite ，否则会报错。

查看 000000_0文件；使用了制表符，对数据进行格式化。

查看 /aaa/000000_0 文件

查看person_bak 文件

语法 ：hive -e "<sql语句>" > <输出路径>

案例 ：

查看家目录中的 person_bak

语法 ：export table <表名> to '<HDFS地址>'

案例 ：将 person 表的数据导出到 HDFS /person2中

查看 /person2 的层次结构

查看 /person2/data/person

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