1.疯狂Hive之DML操作（四）
2.Hive 的源码insert into 和 insert overwrite
3.5、hive的源码load、insert、源码事务表使用详解及示例
4.使用Python读写Hive：简化大数据处理的源码利器
5.INSERT OVERWRITE删除原路径下文件

疯狂Hive之DML操作（四）

       Hive的DML操作详解：Load、Insert、源码Multi-Insert与Export

       在Hive中，源码织梦网站源码如何安装教程数据加载（Load）是源码一个简单的过程，它将数据文件直接复制到与表对应的源码位置，不做任何转换。源码语法如下：

       load data [local] inpath 'filepath' [overwrite] into table tablename [partition(par2=val1,源码par2=val2...)]

       数据加载路径支持多种格式，如本地路径、源码绝对路径或完整URI，源码以及load关键字用于指定在本地系统查找文件。源码若要覆盖表内容，源码可使用`overwrite`关键字。源码wop社区源码

       Insert操作则常常结合查询，将查询结果插入表中。例如：

       insert overwrite table stu_buck

       select * from student cluster by (sno);

       确保查询结果和目标列数一致，类型可能需要转换，转换失败的数据将设为null。

       多重插入（Multi-Insert）允许一次加载多个查询结果到不同表中：

       from source_table

       insert overwrite table tablename1 [partition (par1=val1,par2=val2...)]

       select_statement1

       ...

       动态分区插入（Dynamic Partition）允许根据查询结果动态创建分区：

       set hive.exec.dynamic.partition=true;

       insert overwrite table tablename partition (par1=val1,par2=val2...) select_statement

       导出表数据（Export）可通过`insert overwrite directory`命令将查询结果写入文件系统：

       insert overwrite [local] directory directory1 select_statement

       Select操作支持基本查询、分桶排序和Join，例如：

       select [all | distinct] select_expr,select_expr... from table_reference

       [...]

       Hive的Join操作支持多种类型，包括等值连接和非等值连接（但非等值连接需注意性能影响）。

       为了演示，我们先创建表并加载数据：

       create table a(id int,name string);

       create table b(id int,name string);

       load data local inpath '/root/hivedata/a.txt' into table a;

       load data local inpath '/root/hivedata/b.txt' into table b;

       实验中，可以设置本地模式以提高效率，进行不同类型的Join操作。

       总之，源码好网站Hive的DML操作提供了丰富的数据管理功能，包括数据加载、插入、导出以及复杂的查询连接。理解这些操作有助于高效地处理和管理大规模数据。

Hive 的insert into 和 insert overwrite

       Hive中insert into与insert overwrite的区别在于数据覆盖方式。

       使用insert into语句时，将新数据追加到表中，不考虑现有数据。

       例如：Hive> insert into table account select id,age,name from account_tmp;

       此操作仅将新数据插入到表中，原有数据保持不变。

       而insert overwrite命令则会先删除表中所有数据，再将新数据插入。

       例如：Hive> insert overwrite table account2 select id,源码批量删除age,name from account_tmp;

       这里，先清除account2表中所有内容，然后仅插入新数据，结果只保留新插入的数据，如 zhangsan。

       综上，insert into适用于在表中追加新数据而不影响现有数据，insert overwrite则用于替换表中所有数据为新数据。选择使用哪一种操作取决于具体需求。

5、hive的load、insert、事务表使用详解及示例

       Apache Hive 是一个强大的数据仓库工具，本文详尽解读了其load、insert操作以及事务表的魔方源码思路使用，包括示例和配置细节。首先，load命令用于将结构化数据文件高效地加载到Hive表中，新版本还支持自定义输入格式。insert方法则推荐通过清洗数据并使用Load命令，以提高效率，包括insert+values和insert+select的不同用法。

