hive（一）

1、Hive基本概念

1.1 Hive简介

为什么使用Hive?

如果直接使用hadoop的话，人员学习成本太高，项目要求周期太短，MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大。如果使用hive的话，可以操作接口采用类SQL语法，提高开发能力，免去了写MapReduce，减少开发人员学习成本，功能扩展很方便（比如：开窗函数）。

Hive的特点：

1、可扩展性

Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务

2、延申性

Hive支持自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数

3、容错

即使节点出现错误，SQL仍然可以完成执行

Hive的优缺点：

优点：

1、操作接口采用类sql语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）

2、避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本

3、Hive的延迟性比较高，因此Hive常用于数据分析，适用于对实时性要求不高的场合

4、Hive 优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为 Hive 的执行延迟比较高。（不断地开关JVM虚拟机）

5、Hive 支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

6、集群可自由扩展并且具有良好的容错性，节点出现问题SQL仍可以完成执行

缺点：

1、Hive的HQL表达能力有限

（1）迭代式算法无法表达 （反复调用，mr之间独立，只有一个map一个reduce，反复开关）

（2）数据挖掘方面不擅长

2、Hive 的效率比较低

（1）Hive 自动生成的 MapReduce 作业，通常情况下不够智能化

（2）Hive 调优比较困难，粒度较粗 （hql根据模板转成mapreduce，不能像自己编写mapreduce一样精细，无法控制在map处理数据还是在reduce处理数据）

Hive应用场景

日志分析：大部分互联网公司使用hive进行日志分析，如百度、淘宝等。

统计一个网站一个时间段内的pv,uv，SKU,SPU

多维度数据分析

海量结构化数据离线分析

构建数据仓库

PV（Page View）访问量, 即页面浏览量或点击量，衡量网站用户访问的网页数量；在一定统计周期内用户每打开或刷新一个页面就记录1次，多次打开或刷新同一页面则浏览量累计。
​
UV（Unique Visitor）独立访客，统计1天内访问某站点的用户数(以cookie为依据);访问网站的一台电脑客户端为一个访客。可以理解成访问某网站的电脑的数量。网站判断来访电脑的身份是通过来访电脑的cookies实现的。如果更换了IP后但不清除cookies，再访问相同网站，该网站的统计中UV数是不变的。如果用户不保存cookies访问、清除了cookies或者更换设备访问，计数会加1。00:00-24:00内相同的客户端多次访问只计为1个访客。

1.2 Hive架构

1.2.1 Client

Hive允许client连接的方式有三个CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问 hive）。JDBC访问时中间件Thrift软件框架，跨语言服务开发。DDL DQL DML,整体仿写一套SQL语句。

1）client–需要下载安装包

2）JDBC/ODBC 也可以连接到Hive ​ 现在主流都在倡导第二种 HiveServer2/beeline ​ 做基于用户名和密码安全的一个校验

3）Web Gui ​ hive给我们提供了一套简单的web页面 ​ 我们可以通过这套web页面访问hive 做的太简陋了

1.2.2 Metastore

元数据包括表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是 外部表）、表的数据所在目录等。

一般需要借助于其他的数据载体（数据库）

主要用于存放数据库的建表语句等信息

推荐使用Mysql数据库存放数据

连接数据库需要提供：uri username password driver

1.2.3 Driver

元数据存储在数据库中，默认存在自带的derby数据库（单用户局限性）中，推荐使用Mysql进行存储。

1） 解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完 成，比如ANTLR；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。

2） 编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。

3） 优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。

4） 执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是 MR/Spark。

1.2.4 数据处理

Hive的数据存储在HDFS中，计算由MapReduce完成。HDFS和MapReduce是源码级别上的整合，两者结合最佳。解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。

1.3 Hive的安装

在之前博客中我有记录安装JDK和Hadoop和Mysql的过程，如果还没有安装，请先进行安装配置好，对应的随笔我也提供了百度云下载连接。

安装JDK: https://www.cnblogs.com/wyh-study/p/12014368.html

安装Hadoop https://www.cnblogs.com/wyh-study/p/12043948.html

安装Mysql https://www.cnblogs.com/wyh-study/p/12044652.html

（注意：安装mysql的时候一定要确保已经执行 ：

1.3.1 上传压缩包并解压

tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz

1.3.2 修改目录名称

mv apache-hive-1.2.1-bin hive-1.2.1

1.3.3 备份配置文件

cp hive-env.sh.template hive-env.sh
​
cp hive-default.xml.template hive-site.xml

1.3.4 修改配置hive的配置文件（在conf目录下）

修改hive-env,sh

加入三行内容（大家根据自己的情况来添加,每个人安装路径可能有所不同）

HADOOP_HOME=/usr/local/soft/hadoop-2.7.6
JAVA_HOME=/usr/local/soft/jdk1.8.0_171
HIVE_HOME=/usr/local/soft/hive-1.2.1

