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Hive数据导出三种方式(四)
2017-03-25 09:08:00         来源:错过了先飞,那就多飞......  
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今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式。
根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的另一个表中。
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

  
hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp'
    > select * from wyp;

复制代码

这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成,运行完这条语句之后,将会在本地文件系统的/home/wyp/wyp目录下生成文件,这个文件是Reduce产生的结果(这里生成的文件名是000000_0),我们可以看看这个文件的内容:

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

复制代码

可以看出,这就是wyp表中的所有数据。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:

  
hive> insert into local directory '/home/wyp/wyp'
    > select * from wyp;
NoViableAltException(79@[])
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser_SelectClauseParser.selectClause(HiveParser_SelectClauseParser.java:683)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.selectClause(HiveParser.java:30667)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.regular_body(HiveParser.java:28421)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatement(HiveParser.java:28306)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatementExpression(HiveParser.java:28100)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.execStatement(HiveParser.java:1213)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.statement(HiveParser.java:928)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseDriver.parse(ParseDriver.java:190)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:418)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:337)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:902)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLocalCmd(CliDriver.java:259)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processCmd(CliDriver.java:216)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLine(CliDriver.java:413)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:756)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:614)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)
FAILED: ParseException line 1:12 missing TABLE at 'local' near 'local' in select clause
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,可以用下面的语句实现:

  
hive> insert overwrite directory '/home/wyp/hdfs'
    > select * from wyp;

复制代码
将会在HDFS的/home/wyp/hdfs目录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的另一个表中

这也是Hive的数据导入方式,如下操作:

 
hive> insert into table test
    > partition (age='25')
    > select id, name, tel
    > from wyp;
#####################################################################
           这里输出了一堆Mapreduce任务信息,这里省略
#####################################################################
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 310 msec
OK
Time taken: 19.125 seconds

hive> select * from test;
OK
5       wyp1    131212121212    25
6       wyp2    134535353535    25
7       wyp3    132453535353    25
8       wyp4    154243434355    25
1       wyp     13188888888888  25
2       test    13888888888888  25
3       zs      899314121       25
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中,数据的列之间为什么不是wyp表设定的列分隔符呢?其实在Hive 0.11.0版本之间,数据的导出是不能指定列之间的分隔符的,只能用默认的列分隔符,也就是上面的^A来分割,这样导出来的数据很不直观,看起来很不方便!
如果你用的Hive版本是0.11.0,那么你可以在导出数据的时候来指定列之间的分隔符。

下面详细介绍:

在Hive0.11.0版本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,用户可以指定列的分割符,而在之前的版本是不能指定列之间的分隔符,这样给我们带来了很大的不变,在Hive0.11.0之前版本我们一般是这样用的:

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

    复制代码
    保存的文件列之间是用^A(\x01)来分割

    196^A242^A3
    186^A302^A3
    22^A377^A1
    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。

    现在我们可以用Hive0.11.0版本新引进了一个新的特性,指定输出结果列之间的分隔符:

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

    复制代码
    再次看出输出的结果

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

    复制代码

    结果好看多了。如果是map类型可以用下面语句来分割map的key和value

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

    复制代码

根据上面内容,我们来进一步操作:

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

复制代码

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

复制代码

其实,我们还可以用hive的-e和-f参数来导出数据。其中-e 表示后面直接接带双引号的sql语句;而-f是接一个文件,文件的内容为一个sql语句,如下:

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

复制代码
得到的结果也是用\t分割的。也可以用-f参数实现:

[wyp@master ~/local]$ cat wyp.sql
select * from wyp
[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分割的。

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