Hive 导出数据格式为CSV

本文介绍了如何使用beeline工具通过Hive2协议,指定用户名、密码,执行SQL查询并将结果保存为CSV文件,详细参数包括verbose模式、无表头输出和颜色显示。

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beeline -n username -p password \

-u jdbc:hive2://hadoop01:10000/cdm \

--verbose=true  \

--showHeader=false \

--outputformat=csv2  \

--color=true  \

-e "select * from ${database}.${tablename}" > ${tableName}.csv

### 从 Hive 导出数据到 CSV 文件的方法 #### 方法一:使用 `INSERT OVERWRITE` 和 HDFS 数据导出 可以创建一个新的表来存储 CSV 格式的导出数据,并指定字段分隔符和行结束符。以下是实现步骤: 1. **创建目标表** 创建一个新表用于存储 CSV 格式的数据,设置字段分隔符为逗号 `,` 并保存为文本文件格式。 ```sql CREATE TABLE csv_table ( col1 STRING, col2 INT, col3 DOUBLE ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE; ``` 2. **插入数据** 将需要导出的原始表中的数据插入到上述新建的目标表中。 ```sql INSERT OVERWRITE TABLE csv_table SELECT col1, col2, col3 FROM some_other_table; ``` 3. **将数据从 HDFS 下载到本地** 使用 `hadoop fs -get` 命令下载 HDFS 上的数据到本地文件夹。 ```bash hadoop fs -get /user/hadoop/csv_table/* /path/to/local/folder/ ``` 如果生成的是多个小文件,则需手动合并成单个 CSV 文件: ```bash cat *.csv > one.csv ``` 此方法适用于大规模数据集的情况[^3]。 --- #### 方法二:通过 Beeline 工具导出 Beeline 是一种轻量级 JDBC 客户端工具,支持多种输出格式(如 CSV)。以下是操作流程: 1. 执行查询并将结果重定向到 CSV 文件中。 ```bash beeline -n hive -u jdbc:hive2://XXXX:10000 --verbose=true --outputformat=csv2 \ -e "SELECT * FROM your_table;" >> output.csv ``` 2. 可选配置项说明: - `--outputformat=csv2`: 设置输出格式为标准 CSV。 - `--delimiterForDSV="*"`: 当前仅在 DSV 模式下有效,可自定义分隔符[^1]。 这种方法适合中小规模数据集或需要快速获取少量记录的情形。 --- #### 方法三:直接通过 Hive CLI 导出 如果需要简单快捷的方式,可以直接利用 Hive 的命令行界面完成导出任务。 1. 启用表头打印功能以便包含列名作为首行。 ```bash hive -e "set hive.cli.print.header=true; select * from dwd.dim_machine;" | tr "\t" "," > /opt/software/test.csv ``` 2. 解析逻辑解释: - `-e`: 提交 SQL 查询字符串给 Hive 进程执行。 - `tr "\t" ","`: 替换默认制表符 `\t` 成逗号`,` 符合 CSV 要求。 - `>`: 输出最终结果至指定路径下的文件[^4]。 该方式特别适合于一次性脚本化处理场景。 --- #### 处理常见问题——Java Heap Space 错误 当面对大数据量时可能会遇到内存不足引发的 Java Heap Space 错误。针对这种情况有如下建议解决方案: - 增加 JVM 参数分配更多堆内存大小,例如调整参数 `-Xmx8g` 至适当数值。 - 利用分区机制减少每次加载入内存的数据范围;或者采用采样技术抽取部分样本代替全量迁移。 - 结合 Spark 或其他分布式计算框架辅助完成复杂转换过程[^2]。 --- ### 总结 综上所述,根据实际需求可以选择不同策略实施 Hive 数据向外部 CSV 文件形式转移工作流。对于超大体量作业推荐优先考虑基于 HDFS 存储层交互模式;而常规用途则倾向于便捷型接口调用手段比如 Beeline/HiveCLI 组合运用即可满足日常开发运维诉求。
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