修改hive-site.xml 

修改core-site.xml 直接改，改完重启就行，为后面beeline连接做准备

注意：三个节点上的都要改。

1.3.5 拷贝mysql驱动到$HIVE_HOME/lib目录下

cp /usr/local/soft/mysql-connector-java-5.1.49.jar ../lib/

1.3.6 将hadoop的jline-0.9.94.jar的jar替换成hive的版本。

cp /usr/local/soft/hive-1.2.1/lib/jline-2.12.jar /usr/local/soft/hadoop-2.7.6/share/hadoop/yarn/lib/

1.3.7 将hive的bin目录配置到环境变量中去

export HIVE_HOME=/usr/local/soft/hive-1.2.1
export PATH=.:$HIVE_HOME/bin

1.3.8 source命令让环境变量生效

1.3.9 拷贝到其他两个节点中去，因为可能我们会在其他的节点上当作客户端访问hive，注意，也需要配置环境变量，增加驱动jar包，将hadoop的jline-0.9.94.jar的jar替换成hive的版本

1.3.10 启动

启动hadoop

start-all.sh

启动hive

hive --service metastore

nohup hive --service metastore >/dev/null &

hive

启动HiveServer2

hiveserver2

nohup hiveserver2 >/dev/null &

beeline -u jdbc:hive2://master:10000 -n root

1.4 Hive的三种交互方式

1）第一种交互方式

shell交互Hive，用命令hive启动一个hive的shell命令行，在命令行中输入sql或者命令来和Hive交互。

服务端启动metastore服务（后台启动）：nohup hive --service metastore > /usr/local/soft/mylogs 2>&1 &
进入命令:hive
退出命令行：quit;

2）第二种交互方式

Hive启动为一个服务器，对外提供服务，其他机器可以通过客户端通过协议连接到服务器，来完成访问操作，这是生产环境用法最多的

服务端启动hiveserver2服务：
nohup hive --service metastore >/dev/null &
nohup hiveserver2 >/dev/null &
​
需要稍等一下，启动服务需要时间：
进入命令:1)先执行： beeline ，再执行： !connect jdbc:hive2://master:10000 
        2)或者直接执行：  beeline -u jdbc:hive2://master:10000 -n root
退出命令行：！exit

3）第三种交互方式

使用 –e 参数来直接执行hql的语句

bin/hive -e "show databases;"

使用 –f 参数通过指定文本文件来执行hql的语句

特点：执行完sql后，回到linux命令行。

vim hive.sql
​
use myhive;
select * from test;
hive -f hive.sql

4）hive cli和beeline cli的区别

1.5 Hive元数据

Hive元数据库中一些重要的表结构及用途，方便Impala、SparkSQL、Hive等组件访问元数据库的理解。

1、存储Hive版本的元数据表(VERSION)，该表比较简单，但很重要,如果这个表出现问题，根本进不来Hive-Cli。比如该表不存在，当启动Hive-Cli的时候，就会报错“Table 'hive.version' doesn't exist”

2、Hive数据库相关的元数据表(DBS、DATABASE_PARAMS)

DBS：该表存储Hive中所有数据库的基本信息。

DATABASE_PARAMS：该表存储数据库的相关参数。

3、Hive表和视图相关的元数据表

主要有TBLS、TABLE_PARAMS、TBL_PRIVS，这三张表通过TBL_ID关联。 ​ TBLS:该表中存储Hive表，视图，索引表的基本信息。 ​ TABLE_PARAMS:该表存储表/视图的属性信息。 ​ TBL_PRIVS：该表存储表/视图的授权信息。 4、Hive文件存储信息相关的元数据表

主要涉及SDS、SD_PARAMS、SERDES、SERDE_PARAMS，由于HDFS支持的文件格式很多，而建Hive表时候也可以指定各种文件格式，Hive在将HQL解析成MapReduce时候，需要知道去哪里，使用哪种格式去读写HDFS文件，而这些信息就保存在这几张表中。 ​ SDS：该表保存文件存储的基本信息，如INPUT_FORMAT、OUTPUT_FORMAT、是否压缩等。TBLS表中的SD_ID与该表关联，可以获取Hive表的存储信息。 ​ SD_PARAMS: 该表存储Hive存储的属性信息。 ​ SERDES:该表存储序列化使用的类信息。 ​ SERDE_PARAMS:该表存储序列化的一些属性、格式信息，比如:行、列分隔符。 5、Hive表字段相关的元数据表

