hive语法，

hive语法，

创建表

1. 创建员工表
   [java] view plain copy
   1. create table t_emp (  
   2. id int,  
   3. name string,  
   4. age int,  
   5. dept_name string  
   6. )  
   7. ROW FORMAT DELIMITED  
   8.    FIELDS TERMINATED BY ',';  
   
   
2. 创建员工文件 emp.txt
   [java] view plain copy
   1. 1,张三,30,销售部  
   2. 2,李四,31,市场部  
   3. 3,王五,32,研发部  
   4. 4,孙六,33,行政部  
3. 导入数据
   [java] view plain copy
   1. LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]  
   [java] view plain copy
   1. LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/emp.txt' INTO TABLE t_emp;  
4. 查询员工总数
   [java] view plain copy
   1. hive> select count(*) from t_emp;  
   2. Query ID = root_20160531150116_fa9fcc80-eb98-4e84-ba50-646e4e56d9aa  
   3. Total jobs = 1  
   4. Launching Job 1 out of 1  
   5. Number of reduce tasks determined at compile time: 1  
   6. In order to change the average load for a reducer (in bytes):  
   7.   set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>  
   8. In order to limit the maximum number of reducers:  
   9.   set hive.exec.reducers.max=<number>  
   10. In order to set a constant number of reducers:  
   11.   set mapreduce.job.reduces=<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"><number></span>  
   12. Starting Job = job_1464666884311_0002, Tracking URL = http://node1:8088/proxy/application_1464666884311_0002/  
   13. Kill Command = /home/hadoop-2.5/bin/hadoop job  -kill job_1464666884311_0002  
   14. Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 1  
   15. 2016-05-31 15:03:09,162 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%  
   16. 2016-05-31 15:04:09,510 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%  
   17. 2016-05-31 15:04:39,292 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 16.43 sec  
   18. 2016-05-31 15:05:39,300 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 16.43 sec  
   19. 2016-05-31 15:05:46,423 Stage-1 map = 100%,  reduce = 67%, Cumulative CPU 19.93 sec  
   20. 2016-05-31 15:05:49,925 Stage-1 map = 100%,  reduce = 100%, Cumulative CPU 23.47 sec  
   21. MapReduce Total cumulative CPU time: 23 seconds 470 msec  
   22. Ended Job = job_1464666884311_0002  
   23. MapReduce Jobs Launched:   
   24. Stage-Stage-1: Map: 1  Reduce: 1   Cumulative CPU: 25.84 sec   HDFS Read: 6793 HDFS Write: 2 SUCCESS  
   25. Total MapReduce CPU Time Spent: 25 seconds 840 msec  
   26. OK  
   27. 4  
   28. Time taken: 281.847 seconds, Fetched: 1 row(s)  
   
   

三、数据类型 参考文档：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Types

四、导入数据 LOAD

1. [java] view plain copy
   1. LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]  
   LOCAL：导入本地数据
   filepath: 相对路径project/data1、绝对路径/user/hive/project/data1、完整url hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1等
   OVERWRITE: 覆盖文件
   PARTITION: 分区，即按名称保存数据的文件夹

五、插入数据 INSERT [java] view plain copy

1. Standard syntax:  
2. INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...) [IF NOT EXISTS]] select_statement1 FROM from_statement;  
3. INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement;  
4.    
5. Hive extension (multiple inserts):  
6. FROM from_statement  
7. INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...) [IF NOT EXISTS]] select_statement1  
8. [INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ... [IF NOT EXISTS]] select_statement2]  
9. [INSERT INTO TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2] ...;  
10. FROM from_statement  
11. INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1  
12. [INSERT INTO TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2]  
13. [INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ... [IF NOT EXISTS]] select_statement2] ...;  
14.    
15. Hive extension (dynamic partition inserts):  
16. INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement;  
17. INSERT INTO TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement;  

例如：

创建数据库
[java] view plain copy

1. hive> create table t_emp_1 (  
2.     > name varchar(50),  
3.     > dname varchar(50));  

插入数据到t_emp_1
[java] view plain copy

1. hive> insert into t_emp_1 select name, dept_name from t_emp group dept_name;  

六、导出 Export [java] view plain copy

1. EXPORT TABLE tablename [PARTITION (part_column="value"[, ...])]  
2.   TO 'export_target_path' [ FOR replication('eventid') ]  

[java] view plain copy

1. hive> export table t_emp to '/usr/file/emp.txt';  

七、导入 Import [java] view plain copy

1. IMPORT [[EXTERNAL] TABLE new_or_original_tablename [PARTITION (part_column="value"[, ...])]]  
2.   FROM 'source_path'  
3.   [LOCATION 'import_target_path']