Hadoop+Hive常用知識總結

1、什么是Hadoop？什么是hive？

Hadoop：一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發，用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序，充分利用集群的威力告訴運算和存儲。

Hadoop是項目的總稱，主要是由分布式存儲（HDFS）、分布式運算（MapReduce）組成。

HIVE是一個SQL解析引擎，它將SQL語句轉譯成M/RJOB 然后再Hadoop執行，與傳統數據庫完全不同，只是采用了同樣的sql界面。

2、hadoop基本操作

2.1 查看指定目錄下內容

Hadoop dfs –ls[文件目錄]

如：hadoop dfs –ls /user/war/wangkai.pt

2.2 打開某個已存在的文件

Hadoop dfs –cat [file_path]

如：hadoop dfs –cat /user/war/wangkai.pt/test.txt
2.3 刪除某個文件

hadoop fs -rm hdfs://ns4/user/mart_vdp/app.db/app_vdp_jdb_jw_store_task_rules/store_task.txt

2.4 將本地文件存儲至hadoop

Hadoop fs –put [本地地址]

3、hive基本操作

3.1 進入hive

登陸hadoop服務器后，輸入 hive（這處理的有點慢，多等會）

顯示成hive>

>

后，即表示進入到hive中

3.2  hive基本操作

3.2.1 建表

語句：

CREATE [EXTERNAL] TABLE table_name

(col_name data_rype,.....)

[PATTITIONED BY  (col_name data_type)]

[ROW FORMAT DELIMITED            

[FIELDS TERMINATED BY '/t' ]      

[STORED AS TEXTFILE]

舉例：

create table input_data_test  #表名

(                 item_sku_id                      string   , #字段名稱 字段類型

provider_code                   string   ,

delivery_center                 string  ,

stock                           bigint             )            

COMMETN '注釋：XXXXX'       #表注釋

PARTITIONED BY ("ACTIVE")  #分區表字段（如果文件非常大的話，采用分區表可以快速過濾出按分區字段劃分的數字）    

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATED BY '/t'    #字段之間是按照什么分割開的，這個例子是中按照tab鍵分開，還可以使用其他字符，如|分開 

STORED AS TEXTFILE;   ＃用哪種方式存儲數據

3.2.2 查看庫

語句：show  databases;

使用某一個庫：use database；

3.2.3 查看表

語句：show tables 　　

可以使用模糊查詢：show tables '*TMP*'

查看表有哪些分區： show partitions  table；

使用某一個表：use  table;

查看表字段：desc  table;  

3.2.4刪除表

Drop table table_name;

3.2.5增加字段：

alter table fdm_cep_ql_service_center_chain add columns (jd_account string);

3.2.6 導入數據

使用load命令將數據導入表中  load操作只是將數據復制/移動至Hive表對應的位置，不會對數據進行任何轉換。

語句：

load  data [local] inpath 'filepath' [overwrite] into table tablename [partition ]

舉例：

load data local inpath '/python/app/task/data/gdm_m03_item_sku_da_06.txt' into  table gdm.gdm_m03_item_sku_da;（不帶分區）

load data local inpath '/python/app/task/data/no_commission_rules.txt' into table app.app_vdp_nojdb_jw_sku_commission_rules;（帶分區）

注：就是普通的insert，只不過數據來源是通過inpath路徑找到的，insert之前保證表已建完，并且格式于建表語句要求的格式一致（換行、分隔符等）

3.2.7 查詢

1、where 語句

Where語句是個布爾表達式，例如：下面的查詢語句只返回銷售記錄大于10，且歸屬地屬于美國的銷售代表。

Select * from sales where amount >10 and region =’US’

注：hive不支持where子句中的IN、EXIST或子查詢。

2、基于partition的查詢

一般select查詢會掃描整個表（除非是為了抽樣查詢）。但是如果一個表使用partitioned by子句建表，查詢就可以利用分區剪枝（input pruning）的特性，只掃描一個表中他關心的那一部分。

Hive當前的是實現是。只有分區斷言出現在離from子句最近的那個where子句中，才會取用分區剪枝。

例如，如果表app_vdp_base_jdbang_income_ma_sum使用date列分區，一下語句只會讀取分區為‘2016-06-01’的數據。

Select *

from app_vdp_base_jdbang_income_ma_sum

where tx_dt>=’2016-06-01’ and tx_dt <=’2016-06-31’

3、limit查詢

Limit可以限制查詢的記錄數，查詢的結果是隨機選擇的。下邊的查詢語句從t1表中隨機查詢5條記錄：

Select * from t1 limit 5;

如果需要查詢top多少的數據，則需要使用下面的語句：

查詢銷售記錄最大的5個銷售代表：

Select * from sales order by amount desc limit 5;

3.2.8  修改數據

Hive不支持update數據。

同時，hive導入數據的時候不會自動去重。

3.2.9 刪除數據

Hive不支持條件刪除，只能刪除整個表后再重新建。

3.2.10 結果導出

在hive中查詢出表數據后，如果數據太多，不好看，可以將數據導出來，然后在本地使用UE等工具查看。此命令在在linux下執行

格式：hive –e  ‘查詢語句’ > 文件名.txt   #將查詢語句查詢出來的結果導出到txt中

例如：

hive - e 'select * from app.app_vdp_jdbang_jwang_xiadan_detail;' > wangsha1.txt