主要涉及COLUMNS_V2：该表存储表对应的字段信息。

2、Hive的基本操作

2.1 Hive库操作

2.1.1 创建数据库

1）创建一个数据库，数据库在HDFS上的默认存储路径是/hive/warehouse/*.db。

create database testdb;

2）避免要创建的数据库已经存在错误，增加if not exists判断。（标准写法）

create database if not exists testdb;

2.2.2 创建数据库和位置

create database if not exists dept location '/testdb.db';

2.2.3 修改数据库

数据库的其他元数据信息都是不可更改的，包括数据库名和数据库所在的目录位置。

alter database dept set dbproperties('createtime'='20220531');

2.2.4 数据库详细信息

1）显示数据库（show）

show databases;

2）可以通过like进行过滤

show databases like 't*';

3）查看详情（desc）

desc database testdb;

4）切换数据库（use）

use testdb;

2.2.5 删除数据库

1）最简写法

drop database testdb;

2）如果删除的数据库不存在，最好使用if exists判断数据库是否存在。否则会报错：FAILED: SemanticException [Error 10072]: Database does not exist: db_hive

drop database if exists testdb;

3)如果数据库不为空，使用cascade命令进行强制删除。报错信息如下FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. InvalidOperationException(message:Database db_hive is not empty. One or more tables exist.)

drop database if exists testdb cascade;

2.2 Hive数据类型

2.2.1 基础数据类型

类型Java数据类型描述
TINYINT byte 8位有符号整型。取值范围：-128~127。
SMALLINT short 16位有符号整型。取值范围：-32768~32767。
INT int 32位有符号整型。取值范围：-2 31 ~2 31 -1。
BIGINT long 64位有符号整型。取值范围：-2 63 +1~2 63 -1。
BINARY   二进制数据类型，目前长度限制为8MB。
FLOAT float 32位二进制浮点型。
DOUBLE double 64位二进制浮点型。
DECIMAL(precision,scale)   10进制精确数字类型。precision：表示最多可以表示多少位的数字。取值范围：1 <= precision <= 38。scale：表示小数部分的位数。取值范围： 0 <= scale <= 38。如果不指定以上两个参数，则默认为decimal(10,0)。
VARCHAR(n)   变长字符类型，n为长度。取值范围：1~65535。
CHAR(n)   固定长度字符类型，n为长度。最大取值255。长度不足则会填充空格，但空格不参与比较。
STRING string 字符串类型，目前长度限制为8MB。
DATE   日期类型，格式为yyyy-mm-dd。取值范围：0000-01-01~9999-12-31。
DATETIME   日期时间类型。取值范围：0000-01-01 00:00:00.000~9999-12-31 23.59:59.999，精确到毫秒。
TIMESTAMP   与时区无关的时间戳类型。取值范围：0000-01-01 00:00:00.000000000~9999-12-31 23.59:59.999999999，精确到纳秒。说明 对于部分时区相关的函数，例如cast(<a timestamp> as string)，要求TIMESTAMP按照与当前时区相符的方式来展现。
BOOLEAN boolean BOOLEAN类型。取值：True、False。

2.2.2 复杂的数据类型

类型定义方法构造方法
ARRAY array<int>``array<struct<a:int, b:string>> array(1, 2, 3)``array(array(1, 2), array(3, 4))
MAP map<string, string>``map<smallint, array<string>> map(“k1”, “v1”, “k2”, “v2”)``map(1S, array(‘a’, ‘b’), 2S, array(‘x’, ‘y’))
STRUCT   struct<x:int, y:int>struct<field1:bigint, field2:array<int>, field3:map<int, int>> named_struct(‘x’, 1, ‘y’, 2)named_struct(‘field1’, 100L, ‘field2’, array(1, 2), ‘field3’, map(1, 100, 2, 200))

Hive有三种复杂数据类型ARRAY、MAP 和 STRUCT。ARRAY和MAP与Java中的Array和Map类似，而STRUCT与C语言中的Struct类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。还有一个uniontype< 所有类型，所有类型… > 。

数组：array< 所有类型 >； ​ Map < 基本数据类型，所有数据类型 >； ​ struct < 名：所有类型[注释] >; ​ uniontype< 所有类型，所有类型… >

2.3 Hive表操作

Hive的存储格式:

Hive没有专门的数据文件格式,常见的有以下几种:

