Hive总结（八）Hive数据导出三种方式

时间：2022-08-27 05:39:51

今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式。

依据导出的地方不一样，将这些方式分为三种：

（1）、导出到本地文件系统。

（2）、导出到HDFS中；

（3）、导出到Hive的还有一个表中。

为了避免单纯的文字，我将一步一步地用命令进行说明。





一、导出到本地文件系统

  1. 　　
  2. hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp'
  3. > select * from wyp;

复制代码

这条HQL的执行须要启用Mapreduce完毕，执行完这条语句之后，将会在本地文件系统的/home/wyp/wyp文件夹下生成文件，这个文件是Reduce产生的结果（这里生成的文件名称是000000_0）。我们能够看看这个文件的内容：

  1. [wyp@master ~/wyp]$ vim 000000_0
  2. 5^Awyp1^A23^A131212121212
  3. 6^Awyp2^A24^A134535353535
  4. 7^Awyp3^A25^A132453535353
  5. 8^Awyp4^A26^A154243434355
  6. 1^Awyp^A25^A13188888888888
  7. 2^Atest^A30^A13888888888888
  8. 3^Azs^A34^A899314121

复制代码

能够看出。这就是wyp表中的全部数据。数据中的列与列之间的分隔符是^A(ascii码是\00001)。



和导入数据到Hive不一样。不能用insert into来将数据导出：

  1. 　　
  2. hive> insert into local directory '/home/wyp/wyp'
  3. > select * from wyp;
  4. NoViableAltException(79@[])
  5. at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser_SelectClauseParser.selectClause(HiveParser_SelectClauseParser.java:683)
  6. at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.selectClause(HiveParser.java:30667)
  7. at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.regular_body(HiveParser.java:28421)
  8. at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatement(HiveParser.java:28306)
  9. at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatementExpression(HiveParser.java:28100)
  10. at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.execStatement(HiveParser.java:1213)
  11. at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.statement(HiveParser.java:928)
  12. at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseDriver.parse(ParseDriver.java:190)
  13. at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:418)
  14. at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:337)
  15. at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:902)
  16. at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLocalCmd(CliDriver.java:259)
  17. at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processCmd(CliDriver.java:216)
  18. at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLine(CliDriver.java:413)
  19. at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:756)
  20. at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:614)
  21. at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
  22. at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
  23. at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
  24. at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
  25. at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)
  26. FAILED: ParseException line 1:12 missing TABLE at 'local' near 'local' in select clause
  27. line 1:18 cannot recognize input near 'directory' ''/home/wyp/wyp'' 'select' in select clause

复制代码

二、导出到HDFS中

和导入数据到本地文件系统一样的简单，能够用以下的语句实现：

  1. 　　
  2. hive> insert overwrite directory '/home/wyp/hdfs'
  3. > select * from wyp;

复制代码

将会在HDFS的/home/wyp/hdfs文件夹下保存导出来的数据。

注意，和导出文件到本地文件系统的HQL少一个local，数据的存放路径就不一样了。



三、导出到Hive的还有一个表中



这也是Hive的数据导入方式，例如以下操作：

  1. 　
  2. hive> insert into table test
  3. > partition (age='25')
  4. > select id, name, tel
  5. > from wyp;
  6. #####################################################################
  7. 这里输出了一堆Mapreduce任务信息。这里省略
  8. #####################################################################
  9. Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 310 msec
  10. OK
  11. Time taken: 19.125 seconds
  12. hive> select * from test;
  13. OK
  14. 5       wyp1    131212121212    25
  15. 6       wyp2    134535353535    25
  16. 7       wyp3    132453535353    25
  17. 8       wyp4    154243434355    25
  18. 1       wyp     13188888888888  25
  19. 2       test    13888888888888  25
  20. 3       zs      899314121       25
  21. Time taken: 0.126 seconds, Fetched: 7 row(s)

复制代码

细心的读者可能会问，怎么导入数据到文件里，数据的列之间为什么不是wyp表设定的列分隔符呢？事实上在Hive 0.11.0版本号之间，数据的导出是不能指定列之间的分隔符的，仅仅能用默认的列分隔符，也就是上面的^A来切割。这样导出来的数据非常不直观。看起来非常不方便！

假设你用的Hive版本号是0.11.0。那么你能够在导出数据的时候来指定列之间的分隔符。



以下具体介绍：

在Hive0.11.0版本号新引进了一个新的特性，也就是当用户将Hive查询结果输出到文件，用户能够指定列的切割符，而在之前的版本号是不能指定列之间的分隔符。这样给我们带来了非常大的不变，在Hive0.11.0之前版本号我们通常是这样用的：

  1. hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/Documents/result'
  2. hive> select * from test;

复制代码

保存的文件列之间是用^A（\x01）来切割

  1. 196^A242^A3
  2. 186^A302^A3
  3. 22^A377^A1
  4. 244^A51^A2

复制代码

注意，上面是为了显示方便。而将\x01写作^A，在实际的文本编辑器我们是看不到^A的，而是一个奇怪的符号。

如今我们能够用Hive0.11.0版本号新引进了一个新的特性，指定输出结果列之间的分隔符：

  1. hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/Documents/result'
  2. hive> row format delimited
  3. hive> fields terminated by '\t'
  4. hive> select * from test;

复制代码

再次看出输出的结果

  1. 196        242        3
  2. 186        302        3
  3. 22        377        1
  4. 244        51        2

复制代码

结果好看多了。假设是map类型能够用以下语句来切割map的key和value

  1. hive> insert overwrite local directory './test-04'
  2. hive> row format delimited
  3. hive> FIELDS TERMINATED BY '\t'
  4. hive> COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ','
  5. hive> MAP KEYS TERMINATED BY ':'
  6. hive> select * from src;

复制代码

依据上面内容。我们来进一步操作：

  1. hive> insert overwrite local directory '/home/yangping.wu/local'
  2. > row format delimited
  3. > fields terminated by '\t'
  4. > select * from wyp;

复制代码

  1. [wyp@master ~/local]$ vim 000000_0
  2. 5       wyp1    23      131212121212
  3. 6       wyp2    24      134535353535
  4. 7       wyp3    25      132453535353
  5. 8       wyp4    26      154243434355
  6. 1       wyp     25      13188888888888
  7. 2       test    30      13888888888888
  8. 3       zs      34      899314121

复制代码

事实上。我们还能够用hive的-e和-f參数来导出数据。当中-e 表示后面直接接带双引號的sql语句；而-f是接一个文件，文件的内容为一个sql语句，例如以下：

  1. 　　
  2. [wyp@master ~/local][        DISCUZ_CODE_26        ]nbsp; hive -e "select * from wyp" >> local/wyp.txt
  3. [wyp@master ~/local][        DISCUZ_CODE_26        ]nbsp; cat wyp.txt
  4. 5       wyp1    23      131212121212
  5. 6       wyp2    24      134535353535
  6. 7       wyp3    25      132453535353
  7. 8       wyp4    26      154243434355
  8. 1       wyp     25      13188888888888
  9. 2       test    30      13888888888888
  10. 3       zs      34      899314121

复制代码

得到的结果也是用\t切割的。也能够用-f參数实现：

  1. [wyp@master ~/local]$ cat wyp.sql
  2. select * from wyp
  3. [wyp@master ~/local]$ hive -f wyp.sql >> local/wyp2.txt

复制代码

上述语句得到的结果也是\t切割的。

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