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Hive 的分区表通过在 HDFS 中以不同的目录存储不同的分区数据#xff0c;来提高查询性能并减少数据扫描量。分区表可以根据特定的列#xff08;如 性别 列的男/女#xff09;将数据划分为多个部分#xff0c;使得查询时只需要扫描相关的分区#xff0c;…一、 Hive 分区表
Hive 的分区表通过在 HDFS 中以不同的目录存储不同的分区数据来提高查询性能并减少数据扫描量。分区表可以根据特定的列如 性别 列的男/女将数据划分为多个部分使得查询时只需要扫描相关的分区而不是整个表下文讲解一下静态分区表。
1. 创建分区表
创建分区表的语法如下
CREATE TABLE stu_info (id INT,name STRING,age INT
)
PARTITIONED BY (class STRING) -- 分区列不能提前存在
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ,
STORED AS TEXTFILE;2. 查看分区信息
要查看表的分区信息可以使用以下命令
DESC stu_info ; -- 查看表结构包括分区信息SHOW PARTITIONS stu_info ; -- 查看所有分区3. 分区表的创建
分区表有两种使用情况一种是创建分区表并加载数据LOAD DATA另一种是将已有表转化为分区表并插入数据INSERT INTO。
示例一创建分区表并加载数据
1. 创建分区表
我们首先创建一个分区表 stu_info用于存储学生信息并根据 class 列进行分区。
CREATE TABLE stu_info (id INT,name STRING,age INT
)
PARTITIONED BY (class STRING) -- 分区列
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY , -- 字段分隔符
STORED AS TEXTFILE; -- 存储格式2. 准备数据文件
假设我们有一个数据文件 class_one.txt内容如下
1,张三,20
2,李四,22
3,王五,213. 加载数据到分区表
将数据文件加载到 stu_info 表中指定 class 为 one。
LOAD DATA LOCAL INPATH /opt/datas/class_one.txt
INTO TABLE stu_info PARTITION (classone);示例二将已有表转化为分区表
1. 创建已有表
假设我们已经有一个表 stu_info2其结构如下
CREATE TABLE stu_info2 (id INT,name STRING,age INT,sex STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY , -- 字段分隔符
STORED AS TEXTFILE; -- 存储格式2. 创建新的分区表
接下来我们将 stu_info2 表转化为分区表 stu_info2_p。首先创建新的分区表
CREATE TABLE stu_info2_p (id INT,name STRING,age INT
)
PARTITIONED BY (sex STRING) -- 根据 sex 列分区
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY , -- 字段分隔符
STORED AS TEXTFILE; -- 存储格式3. 插入数据到分区表
我们使用 INSERT 语句将 stu_info2 表的数据插入到 stu_info2_p 表中并按 sex 列进行分区。
INSERT INTO TABLE stu_info2_p PARTITION (sexmale)
SELECT id, name, age FROM stu_info2 WHERE sex男;二、 Hive 分区操作
1. 增加单个分区
可以使用 ALTER TABLE ... ADD PARTITION 语句来添加一个新的分区。
ALTER TABLE stu_info ADD PARTITION (classthree);2. 同时创建多个分区
可以在同一条语句中添加多个分区但需要使用不同的子句。
ALTER TABLE stu_info ADD PARTITION (classfour) PARTITION (classfive);3. 删除分区
对于内表使用 ALTER TABLE ... DROP PARTITION 语句可以删除指定的分区及其数据。
ALTER TABLE stu_info DROP PARTITION (classfive); 注意: 删除分区时该分区对应的目录及数据会被删除。
4. 同时删除多个分区
可以在同一条语句中同时删除多个分区。
ALTER TABLE stu_info DROP PARTITION (classfour), PARTITION (classfive);三、 Hive脚本化运行
实际工作中使用交互式 shell 进行输入可能效率较低因此可以使用脚本化方式来执行 Hive 查询。
1. 使用命令行执行简单查询
可以在本地Linux创建一个 Shell 脚本例如 h1.sh并在其中写入 Hive 查询命令。
#!/bin/bash
hive -e SELECT * FROM bigdata.dept dept2.txt说明: hive -e 允许你在命令行中直接执行 Hive SQL 查询。查询结果会被重定向到 dept2.txt 文件中。
2. 执行复杂查询
如果需要执行复杂的 Hive 查询可以将 SQL 语句写入后缀为 .hql 的文件然后使用 hive -f 命令执行。
创建 HQL 文件
创建文件 h1.hql写入以下内容
SELECT * FROM bigdata.dept;执行 HQL 文件
然后在Linux命令行中执行以下命令
hive -f h1.hql dept2.txt说明: hive -f h1.hql 会读取 h1.hql 文件中的所有 SQL 语句并执行。查询结果同样会被重定向到 dept2.txt 文件中。 感谢您访问本博文另外在今天这个举国欢庆的日子里愿大家享受美好的时光放下工作的繁忙陪伴家人和朋友共度温馨的国庆假期。愿祖国繁荣昌盛国泰民安祝大家国庆快乐幸福安康