TEXTFILE ​ SEQUENCEFILE ​ AVRO ​ RCFILE ​ ORCFILE ​ PARQUET

TextFile:
       TEXTFILE 即正常的文本格式，是Hive默认文件存储格式，因为大多数情况下源数据文件都是以text文件格式保存（便于查看验数和防止乱码）。此种格式的表文件在HDFS上是明文，可用hadoop fs -cat命令查看，从HDFS上get下来后也可以直接读取。
        TEXTFILE 存储文件默认每一行就是一条记录，可以指定任意的分隔符进行字段间的分割。但这个格式无压缩，需要的存储空间很大。虽然可结合Gzip、Bzip2、Snappy等使用，使用这种方式，Hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。
一般只有与其他系统由数据交互的接口表采用TEXTFILE 格式，其他事实表和维度表都不建议使用。
​
RCFile:
Record Columnar的缩写。是Hadoop中第一个列文件格式。能够很好的压缩和快速的查询性能。通常写操作比较慢，比非列形式的文件格式需要更多的内存空间和计算量。 RCFile是一种行列存储相结合的存储方式。首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。其次，块数据`列式存储`，有利于数据压缩和快速的列存取。
​
ORCFile:
Hive从0.11版本开始提供了ORC的文件格式，ORC文件不仅仅是一种列式文件存储格式，最重要的是有着很高的压缩比，并且对于MapReduce来说是可切分（Split）的。因此，在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式，不仅可以很大程度的节省HDFS存储资源，而且对数据的查询和处理性能有着非常大的提升，因为ORC较其他文件格式压缩比高，查询任务的输入数据量减少，使用的Task也就减少了。ORC能很大程度的节省存储和计算资源，但它在读写时候需要消耗额外的CPU资源来压缩和解压缩，当然这部分的CPU消耗是非常少的。
​
Parquet:
通常我们使用关系数据库存储结构化数据，而关系数据库中使用数据模型都是扁平式的，遇到诸如List、Map和自定义Struct的时候就需要用户在应用层解析。但是在大数据环境下，通常数据的来源是服务端的埋点数据，很可能需要把程序中的某些对象内容作为输出的一部分，而每一个对象都可能是嵌套的，所以如果能够原生的支持这种数据，这样在查询的时候就不需要额外的解析便能获得想要的结果。Parquet的灵感来自于2010年Google发表的Dremel论文，文中介绍了一种支持嵌套结构的存储格式，并且使用了列式存储的方式提升查询性能。Parquet仅仅是一种存储格式，它是语言、平台无关的，并且不需要和任何一种数据处理框架绑定。这也是parquet相较于orc的仅有优势：支持嵌套结构。Parquet 没有太多其他可圈可点的地方,比如他不支持update操作(数据写成后不可修改),不支持ACID等.
​
SEQUENCEFILE:
SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile，不过它的key为空，使用value 存放实际的值， 这样是为了避免MR 在运行map 阶段的排序过程。SequenceFile支持三种压缩选择：NONE, RECORD, BLOCK。 Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。 SequenceFile最重要的优点就是Hadoop原生支持较好，有API，但除此之外平平无奇，实际生产中不会使用。
​
AVRO:
Avro是一种用于支持数据密集型的二进制文件格式。它的文件格式更为紧凑，若要读取大量数据时，Avro能够提供更好的序列化和反序列化性能。并且Avro数据文件天生是带Schema定义的，所以它不需要开发者在API 级别实现自己的Writable对象。Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。最近多个Hadoop 子项目都支持Avro 数据格式，如Pig 、Hive、Flume、Sqoop和Hcatalog。

2.3.1 创建表

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name 
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
[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] 
[ROW FORMAT row_format] 
[STORED AS file_format] 
[LOCATION hdfs_path]
​
​
字段解释说明:
- CREATE TABLE 
    创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
​
- EXTERNAL
    关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION）
    创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径（默认位置）；
    创建外部表时，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在
    删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。
​
- COMMENT：
    为表和列添加注释。
​
- PARTITIONED BY
    创建分区表
​
- CLUSTERED BY
    创建分桶表
​
- SORTED BY
    不常用
​
- ROW FORMAT 
  DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char] | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]
    用户在建表的时候可以自定义SerDe或者使用自带的SerDe。
    如果没有指定ROW FORMAT 或者ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的SerDe。
    在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的SerDe，Hive通过SerDe确定表的具体的列的数据。
    SerDe是Serialize/Deserilize的简称，目的是用于序列化和反序列化。
​
- STORED AS指定存储文件类型
    常用的存储文件类型：SEQUENCEFILE（二进制序列文件）、TEXTFILE（文本）、RCFILE（列式存储格式文件）
    如果文件数据是纯文本，可以使用STORED AS TEXTFILE。
    如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCEFILE。
​
- LOCATION ：
    指定表在HDFS上的存储位置。
​
- LIKE
    允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。