       Hive的事务表功能在Hive 3.0后引入，起初由于Hive的设计理念和HDFS的特性，不支持原生事务。但通过delta文件系统实现了一定程度的事务支持，包括INSERT、DELETE和UPDATE操作的处理机制。要使用事务表，需要设置特定的参数，如开启事务支持、配置事务管理器等。

       在执行update和delete操作时，虽然Hive支持分析查询，但对这些DML操作有严格的限制。事务表只支持ORC格式，且不支持LOAD DATA语句。通过配置参数，可以在客户端或Metastore实例上管理事务和合并过程。

使用Python读写Hive：简化大数据处理的利器

       随着大数据时代的到来，数据的存储和处理需求日益增长。Hive作为一种强大的数据仓库解决方案，能够处理大规模数据，并提供灵活的查询能力。Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的数据处理库和易用性，成为许多数据科学家和工程师的首选。本文将介绍如何使用Python读写Hive，并提供相应的代码示例，展示其在简化大数据处理中的优势。

       一、连接Hive数据库： 首先，我们需要建立与Hive数据库的连接。这可以通过PyHive库来实现。以下是建立连接的示例代码：

       from pyhive import hive # 设置连接参数 host = 'localhost' # Hive服务器地址 port = # Hive服务器端口号 username = 'your_username' # Hive用户名 password = 'your_password' # Hive密码 database = 'your_database' # Hive数据库名 # 建立连接 conn = hive.Connection(host=host, port=port, username=username, password=password, database=database)

       二、读取Hive表数据： 连接建立后，我们可以使用Python读取Hive表中的数据。使用PyHive库的fetchall()方法可以执行Hive查询语句，并将结果返回为数据帧（DataFrame）。以下是读取Hive表数据的示例代码：

       import pandas as pd # 构造查询语句 query = 'SELECT * FROM your_table' # 执行查询并获取结果 cursor = conn.cursor() cursor.execute(query) results = cursor.fetchall() # 将结果转换为DataFrame df = pd.DataFrame(results, columns=[desc[0] for desc in cursor.description])

       三、写入数据到Hive表： 除了读取数据，我们还可以使用Python将数据写入Hive表中。PyHive库的execute()方法可以执行INSERT语句将数据插入到Hive表中。以下是将数据写入Hive表的示例代码：

       # 构造插入语句 insert_query = "INSERT INTO your_table (col1, col2) VALUES ('value1', 'value2')" # 执行插入操作 cursor.execute(insert_query) conn.commit()

       四、优势与应用：

       批处理：使用Python可以编写脚本或使用调度工具实现自动化操作和批处理任务。这对于数据仓库维护、数据清洗和报表生成等任务非常有帮助，提高工作效率和准确性。

       Python的强大功能和易用性使其成为与Hive集成的理想选择，简化了大数据处理的过程。通过使用Python读写Hive，我们可以更轻松地进行数据处理、转换和分析，同时利用Python丰富的库和工具生态系统，提供更多的功能和灵活性。掌握Python读写Hive的技能将为数据科学家和工程师在大数据处理中带来便利和效益。

INSERT OVERWRITE删除原路径下文件

       使用INSERT OVERWRITE语句将数据导出为文本文件

       可以使用INSERT OVERWRITE语句将Hive表中的数据导出为文本文件。命令如下：

       INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY ' ' SELECT * FROM ;

       需填充目录路径、Hive表名称。ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','确定字段分隔符为逗号，LINES TERMINATED BY ' '指示行结束符为换行符。

       示例命令：

       INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/data/home/lishengwei' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY ' ' SELECT * FROM mytable;

       此命令将导出Hive表“mytable”的数据至本地“/data/home/lishengwei”目录，以逗号分隔的文本格式存储。

       _0内数据：

       通过两次测试，使用insert overwrite后，ys_test目录下的三个文本文件已被删除，数据保存在_0中。

       原因：INSERT OVERWRITE操作为覆盖写入，会先清空目标路径内容，再写入新数据，实现彻底替换原始路径的数据。