在本博客的《Hive几种数据导入方式》文章中,谈到了Hive中几种数据的导入方式,不同的数据导入方式用途不一样。今天我们再谈谈Hive中的几种不同的数据导出方式。可以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
^Awyp1^A23^A131212121212
^Awyp2^A24^A134535353535
^Awyp3^A25^A132453535353
^Awyp4^A26^A154243434355
^Awyp^A25^A13188888888888
^Atest^A30^A13888888888888
^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\00001)。
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
其实这个在《Hive几种数据导入方式》文中就用到了,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
11
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)
细心的读者可能会问,怎么导入数据到文件中,数据的列之间为什么不是wyp表设定的列分隔符呢?其实在Hive 0.11.0版本之间,数据的导出是不能指定列之间的分隔符的,只能用默认的列分隔符,也就是上面的^A来分割,这样导出来的数据很不直观,看起来很不方便!
如果你用的Hive版本是0.11.0,那么你可以在导出数据的时候来指定列之间的分隔符(可以参见本博客的《Hive0.11查询结果保存到文件并指定列之间的分隔符》),操作如下:
hive> insert overwrite local directory '/home/yangping.wu/local'
> row format delimited
> fields terminated by '\t'
> 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
这个很不错吧!
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\t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\t分割的。
相关推荐
Hive几种数据导出方式,总结的几种方式希望能帮到大家
### DataX 数据从 Hive 导入 MySQL 数据缺失解决 #### 背景介绍 在大数据处理领域,Hive 和 MySQL 分别作为数据仓库与关系型数据库的重要组成部分,在数据流转过程中承担着关键角色。Hive 通常用于存储海量数据并...
除了上述方法之外,Oracle 还提供了 `EXP` 命令用于数据备份,它可以通过以下几种方式导出数据: - **完全导出**:`EXP SYSTEM/MANAGER BUFFER=64000 FILE=C:\FULL.DMP FULL=Y`,需要特殊权限。 - **用户模式导出**...
5. 数据导出:当需要将Hive中的结果导出到文件时,可以使用INSERT OVERWRITE命令。例如,将查询结果写入一个新的CSV文件: ```sql INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/path/to/output' SELECT * FROM my_table ...
本文档详细记录了一次从自建Hadoop集群到华为云MRS(Managed Service for Big Data)的大规模数据迁移项目,涉及到了Hive、Kudu和HBase这三种不同类型的数据存储系统。以下是针对这些系统的迁移策略、流程和解决方案...
- HBase到Hive:通常在需要进行复杂分析时,将HBase中的实时数据导出到Hive,利用Hive的SQL查询能力进行批量处理。这可以通过MapReduce作业或者Apache Sqoop实现。 Sqoop可以将HBase表导入到Hive,通过定义HBase表...
Hive作为构建在Hadoop之上的数据仓库系统,其主要功能是提供一种简单易用的方式来处理存储在Hadoop HDFS中的大量数据。通过Hive,用户可以使用类似于SQL的查询语言(HiveQL)来查询数据,而不需要深入了解底层的...
8. **数据导入导出**:VC程序可能需要与Hive之间进行数据交换,理解如何将本地数据加载到Hive,或者从Hive导出数据到本地文件系统,是另一个重要的方面。 通过深入理解以上知识点,VC程序员可以有效地编写代码来...
压缩包文件"origin_data"很可能是这些经过处理的原始数据文件的集合,可能包含了多个Hive表的数据导出,或者是ETL过程中的中间结果。每个文件可能按照特定的格式(如CSV、Parquet或ORC)存储,以便于Hive进行读取和...
Hadoop可能用于存储和处理大量原始数据,而Hive作为数据仓库层,提供了一种结构化的方式来管理和分析这些数据。HBase则可能被用于需要快速访问的特定数据子集,例如实时查询或更新。 项目中的具体实现可能包括以下...
同时,也会涉及如何将Hive数据导出到其他系统。 4. **分区与桶**:讨论如何通过分区和桶优化Hive查询性能,减少数据扫描量,提高查询效率。 5. **Hive UDF(用户自定义函数)**:介绍如何创建和使用自定义函数,...
Hive的主要功能包括数据导入、数据导出、数据转换以及复杂查询,它为大数据分析提供了一个便捷的接口。 Hive的核心组件主要有以下几个: 1. **Hive Metastore**:负责存储Hive表的元数据,如表结构、分区信息、...
为了解决这一问题,Hive应运而生,它提供了一种更高级别的SQL-like语言(HQL,Hive Query Language),使得非专业MapReduce程序员也能便捷地进行大数据分析。 【Hive的定义】 Hive的核心功能是将结构化的数据文件...
- 几种Join方式(ReduceJoin、MapJoin、SMBJoin)的工作原理与适用场景; - PredicatePushdown(PPD)的作用与实现; - 数据倾斜现象的诊断与解决策略; - 分区使用的优化方法。 2. **实战案例** - 通过具体的...
除了基本的数据存储和查询功能外,Hive还提供了丰富的数据管理功能,包括但不限于表的创建、修改、删除,以及数据的导入导出等操作。 #### 二、Hive基本操作 **2.1 createtable** - **总述**:`CREATE TABLE`命令...
Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库工具,在大数据处理和分析领域展现出广阔的应用前景。借助Hive,企业可以更加高效地进行数据处理和分析,从而提升业务决策的准确性和效率。未来,随着技术的不断进步和完善,Hive的...
下面列举了几种典型的分析场景及其对应的SQL查询语句。 ##### 4.1 热门搜索词统计 统计每个搜索关键词的出现次数,找出热门搜索词: ```sql SELECT search_keyword, COUNT(*) AS search_count FROM search_logs ...
Apache是Hive的开源组织,而Spark是另一种快速、通用的大数据处理引擎,可以与Hive结合使用,提供更高效的查询性能。 从"压缩包子文件的文件名称列表"来看,只有一个主要文件 "apache-hive-2.2.0-bin",这意味着...
在大数据领域,Hive和MySQL是两种非常重要的数据存储和管理工具。Hive作为一个数据仓库工具,能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL(HQL)查询功能,适合处理大规模的数据集。而MySQL则是一种关系型...