Apache Hive--DDL--创建表--数据类型&分隔符| 学习笔记

简介: 快速学习Apache Hive--DDL--创建表--数据类型&分隔符

开发者学堂课程【大数据Hive教程精讲Apache Hive--DDL--创建表--数据类型&分隔符】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址https://developer.aliyun.com/learning/course/90/detail/1367


Apache Hive--DDL--创建表--数据类型&分隔符


内容介绍:

一、Apache Hive--DDL--创建表--数据类型&分隔符


一、Apache Hive--DDL--创建表--数据类型&分隔符

1、创建表

建表语法

CREATE[EXTERNAL]TABLE [IF NOT EXISTS] table_name

[(col_name data_type [COMMENT col_comment],..)]

[COMMENT table_comment]

[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], .)]

[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...)

[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], .)] INTO num_buckets BUCKETS]

[ROW FORMAT row_format]

[STORED AS file_format]

[LOCATION hdfs_path]


2、说明:

CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在,则抛出异常;

用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。

10.png

Misc Types

l  BOOLEAN

l  BINARY(Note: Only available starting with Hive 0.8.0)

complex Types

l  arrays: ARRAY(Note: negative values and non-constant expressions are allowed as of Hive 0.14.).

l  maps: MAPdata_type(Note: negative values and non-constant expressions are allowed asof Hive 0.14.)

l  structs: STRUCT

l  union:UNIONTYPEdata_type...>(Note: Only available starting with Hive 0.7.0.)

Column Types

lntegral Types (TINYINT,SMALLINTINT/INTEGER, BIGINT)

Integral literals are assumed to be INT by default, unless the number exceeds the range of INT in which case it isinterpreted as a BIGINT, or if one of the following postfixes is present on the number.

11.png


3、Strings

String literals can be expressed with either single quotes () or double quotes (").Hive uses C-style escaping within thestrings.

Node-1:

[root@node-1   hivedata]# hadoop fs -cp /hivedata/1.txt /user/hive/warehouse/itcast.db/t_t1

[root@node-1   hivedata]# hadoop fs -cp /hivedata/1.txt /user/hive/warehouse/itcast.db/t_t2

[root@node-1   hivedataj# vi a.txt

[FIELDS   TERMINATED BY char]

[COLLECTION   ITEMS TERMINATED BY char][MAP KEYS TERMINATED BY char]

[LINES   TERMINATED BY char] | SERDE serde_name[WITH SERDEPROPERTIES

(property_name=property_value,   property_name=property_value,.)]

ROW FORMAT DELIMITED

hive建表的时候默认的分割符是’\001',若在建表的时候没有指明分隔符,load 文件的时候文件的分隔符需要是'\001';若文件分隔符不是'001',程序不会报错,但表查询的结果会全部为'null';

Hive sql 语句:

12.png


4、复杂类型的数据表指定分隔符:

create   table complex_array(name string ,work_locations array) ROW   FORMAT DELIMITED FIELDS

zhangsanbeijing,   shanghai,tianjin,hangzhouwangwu shanghai,chengdu, wuhan, haerbin

create   table t_map(id int,name string, hobby map)row format   delimited

fields   terminated by ','

collection   items terminated by '-'map keys terminated by ':' ;

1,zhangsan,唱歌:非常喜欢-跳舞:喜欢-游泳:一般般

2,lisi,打游戏:非常喜欢-篮球:不喜欢


5、内部表、外部表

建内部表

create table student (Sno int,Sname string,sex string,sage int , sdept string) row format delimited 建外部表

课堂笔记:

1hive 建立一张表跟已经存在的结构化的数据文件产生映射关系

映射成功之后,就可以通过写 sql 来分析这结构化的数据避免了写mr程序的麻烦

2、数据库---/user/hive/warehouse 下的一个文件夹对应

---》数据库文件夹下面的子文件夹/user/hive/warehouse/itcast.db/t_t1表的数据位置目前不能随便存放一定要在指定的数据库表的文件夹下面

建立表的时候可能还需要指定分隔符否则有可能映射不成功

3、建表的时候一定要根据结构化数据文件的分隔符类型指定分隔符

建表的字段个数和字段类型要跟结构化数据中的个数类型一致

分隔符一般使用内置的来指定 ROW FORMAT DELIMITED  分割字段还是分割集合

目录
打赏
0
0
0
0
42
分享
相关文章
Hive【基础知识 05】常用DDL操作(数据库操作+创建表+修改表+清空删除表+其他命令)
【4月更文挑战第8天】Hive【基础知识 05】常用DDL操作(数据库操作+创建表+修改表+清空删除表+其他命令)
139 0
48 Hive创建表
48 Hive创建表
74 0
Hive学习---2、DDL(Data Definition Language)数据定义 (创建数据库、创建表、修改表)
Hive学习---2、DDL(Data Definition Language)数据定义 (创建数据库、创建表、修改表)
hive创建表并指定字段分隔符
hive创建表并指定字段分隔符
大数据行业应用之Hive数据分析航班线路相关的各项指标
大数据行业应用之Hive数据分析航班线路相关的各项指标
233 1
大数据-96 Spark 集群 SparkSQL Scala编写SQL操作SparkSQL的数据源:JSON、CSV、JDBC、Hive
大数据-96 Spark 集群 SparkSQL Scala编写SQL操作SparkSQL的数据源:JSON、CSV、JDBC、Hive
107 0
大数据处理平台Hive详解
【7月更文挑战第15天】Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具,在大数据处理和分析领域发挥着重要作用。通过提供类SQL的查询语言,Hive降低了数据处理的门槛,使得具有SQL背景的开发者可以轻松地处理大规模数据。然而,Hive也存在查询延迟高、表达能力有限等缺点,需要在实际应用中根据具体场景和需求进行选择和优化。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等