Hive几种数据导出方式

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

1

2	hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp'

3	> 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：

1	[wyp@master ~/wyp]$ vim 000000_0

2	5^Awyp1^A23^A131212121212

3	6^Awyp2^A24^A134535353535

4	7^Awyp3^A25^A132453535353

5	8^Awyp4^A26^A154243434355

6	1^Awyp^A25^A13188888888888

7	2^Atest^A30^A13888888888888

8	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\00001)。

　　和导入数据到Hive不一样，不能用insert into来将数据导出：

 

01

02	hive> insert into local directory '/home/wyp/wyp'

03	> select * from wyp;

04	NoViableAltException(79@[])

05	at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser_SelectClauseParser.selectClause(HiveParser_SelectClauseParser.java:683)

06	at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.selectClause(HiveParser.java:30667)

07	at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.regular_body(HiveParser.java:28421)

08	at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatement(HiveParser.java:28306)

09	at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatementExpression(HiveParser.java:28100)

10	at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.execStatement(HiveParser.java:1213)

11	at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.statement(HiveParser.java:928)

12	at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseDriver.parse(ParseDriver.java:190)

13	at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:418)

14	at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:337)

15	at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:902)

16	at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLocalCmd(CliDriver.java:259)

17	at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processCmd(CliDriver.java:216)

18	at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLine(CliDriver.java:413)

19	at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:756)

20	at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:614)

21	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)

22	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)

23	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)

24	at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)

25	at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)

26	FAILED: ParseException line 1:12 missing TABLE at 'local' near 'local' in select clause

27	line 1:18 cannot recognize input near 'directory' ''/home/wyp/wyp'' 'select' in select clause

　　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：

1

2	hive> insert overwrite directory '/home/wyp/hdfs'

3	> 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：

01

02	hive> insert into table test

03	> partition (age='25')

04	> select id, name, tel

05	> from wyp;

06	#####################################################################

07	这里输出了一堆Mapreduce任务信息，这里省略

08	#####################################################################

09	Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 310 msec

10

OK

11	Time taken: 19.125 seconds

12

13	hive> select * from test;

14

OK

15	5       wyp1    131212121212    25

16	6       wyp2    134535353535    25

17	7       wyp3    132453535353    25

18	8       wyp4    154243434355    25

19	1       wyp     13188888888888  25

20	2       test    13888888888888  25

21	3       zs      899314121       25

22	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：

 

01	hive> insert overwrite local directory '/home/yangping.wu/local'

02	> row format delimited

03	> fields terminated by '\t'

04	> select * from wyp;

05

06	[wyp@master ~/local]$ vim 000000_0

07	5       wyp1    23      131212121212

08	6       wyp2    24      134535353535

09	7       wyp3    25      132453535353

10	8       wyp4    26      154243434355

11	1       wyp     25      13188888888888

12	2       test    30      13888888888888

13	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：

01

02	[wyp@master ~/local]$  hive -e "select * from wyp" >> local/wyp.txt

03	[wyp@master ~/local]$  cat wyp.txt

04	5       wyp1    23      131212121212

05	6       wyp2    24      134535353535

06	7       wyp3    25      132453535353

07	8       wyp4    26      154243434355

08	1       wyp     25      13188888888888

09	2       test    30      13888888888888

10	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：

查看源代码

 

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2	[wyp@master ~/local]$ cat wyp.sql

3	select * from wyp

4	[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。

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