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Hive表的基本操作有哪些

發布時間:2021-12-10 11:42:41 來源:億速云 閱讀:121 作者:小新 欄目:大數據

小編給大家分享一下Hive表的基本操作有哪些,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!

1. 創建表

create table語句遵從sql語法習慣,只不過Hive的語法更靈活。例如,可以定義表的數據文件存儲位置,使用的存儲格式等。

create table if not exists test.user1( name string comment 'name', salary float comment 'salary', address struct<country:string, city:string> comment 'home address' ) comment 'description of the table' partitioned by (age int) row format delimited fields terminated by '\t' stored as orc;

沒有指定external關鍵字,則為管理表,跟mysql一樣,if not  exists如果表存在則不做操作,否則則新建表。comment可以為其做注釋,分區為age年齡,列之間分隔符是\t,存儲格式為列式存儲orc,存儲位置為默認位置,即參數hive.metastore.warehouse.dir(默認:/user/hive/warehouse)指定的hdfs目錄。

2. 拷貝表

使用like可以拷貝一張跟原表結構一樣的空表,里面是沒有數據的。

create table if not exists test.user2 like test.user1;

3. 查看表結構

通過desc [可選參數] tableName命令查看表結構,可以看出拷貝的表test.user1與原表test.user1的表結構是一樣的。

hive> desc test.user2; OK name                    string                  name                 salary                  float                   salary               address                 struct<country:string,city:string>  home address         age                     int                                           # Partition Information          # col_name                data_type               comment               age                     int

也可以加formatted,可以看到更加詳細和冗長的輸出信息。

hive> desc formatted test.user2; OK # col_name                data_type               comment               name                    string                  name                 salary                  float                   salary               address                 struct<country:string,city:string>  home address          # Partition Information          # col_name                data_type               comment               age                     int                                           # Detailed Table Information          Database:               test                      Owner:                  hdfs                      CreateTime:             Mon Dec 21 16:37:57 CST 2020      LastAccessTime:         UNKNOWN                   Retention:              0                         Location:               hdfs://nameservice2/user/hive/warehouse/test.db/user2     Table Type:             MANAGED_TABLE             Table Parameters:              COLUMN_STATS_ACCURATE   {\"BASIC_STATS\":\"true\"}     numFiles                0                        numPartitions           0                        numRows                 0                        rawDataSize             0                        totalSize               0                        transient_lastDdlTime   1608539877            # Storage Information          SerDe Library:          org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde     InputFormat:            org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat   OutputFormat:           org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat      Compressed:             No                        Num Buckets:            -1                        Bucket Columns:         []                        Sort Columns:           []                        Storage Desc Params:              field.delim             \t                       serialization.format    \t

4. 刪除表

這跟sql中刪除命令drop table是一樣的:

drop table if exists table_name;

對于管理表(內部表),直接把表徹底刪除了;對于外部表,還需要刪除對應的hdfs文件才會徹底將這張表刪除掉,為了安全,通常hadoop集群是開啟回收站功能的,刪除外表表的數據就在回收站,后面如果想恢復也是可以恢復的,直接從回收站mv到hive對應目錄即可。

5. 修改表

大多數表屬性可以通過alter table來修改。

5.1 表重命名

alter table test.user1 rename to test.user3;

5.2 增、修、刪分區

增加分區使用命令alter table table_name add partition(...) location hdfs_path

alter table test.user2 add if not exists partition (age = 101) location '/user/hive/warehouse/test.db/user2/part-0000101' partition (age = 102) location '/user/hive/warehouse/test.db/user2/part-0000102'

修改分區也是使用alter table ... set ...命令

alter table test.user2 partition (age = 101) set location '/user/hive/warehouse/test.db/user2/part-0000110'

刪除分區命令格式是alter table tableName drop if exists partition(...)

alter table test.user2 drop if exists partition(age = 101)

5.3 修改列信息

可以對某個字段進行重命名,并修改位置、類型或者注釋:

修改前:

hive> desc user_log; OK userid                  string                                       time                    string                                       url                     string

修改列名time為times,并且使用after把位置放到url之后,本來是在之前的。

alter table test.user_log change column time times string comment 'salaries' after url;

再來看表結構:

hive> desc user_log; OK userid                  string                                       url                     string                                       times                   string                  salaries

time -> times,位置在url之后。

5.4 增加列

hive也是可以添加列的:

alter table test.user2 add columns ( birth date comment '生日', hobby string comment '愛好' );

5.5 刪除列

刪除列不是指定列刪除,需要把原有所有列寫一遍,要刪除的列排除掉即可:

hive> desc test.user3; OK name                    string                  name                 salary                  float                   salary               address                 struct<country:string,city:string>  home address         age                     int                                           # Partition Information          # col_name                data_type               comment               age                     int

如果要刪除列salary,只需要這樣寫:

alter table test.user3 replace columns( name string, address struct<country:string,city:string> );

這里會報錯:

FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. Replacing columns cannot drop columns for table test.user3. SerDe may be incompatible

這張test.user3表是orc格式的,不支持刪除,如果是textfile格式,上面這種replace寫法是可以刪除列的。通常情況下不會輕易去刪除列的,增加列倒是常見。

5.6 修改表的屬性

可以增加附加的表屬性,或者修改屬性,但是無法刪除屬性:

alter table tableName set tblproperties(     'key' = 'value' );

舉例:這里新建一張表:

create table t8(time string,country string,province string,city string) row format delimited fields terminated by '#'  lines terminated by '\n'  stored as textfile;

這條語句將t8表中的字段分隔符'#'修改成'\t';

alter table t8 set serdepropertyes('field.delim'='\t');

以上是“Hive表的基本操作有哪些”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!

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