hdfs数据导入hive

# 1. 引入需要的包,这两个包为基础包
# 额外需要的包可以自行import
from pyspark import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructField, StructType, StringType, IntegerType

# 指定文件的csv列名和格式
schema = StructType([
    StructField('index', StringType()),
    StructField('keeps', StringType()),
    StructField('ctr_label', StringType()),
    StructField('ctr_pred', StringType())
])

path = 'viewfs://hadoop-gpu/1'
df = spark.read.format("csv").option("header", "false").option("delimiter", "\t").schema(schema).load(path)

#schema的数据需要仔细处理一下

HDFS中的数据导入Hive可以通过以下两种方式实现: 1. 使用Hive的LOAD DATA命令 首先将数据文件上传到HDFS中,然后使用Hive的LOAD DATA命令将数据导入Hive表中。LOAD DATA命令的语法如下: ``` LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'hdfs_path' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] ``` 其中,hdfs_path是数据文件在HDFS中的路径,tablename是要导入数据Hive表名。如果数据文件中的字段与Hive表的字段不匹配,则需要指定字段的分隔符和行分隔符。 2. 使用Hive的EXTERNAL TABLE 如果数据文件已经存在于HDFS中,可以使用Hive的EXTERNAL TABLE将数据文件映射为Hive表。EXTERNAL TABLE与普通表不同的是,它只是对HDFS中的数据文件的一个元数据描述,不会将数据复制到Hive数据仓库中。使用EXTERNAL TABLE的语法如下: ``` CREATE EXTERNAL TABLE tablename (col1 type1, col2 type2, ...) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' LOCATION 'hdfs_path'; ``` 其中,hdfs_path是数据文件在HDFS中的路径,col1、col2等是Hive表的列名和类型。如果数据文件中的字段与Hive表的字段不匹配,则需要指定字段的分隔符和行分隔符。 总体来说,使用LOAD DATA命令比使用EXTERNAL TABLE更简单,但是需要将数据文件上传到HDFS中。而使用EXTERNAL TABLE则可以直接使用HDFS中的数据文件,但是需要手动创建表和指定分隔符和行分隔符。
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