HiveQL的DML操作（二） 資料匯出

本篇整理從hive表中匯出資料的各種操作，包括將hive表匯出到本地、hdfs和mysql三種目標路徑。

資料操縱語言（data manipulation language, dml）。

目錄

1. insert overwrite匯出到本地/hdfs

（1）將表查詢結果匯出到本地檔案

（2）將表查詢結果格式化匯出到本地檔案

（3）將表查詢結構格式化匯出到hdfs中

2. hadoop命令匯出到本地 dfs -get hdfspath1 linuxpath2

3. shell命令匯出到本地 >

4. export匯出到hdfs export table ~ to 'path'

5. sqoop匯出到mysql

將hive表的查詢結果匯出到linux本地或hdfs中，與insert匯入資料的區別：

匯入資料：insert into table ~ partition （~ = '~'）values (~,'~')，(~,'~')...；

insert overwrite table ~ partition （~ = '~'）select ~，~ from ~ where ~ = '~'；

load data (local) inpath 'path' into table name；

匯出資料：

insert overwrite （local）directory 'path' row format delimited fields terminated by '\t' select ~，~ from ~；

hive (hive_db1)> insert overwrite local directory '/opt/module/datas/export/student'

> select * from student;
[kevin@hadoop100 student]$ pwd
/opt/module/datas/export/student
[kevin@hadoop100 student]$ cat 000000_0 
101kevin
102john
103daniel
104lee

hive (hive_db1)> insert overwrite local directory '/opt/module/datas/export/student1'

> row format delimited fields terminated by '\t'
> select * from student;
[kevin@hadoop100 student1]$ pwd
/opt/module/datas/export/student1
[kevin@hadoop100 student1]$ cat 000000_0 
101 kevin
102 john
103 daniel
104 lee

hive (hive_db1)> insert overwrite directory '/user/kevin/student1'

> row format delimited fields terminated by '\t'
> select * from student;

hive (hive_db1)> dfs -get /user/hive/warehouse/staff_hive/part-m-00000 /opt/module/datas/export/student2.txt;

[kevin@hadoop100 export]$ cat student2.txt 
1 kevin male
2 john male

[kevin@hadoop100 hive]$ bin/hive -e 'select * from hive_db1.student;' > /opt/module/datas/export/student3.txt;

[kevin@hadoop100 export]$ cat student3.txt 
student.id student.name
101 kevin
102 john
103 daniel
104 lee

hive (hive_db1)> show partitions student2;

okpartition
month=1
month=10
month=11
month=2
hive (hive_db1)> export table student2 to '/user/hive/warehouse/export/student';

將hive表資料匯出到mysql等關係型資料庫中

sqoop的import和export操作

1. 首先在mysql中建立表hive_staff

mysql> create table company.hive_staff(id int(4) primary key not null auto_increment, name varchar(255), *** varchar(255));
query ok, 0 rows affected (0.02 sec)
2. 然後export
bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop100:3306/company \
--username root \
--password 000000 \
--table hive_staff \
--export-dir /user/hive/warehouse/staff_hive \
--input-fields-terminated-by "\t"
3. 結果查詢
mysql> select * from hive_staff;
+----+-------+------+
| id | name | *** |
+----+-------+------+
| 1 | kevin | male |
| 2 | john | male |
+----+-------+------+

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