2.3.2 显示表

show tables;
show tables like 'u';
desc t_person;
desc formatted t_person;

2.3.3 加载数据

1、使用hdfs dfs -put '本地数据' 'hive表对应的HDFS目录下'
2、使用 load data inpath

下列命令需要在hive shell里执行

// 将HDFS上的/input1目录下面的数据 移动至 students表对应的HDFS目录下，注意是 移动、移动、移动
load data inpath '/input1/students.txt' into table students;
// 清空表
truncate table students;
// 加上 local 关键字 可以将Linux本地目录下的文件 上传到 hive表对应HDFS 目录下 原文件不会被删除
load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' into table students;
// overwrite 覆盖加载
load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' overwrite into table students;
3、create table xxx as SQL语句
4、insert into table xxxx SQL语句 （没有as）
// 将 students表的数据插入到students2 这是复制 不是移动 students表中的表中的数据不会丢失
insert into table students2 select * from students;
​
// 覆盖插入 把into 换成 overwrite
insert overwrite table students2 select * from students;

2.3.4 修改列

查询表结构

desc students2;

添加列

alter table students2 add columns (education string);

查询表结构

desc students2;

更新列

alter table stduents2 change education educationnew string;

2.3.5 删除表

drop table students2;

2.4 Hive内外部表

面试题：内部表和外部表的区别？如何创建外部表？工作中使用外部表

2.4.1 hive内部表

当创建好表的时候，HDFS会在当前表所属的库中创建一个文件夹

当设置表路径的时候，如果直接指向一个已有的路径,可以直接去使用文件夹中的数据

当load数据的时候，就会将数据文件存放到表对应的文件夹中

而且数据一旦被load，就不能被修改

我们查询数据也是查询文件中的文件,这些数据最终都会存放到HDFS

当我们删除表的时候，表对应的文件夹会被删除，同时数据也会被删除

默认建表的类型就是内部表

// 内部表
create table students_internal
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/input2';
​
hive> dfs -put /usr/local/soft/data/students.txt /input2/;

2.4.1 Hive外部表

外部表说明

外部表因为是指定其他的hdfs路径的数据加载到表中来，所以hive会认为自己不完全独占这份数据

删除hive表的时候，数据仍然保存在hdfs中，不会删除。

// 外部表
create external table students_external
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/input3';
​
hive> dfs -put /usr/local/soft/data/students.txt /input3/;

一般在公司中，使用外部表多一点，因为数据可以需要被多个程序使用，避免误删，通常外部表会结合location一起使用

外部表还可以将其他数据源中的数据 映射到 hive中，比如说：hbase，ElasticSearch......

设计外部表的初衷就是 让 表的元数据 与 数据 解耦

2.5 Hive导出数据

将表中的数据备份

  • 将查询结果存放到本地

//创建存放数据的目录
mkdir -p /usr/local/soft/shujia
​
//导出查询结果的数据(导出到Node01上)
insert overwrite local directory '/usr/local/soft/shujia/person_data' select * from t_person;

  • 按照指定的方式将数据输出到本地

-- 创建存放数据的目录
mkdir -p /usr/local/soft/shujia
​
-- 导出查询结果的数据
insert overwrite local directory '/usr/local/soft/shujia/person' 
ROW FORMAT DELIMITED fields terminated by ',' 
collection items terminated by '-' 
map keys terminated by ':' 
lines terminated by '\n' 
select * from t_person;

  • 将查询结果输出到HDFS

-- 创建存放数据的目录
hdfs dfs -mkdir -p /shujia/bigdata17/copy
​
-- 导出查询结果的数据
insert overwrite directory '/shujia/bigdata17/user' 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 
select * from t_user;

  • 直接使用HDFS命令保存表对应的文件夹

// 创建存放数据的目录
hdfs dfs -mkdir -p /shujia/bigdata17/person
​
// 使用HDFS命令拷贝文件到其他目录
hdfs dfs -cp /hive/warehouse/t_person/*  /shujia/bigdata17/person

  • 将表结构和数据同时备份

    将数据导出到HDFS

    //创建存放数据的目录
    hdfs dfs -mkdir -p /shujia/bigdata17/copy
    ​
    //导出查询结果的数据
    export table t_person to '/shujia/bigdata17/copy';

    删除表结构

    drop table t_person;

    恢复表结构和数据

    import from '/shujia/bigdata17';

    注意：时间不同步，会导致导入导出失败

  •  
posted @ 2022-06-24 16:32  俊熙777  阅读(182)  评论(0)  编辑  收藏  举报