hive建表语句(不同的数据分隔符存储数据,包括txt、orc、分区)

本文介绍了如何在Hive中创建两种不同类型的数据表:一种用于聚合跨应用业务的宽表,包含详细字段说明及分区设置;另一种为银行等级维度表,记录了不同级别的银行机构代码与名称。

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指定分隔符

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use an_pafc_safe;
 create table an_pafc_safe.agg_lbk_toapp_bussiness_app_wide
(
calc_date          string, 
branch0_code       string,
branch0_name       string,
branch1_code       string,
branch1_name       string,
branch2_code       string,
branch2_name       string,
branch3_code       string,
branch3_name       string,
title              string,
measures_code      string,
measures_name      string,
sum_data_day       decimal(38,10),
sum_data_month     decimal(38,10),
sum_data_year      decimal(38,10),
data_lastyear_d    decimal(38,10),
data_lastyear_m    decimal(38,10),
data_lastyear_y    decimal(38,10),
day_inc            decimal(38,10),
month_inc          decimal(38,10),
year_inc           decimal(38,10),
month_comple_deno  decimal(38,10),    
year_comple_deno   decimal(38,10),    
month_comple       decimal(38,10),
year_comple        decimal(38,10),
data_day_sor       string,
data_month_sor     string,
data_year_sor      string,
day_inc_sor        string,
month_inc_sor      string,
year_inc_sor       string,
month_comple_sor   string,
year_comple_sor    string,
system_order_fm    string
)
partitioned by (day  string)
row format delimited fields terminated by '\001' stored as TEXTFILE ;

----delimited fields terminated by '\t'  通过'\t'分割字段
----lines terminated by '\n'            通过'\n'结束一行字段

 

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使用默认分隔符,不指定分隔符

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use an_pafc_safe;

 create table an_pafc_safe.dim_olp_bank_table_grade_l
(
branch_grade    decimal(38,0)  ,
branch0_code    string         ,
branch0_name    string         ,
branch1_code    string         ,
branch1_name    string         ,
branch2_code    string         ,
branch2_name    string         ,
branch3_code    string         ,
branch3_name    string         ,
branch4_code    string         ,
branch4_name    string         ,
branch5_code    string         ,
branch5_name    string         ,
branch6_code    string         ,
branch6_name    string       
)
stored as orcfile;

 

