Hadoop Hive 庫表基本操作

hive 庫表基本操作

建立資料庫

hive> create database if not exists db1;

hive> create schema if not exists db2;

hive> drop database db2;

hive> drop schema db1;

create table if not exists employee ( 

eid int, 
name string,
salary string, 
job string,
year int)
comment 'employee details'
row format delimited
fields terminated by '\t'
lines terminated by '\n'
stored as textfile;

準備資料檔案sample.txt

[root@g12-1 ~]# cat /tmp/sample.txt 

1201 gopal 45000 technicalmanager 2013 
1202 manisha 45000 proofreader 2013
1203 masthanvali 40000 technicalwriter 2014
1204 kiran 40000 hradmin 2014
[root@g12-1 ~]#

匯入資料進表

hive> load data local inpath '/tmp/sample.txt' overwrite into table employee;

loading data to table db1.employee
table db1.employee stats: [numfiles=1, numrows=0, totalsize=150, rawdatasize=0]
oktime taken: 0.354 seconds
hive> select * from employee;
ok1201 gopal 45000 technicalmanager 2013
1202 manisha 45000 proofreader 2013
1203 masthanvali 40000 technicalwriter 2014
1204 kiran 40000 hradmin 2014
time taken: 0.094 seconds, fetched: 4 row(s)
hive>

hiveql

select...where

hive> select * from employee where salary > 40000;

hive> select * from employee order by eid;

hive> select salary,count(salary) from employee group by salary;

hive> select c.id, c.name, c.age, o.amount from customers c join orders o on (c.id = o.customer_id);

分割槽表hive的資料庫是目錄，表也是目錄，分割槽表表目錄的子目錄

create table xx(...) partitioned by()

alter table *** add partitions() ...

load data local inpath ... into table *** partions (...);

bucket表（桶表）

create table ***(...)  ... clustered by (filename) into n buckets;    

桶表是資料檔案.hash

hiveql調優

1）explain 解釋執行計畫

explain extended select count(*) from employee;

explain formatted select count(*) from employee;

2）啟用limit調優，避免全表掃瞄，使用抽樣機制

select * from employee limit 1,2；

配置hive.limite.optimize.enable=true

3）join

使用map端鏈結（/*+ streamtable(table) */）

連線查詢表的大小是從左至右一次增長。

4）設定本地模式，在單台機器上處理所有任務

使用小資料情況

hive.exec.mode.local.auto=true     //預設false

hive> set hive.exec.mode.local.auto=true;

...    

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