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Hive数据导出三种方式

分类: 人工智能&大数据 颜色:橙色 默认  字号: 阅读(1074) | 评论(0)
今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式。
根据导出的地方不一样,将这些方式分为三种:
(1)、导出到本地文件系统;
(2)、导出到HDFS中;
(3)、导出到Hive的另一个表中。
为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明。

一、导出到本地文件系统

   hive> insert overwrite local directory /home/wyp/wyp
> select * from wyp;

这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成,运行完这条语句之后,将会在本地文件系统的/home/wyp/wyp目录下生成文件,这个文件是Reduce产生的结果(这里生成的文件名是000000_0),我们可以看看这个文件的内容:

    
      [wyp@master ~/wyp]$ vim 000000_0      
      5^Awyp1^A23^A131212121212      
      6^Awyp2^A24^A134535353535      
      7^Awyp3^A25^A132453535353      
      8^Awyp4^A26^A154243434355      
      1^Awyp^A25^A13188888888888      
      2^Atest^A30^A13888888888888      
      3^Azs^A34^A899314121    
  

可以看出,这就是wyp表中的所有数据。数据中的列与列之间的分隔符是^A(ascii码是0001)。


二、导出到HDFS中
和导入数据到本地文件系统一样的简单,可以用下面的语句实现:

      hive> insert overwrite directory /home/wyp/hdfs
          > select * from wyp;
  
将会在HDFS的/home/wyp/hdfs目录下保存导出来的数据。注意,和导出文件到本地文件系统的HQL少一个local,数据的存放路径就不一样了。

三、导出到Hive的另一个表中

这也是Hive的数据导入方式,如下操作:

      
      hive> insert into table test      
          > partition (age=25)      
          > select id, name, tel      
          > from wyp;      
      #####################################################################
      
                 这里输出了一堆Mapreduce任务信息,这里省略
      
      #####################################################################
      
      Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 310 msec      
      OK      
      Time taken: 19.125 seconds 
      hive> select * from test;
      OK
      5       wyp1    131212121212    25      
      6       wyp2    134535353535    25      
      7       wyp3    132453535353    25      
      8       wyp4    154243434355    25      
      1       wyp     13188888888888  25      
      2       test    13888888888888  25      
      3       zs      899314121       25      
      Time taken: 0.126 seconds, Fetched: 7 row(s)    
  

指定输出结果列之间的分隔符:
            
            hive> insert overwrite local directory /home/wyp/Documents/result            
            hive> row format delimited            
            hive> fields terminated by 	            
            hive> select * from test;          
        
再次看出输出的结果
           
            196        242        3
            186        302        3
            22        377        1
            244        51        2          
        

结果好看多了。如果是map类型可以用下面语句来分割map的key和value
           
            hive> insert overwrite local directory ./test-04 
            hive> row format delimited 
            hive> FIELDS TERMINATED BY 	
            hive> COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ,
            hive> MAP KEYS TERMINATED BY :
            hive> select * from src;          
        

根据上面内容,我们来进一步操作:


 
      hive> insert overwrite local directory /home/yangping.wu/local
          > row format delimited
          > fields terminated by 	
          > select * from wyp;    
  
      [wyp@master ~/local]$ vim 000000_0
      5       wyp1    23      131212121212
      6       wyp2    24      134535353535
      7       wyp3    25      132453535353
      8       wyp4    26      154243434355
      1       wyp     25      13188888888888
      2       test    30      13888888888888
      3       zs      34      899314121
  

其实,我们还可以用hive的-e和-f参数来导出数据。其中-e 表示后面直接接带双引号的sql语句;而-f是接一个文件,文件的内容为一个sql语句,如下:

      [wyp@master ~/local] hive -e "select * from wyp" >> local/wyp.txt
      [wyp@master ~/local] cat wyp.txt
      5       wyp1    23      131212121212
      6       wyp2    24      134535353535
      7       wyp3    25      132453535353
      8       wyp4    26      154243434355
      1       wyp     25      13188888888888
      2       test    30      13888888888888
      3       zs      34      899314121
  
得到的结果也是用 分割的。也可以用-f参数实现:

      [wyp@master ~/local]$ cat wyp.sql
      select * from wyp
      [wyp@master ~/local]$ hive -f wyp.sql >> local/wyp2.txt
  

上述语句得到的结果也是 分割的。




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