<think>首先,用户的问题是关于Hive语句和插入数据语句的样例。他们说:"我想查找Hive和插入数据的SQL语句样例请问hive语句示例ANDhive插入数据语句示例"。我需要参考提供的引用:-**引用[1]**:讨论将Hive语句转换为MySQL语句,提到Hive语句示例。-**引用[2]**:关于MySQL元数据生成Hive语句注释脚本。-**引用[3]**:给出Hive语句的完整语法,包括CREATETABLE的格式和参数。-**引用[4]**:讨论了Hive语句的默认值,并提供了一个插入数据的示例。关键点是:引用[3]提供了详细的语法,引用[4]有一个插入数据的例子。用户的需求是明确的:Hive语句示例和插入数据语句示例。从引用中提取信息:-**语句示例**:从引用[1]和[3]中提到。引用[3]给出了语法,但没有完整示例。引用[1]说"Hive语句示例[^1]",但文本中没有实际显示。可能是缺失的。我应该假设一个标准示例。-**插入数据语句示例**:引用[4]有直接示例:INSERTINTO语句。所以,我需要根据标准Hive知识提供示例。系统级指令要求使用中文回答,并且生成相关问题。结构我的回答:1.**引言**:简要解释Hive和插入数据。2.**语句示例**:提供一个完整的HiveCREATETABLE示例。参考引用[3]的语法。-例如:包含字段、分区等基本元素。3.**插入数据语句示例**:参考引用[4],提供INSERTINTO示例。-包括插入特定字段的情况。4.**注意事项**:如果有需要。5.**相关问题**:根据指令,生成相关问题。回答格式:-使用中文。-数学达式用$...$,但这里可能需要数学。-独立公式用$$...$$,但SQL语句是代码,所以我应该用代码块。-在回答中引用的段落末尾添加引用标识如[^1]。参考具体的引用:-提到Hive语法时,引用[^3]。-提到插入数据时,引用[^4]。生成相关问题:-指令6:"回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识",所以在我解释基于引用的地方添加。-指令5:"生成相关问题",放在最后,用"相关问题"标题。最终回答结构:-清晰的结构:示例,插入示例。-在适当地方添加引用。-代码块用于SQL语句。示例Hive语句:根据常见知识:CREATETABLE...(col1type,col2type)...;例如:CREATETABLEemployees(idINT,nameSTRING,ageINT,salaryFLOAT)COMMENT'Employeedetails'ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','STOREDASTEXTFILE;插入数据:INSERTINTOTABLEemployeesVALUES(1,'John',30,5000);引用参考:-语法参考[^3],[^4]。相关问题例子:1.Hive语句支持的参数有哪些?2.如何优化Hive数据插入性能?3.Hive和MySQL的区别在数据操作上?写出回答。</think> 根据您的问题,我将提供Hive语句和插入数据语句的详细示例。这些示例基于标准的Hive语法和特性,并结合了引用的内容进行解释,帮助您更好地理解和应用在实际数据处理场景中。Hive作为Hadoop生态系统中的数据仓库工具,其SQL-like语法支持高效的数据存储和查询。 ### 1. Hive语句示例 Hive语句遵循类似SQL的语法,支持多种参数,如字段定义、分区存储格式等。语法结构如下(参考引用[^3]): ```sql CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name ( col_name data_type [COMMENT col_comment], ... ) [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, ...) INTO num_buckets BUCKETS] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION 'hdfs_path']; ``` #### 示例说明: - **基本示例**:创一个名为`employees`的,包含ID、姓名、年龄和薪资字段,字段类型分别为整数和字符串。 ```sql CREATE TABLE employees ( id INT COMMENT 'Employee ID', name STRING COMMENT 'Employee Name', age INT COMMENT 'Employee Age', salary FLOAT COMMENT 'Employee Salary' ) COMMENT 'Table for storing employee details' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' -- 字段以逗号分隔 STORED AS TEXTFILE; -- 存储格式为文本文件 ``` - **使用分区的示例**:分区可以提高查询效率,尤其适用于按日期管理数据的情况。创一个按月分区的销售。 ```sql CREATE TABLE sales ( product_id STRING, sale_date DATE, amount DOUBLE ) PARTITIONED BY (sale_month STRING) -- 按月份分区 STORED AS ORC; -- 使用ORC格式优化存储和查询 ``` 在这个示例中,`ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','`指定数据文件的分隔符为逗号,这是处理CSV格式数据常用的选项(参考引用[^3]的ROW FORMAT参数说明)。 ### 2. Hive插入数据语句示例 Hive支持INSERT语句中插入数据,语法与标准SQL相似,但需要注意Hive的批处理特性。INSERT操作通常用于小批量数据,大规模导入议使用LOAD DATA命令(参考引用[^4],其中提到了插入数据的示例)。 #### 示例说明: - **基本插入示例**:向`employees`中插入完整数据行。 ```sql INSERT INTO TABLE employees VALUES (1, 'John Doe', 30, 50000.0); -- 插入完整字段的数据 ``` - **插入部分字段(使用默认值)**:如果中定义了默认值(如通过COMMENT提示),可以仅插入部分字段。 假设中字段定义了默认值(例如`age`字段有默认值),插入语句如下: ```sql INSERT INTO employees (id, name, salary) VALUES (2, 'Jane Smith', 60000.0); -- age字段使用默认值 ``` 在这个示例中,age值将回退到时设定的默认规则(参考引用[^4],其展示了类似场景)。 - **批量插入示例**:使用SELECT语句从其他插入数据,这是Hive中更高效的方式。 ```sql INSERT INTO TABLE sales SELECT product_id, sale_date, amount, SUBSTR(cast(sale_date as string), 1, 7) AS sale_month FROM raw_sales; -- 从另一个导入,并动态设置分区字段 ``` Hive在插入数据时支持事务(如果配置为ACID),但在大规模生产环境中,更推荐使用LOAD DATA INPATH 'hdfs_path'命令导入HDFS文件以提高效率(参考引用[^4]的上下文讨论)。 ### 注意事项 - **兼容性**:Hive语法与标准SQL略有差异,例如分区存储格式选项在MySQL中可能直接支持(参考引用[^1],其中讨论了Hive到MySQL的迁移)。 - **性能优化**:时,合理使用分区、桶和压缩格式(如STORED AS ORC)可以显著提升查询速度。 - **默认值处理**:Hive对字段默认值的支持有限制,通常通过外部脚本或计算达式模拟(参考引用[^4]),实际插入时需确保数据一致性。 以上示例基于Hive 3.x版本通用语法,如果在特定环境(如Cloud或On-premise Hadoop集群)中,议查阅官方文档测试脚本[^3][^4]。
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