hive导入数据的方式有哪些

本篇内容介绍了“hive导入数据的方式有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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load
语法： load data [local] inpath ‘xx’ into table 表名 partition()
local: 如果导入的文件在本地文件系统，需要加上local，使用put将本地上传到hdfs
不加local默认导入的文件是在hdfs，使用mv将源文件移动到目标目录

hadoop fs -put department /

load data inpath ‘/department’ into table deptpart3 partition(area=‘suzhou’);

insert
insert方式运行MR程序，通过程序将数据输出到表目录！
在某些场景，必须使用insert方式来导入数据：
①向分桶表插入数据
②如果指定表中的数据，不是以纯文本形式存储，需要使用insert方式导入

语法： insert into|overwrite table 表名 select xxx | values(),(),() 
            insert into: 向表中追加新的数据
            insert overwrite： 先清空表中所有的数据，再向表中添加新的数据
            
特殊情况： 多插入模式(从一张源表查询，向多个目标表插入)
            from 源表
            insert xxxx  目标表  select xxx
            insert xxxx  目标表  select xxx
            insert xxxx  目标表  select xxx

举例： from deptpart2
         insert into table deptpart1 partition(area='huaxi') select deptno,dname,loc
         insert into table deptpart1 partition(area='huaxinan') select deptno,dname,loc 
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location
在建表时，指定表的location为数据存放的目录
create external table if not exists default.deptpart3(deptno int,
dname string,
loc int) PARTITIONED BY(area string)
row format delimited fields terminated by ‘\t’
location ‘hdfs://hadoop1:9000/deptpart3’;

导出
insert : 将一条sql运算的结果，插入到指定的路径
语法： insert overwrite [local] directory ‘/opt/module/datas/export/student’
row format xxxx
select * from student;

export ： 既能导出数据，还可以导出元数据(表结构)！
export会在hdfs的导出目录中，生成数据和元数据！
导出的元数据是和RDMS无关！
如果是分区表，可以选择将分区表的部分分区进行导出！

 语法：  export table 表名 [partition(分区信息) ] to 'hdfspath'
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export table deptpart1 partition(area=‘huazhong’) to ‘/export1’;

import
不仅可以导入数据还可以顺便导入元数据(表结构)。Import只能导入export输出的内容！

IMPORT [[EXTERNAL] TABLE 表名(新表或已经存在的表) [PARTITION (part_column=“value”[, …])]]
FROM ‘source_path’
[LOCATION ‘import_target_path’]
①如果向一个新表中导入数据，hive会根据要导入表的元数据自动创建表
②如果向一个已经存在的表导入数据，在导入之前会先检查表的结构和属性是否一致
只有在表的结构和属性一致时，才会执行导入
③不管表是否为空，要导入的分区必须是不存在的

   import external table importtable1  from '/export1'

“hive导入数据的方式有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！