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这篇文章给大家分享的是有关 Hive 数据如何导入导出 mysql 的内容。丸趣 TV 小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随丸趣 TV 小编过来看看吧。
Hive 定位：ETL（数据仓库）工具
将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的工具, 如像：kettle
DML
批量插入 / 批量导入
LOAD DATA [LOCAL] INPATH filepath [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 …)]
注：filepath 可以是 hdfs 路径或者是 S3 路径，如 hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1
1. 从本地文件导入到表
load data local inpath test.txt into table test;
2. 从 hdfs 导入到表
load data inpath /home/test/add.txt into table test;
3. 从表查询中导入到表
insert into table test select id, name, tel from test;
4. 将查询数据导入到多个表
from source_table
insert into table test select id, name, tel from dest1_table select src.* where src.id 100
insert into table test select id, name, tel from dest2_table select src.* where src.id 100
insert into table test select id, name, tel from dest3_table select src.* where src.id 100;
5. 建表时导入
create table test4 as select id, name, tel from test;
指定分隔符导出数据
insert overwrite local directory /home/hadoop/export_hive
row format delimited
fields terminated by \t
select * from test;
删除 / 清空
1. 删除 table1 中不符合条件的数据
insert overwrite table table1
select * from table1 where XXXX;
2. 清空表
insert overwrite table t_table1
select * from t_table1 where 1=0;
3. 截断表（注：不能截断外部表）
truncate table table_name;
4. 删除 hdfs 对应的表数据达到清空表（表结构依然存在）
hdfs dfs -rmr /user/hive/warehouse/test
注：1 和 2 本质是覆写表来实现清除数据
delete 与 update
在 hive 中默认不支持事务，因此默认不支持 delete 与 update，如果需要支持必须在 hive-site.xml 中配置打开
DDL
库 / 表 / 索引 / 视图 / 分区 / 分桶
数据库
列出 / 创建 / 修改 / 删除 / 查看信息
1. 列出所有数据库
show databases;
2. 创建数据库
create database test;
3. 删除
drop database test;
处于安全原因，直接 drop 有数据的数据库会报错，此时需要 cascade 关键字忽略报错删除
drop database if exists test cascade;
4. 查看数据库信息
describe database test;
表
列出 / 创建 / 修改 / 删除 / 查看信息
1. 列出所有表
当前数据库的所有表
show tables;
指定数据库的所有表
show tables in db_name;
支持正则
show tables .*s
2. 创建表
create table test
(id int,
a string
)
ROW FORMAT DELIMITED 行分割
FIELDS TERMINATED BY ‘,’ 字段分隔符
LINES TERMINATED BY ‘\n’ 行分隔符
STORED AS TEXTFILE; 作为文本存储
创建基于正则切分行字段的表
add jar ../build/contrib/hive_contrib.jar;
CREATE TABLE apachelog (
host STRING,
identity STRING,
user STRING,
time STRING,
request STRING,
status STRING,
size STRING,
referer STRING,
agent STRING)
ROW FORMAT SERDE org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe
WITH SERDEPROPERTIES (
input.regex = ([^]*) ([^]*) ([^]*) (-|//[[^//]]*//]) ([^ /]*|/ [^/]*/ ) (-|[0-9]*) (-|[0-9]*)(?: ([^ /]*|/ [^/]*/ ) ([^ /]*|/ [^/]*/ ))? ,
output.format.string = %1$s %2$s %3$s %4$s %5$s %6$s %7$s %8$s %9$s
)
STORED AS TEXTFILE;
3. 修改
加一个新列
ALTER TABLE test ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT a comment
改表名
ALTER TABLE old_name RENAME TO new_name;
4. 删除
drop table test;
5. 查看信息
显示列信息
desc test;
显示详细表信息
desc formatted test;
索引
创建索引
CREATE INDEX index_name
ON TABLE base_table_name (col_name, …)
AS index.handler.class.name
如：DROP INDEX index_name ON table_name
重建索引
ALTER INDEX index_name ON table_name [PARTITION (…)] REBUILD
如：alter index index1_index_test on index_test rebuild;
删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name
列出索引
show index on index_test;
视图
CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [(column_name [COMMENT column_comment], …) ][COMMENT view_comment][TBLPROPERTIES (property_name = property_value, …)] AS SELECT
注：hive 只支持逻辑视图，不支持物化视图
? 增加视图
? 如果没有提供表名，视图列的名字将由定义的 SELECT 表达式自动生成
? 如果修改基本表的属性，视图中不会体现，无效查询将会失败
? 视图是只读的，不能用 LOAD/INSERT/ALTER
? 删除视图 DROP VIEW view_name
分区（重点）
列出 / 创建 / 修改 / 删除
1. 列出一个表的所有分区
show partitions test;
2. 创建分区表
create table test
(id int,
a string,
)
partitioned by (b string,c int)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ‘,’
LINES TERMINATED BY ‘\n’
STORED AS TEXTFILE;
3. 对现有表添加分区
ALTER TABLE test ADD IF NOT EXISTS
PARTITION (year = 2017) LOCATION‘/hiveuser/hive/warehouse/data_zh.db/data_zh/2017.txt’;
4. 删除分区
ALTER TABLE test DROP IF EXISTS PARTITION(year =2017);
5. 加载数据到分区表
LOAD DATA INPATH‘/data/2017.txt’INTO TABLE test PARTITION(year=2017);
6. 未分区表数据导入分区表
insert overwrite table part_table partition (YEAR,MONTH) select * from no_part_table;
7. 动态分区指令
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
#set hive.enforce.bucketing = true;
开启动态分区后导入数据时可以省略指定分区的步骤
LOAD DATA INPATH‘/data/2017.txt’INTO TABLE test PARTITION(year);
分桶
CREATE TABLE bucketed_user (id INT) name STRING)
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;
对于每一个表（table）或者分区，Hive 可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive 也是 针对某一列进行桶的组织。Hive 采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。
把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：
（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接（Map-side join）高效的实现。比如 JOIN 操作。对于 JOIN 操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行 JOIN 操作就可以，可以大大较少 JOIN 的数据量。
（2）使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。
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