Hive查询结果的几种保存方法

本文介绍了如何将Hive查询结果保存到不同位置的方法,包括本地文件系统、HDFS、Hive表及直接通过HDFS导出。文章详细阐述了各种保存方式的具体命令及其注意事项。

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1. 保存到本地

  • 调用hive的标准输出,将查询结果写到指定的文件中
hive -e "select user, login_timestamp from user_login" > /tmp/out.txt  
或者
$ hive -f file.sql > /tmp/out.txt 

$ cat file.sql 
  select user, login_timestamp from user_login
  • 使用INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY保存结果到本地
hive> insert overwrite local directory "/tmp/out/"  
    > row format delimited fields terminated by "\t"   
    > select user, login_time from user_login; 
        修改分隔符号为tab
        命令执行后/tmp/out/目录下多了两个文件:
$ find /tmp/out/ -type f  
  /tmp/out/.000000_0.crc  
  /tmp/out/000000_0 

这两个文件存放的内容不一样,其中000000_0存放查询的结果,带有.crc文件存放查询结果文件的crc32校验。

2. 保存结果到HDFS

使用INSERT OVERWRITE DIRECTORY可完成操作

hive> insert overwrite directory "/tmp/out/"  
    > row format delimited fields terminated by "\t"   
    > select user, login_time from user_login; 

3. 保存结果到Hive表

  • 如果结果表已经建好,可以使用INSERT OVERWRITE TABLE将结果写入结果表:
hive> insert overwrite table query_result       
    > select user, login_time from user_login; 
Hive还有追加方式INSERT TABLE,可以在原有数据后面加上新的查询结果。
在上面这个例子基础上,可以再追加一个查询结果:
hive> insert into table query_result  
    > select * from query_result;
  • 如果需要新建一个表,用于存放查询结果,可以使用CREATE TABLE AS SELECT语法
hive> create table query_result   
    > as  
    > select user, login_time from user_login;

4. 使用HDFS直接导出表

Hive是构建在HDFS之上,因此,可使用HDFS的命令hadoop dfs -get直接导出表到本地。
hive> show create table user_login; --找到被导出的表的存放目录
hive> hadoop dfs -get /user/hive/warehouse/test.db/user_login  /tmp/out/
<think>好的,我现在需要回答用户关于如何将Hive查询结果保存本地文件或HDFS的问题。首先,我得回忆一下Hive的相关知识,并结合提供的引用内容来组织答案。 用户的问题很明确,他们想知道具体的保存方法。根据引用中的信息,有几种方法,比如使用hive -e命令配合重定向,或者INSERT OVERWRITE语句导出到HDFS,以及使用Hive的导出工具如Sqoop。不过用户提到的引用1和3都提到了hive -e并将结果重定向到本地文件,这应该是直接的方法。而引用2则提到了使用LOAD DATA将本地文件上传到HDFS,不过这可能与导出数据相反,但导出到HDFS通常用INSERT语句。 接下来,我需要分步骤解释每种方法。首先保存本地文件,可以使用hive -e配合重定向,或者hive -f执行脚本。然后保存到HDFS的话,需要使用INSERT OVERWRITE DIRECTORY语句,指定路径和文件格式。另外,用户可能需要知道如何调整分隔符,比如FIELDS TERMINATED BY,这在导出数据时很重要。 还需要注意权限问题,当导出到HDFS时,用户需要有写入权限的路径。本地文件的话,确保Hive有权限写入目标目录。此外,引用中提到的Sqoop可能是一个补充方法,但用户的问题主要是Hive本身的导出,所以可能不需要深入讨论Sqoop,但可以简要提及作为其他选项。 然后生成相关问题,需要围绕Hive查询结果保存的不同方面,比如性能优化、处理大数据量、自动导出等。比如,如何导出时处理字段分隔符,或者如何定时自动导出结果,这些都是用户可能进一步关心的问题。 最后,确保回答结构清晰,步骤明确,语法正确,使用中文,并正确引用提供的资料。检查是否有遗漏的方法,比如是否还有其他命令或配置参数需要注意,比如hive.query.result.file.permissions的设置,这在导出到HDFS时可能涉及权限问题。 总结步骤: 1. 保存本地文件hive -e或hive -f结合重定向。 2. 保存到HDFS:使用INSERT OVERWRITE DIRECTORY语句。 3. 调整格式和分隔符的方法。 4. 注意事项,如权限、文件覆盖等。 5. 相关问题生成,覆盖导出方法、性能、格式处理等。 需要确保每个步骤都有对应的引用支持,比如引用1和3提到的重定向方法,引用2提到的HDFS路径操作。同时,示例代码需要正确,比如HQL语句的写法,路径格式等。</think>### 如何将 Hive 查询结果保存本地文件或 HDFS? #### 1. 保存本地文件 **方法一:使用 `hive -e` 命令重定向输出** 通过终端执行查询命令并将结果重定向到本地文件,适合小规模数据导出: ```bash hive -e "USE database_name; SELECT count(*) FROM table WHERE condition;" > /tmp/result.txt ``` 此方法会将查询结果直接写入 `/tmp/result.txt`,支持覆盖或追加(使用 `>` 或 `>>`)[^1][^3]。 **方法二:使用 `hive -f` 执行脚本文件** 将 Hive 查询语句保存到 `.hql` 文件后执行并导出: ```bash hive -f query.hql > /tmp/result.txt ``` #### 2. 保存到 HDFS **方法一:使用 `INSERT OVERWRITE DIRECTORY`** 通过 HiveQL 将结果写入 HDFS 指定路径,适合大规模数据: ```sql INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/hdfs/path/output' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' -- 指定字段分隔符 STORED AS TEXTFILE SELECT * FROM table WHERE condition; ``` 文件会以 HDFS 默认命名格式(如 `000000_0`)保存,需通过 `hadoop fs -cat` 查看[^2]。 **方法二:指定输出格式和权限(可选)** 可调整文件格式(如 Parquet)或设置权限: ```sql SET hive.query.result.file.permissions=777; INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/hdfs/path/output' STORED AS PARQUET SELECT column1, column2 FROM table; ``` #### 3. 注意事项 - **权限问题**:导出到 HDFS 时需确保目标路径有写入权限;本地文件需确保目录可写。 - **文件覆盖**:`INSERT OVERWRITE` 会覆盖已有数据,追加数据需使用 `INSERT INTO`。 - **字段分隔符**:默认使用 `\001`(Ctrl-A),可通过 `ROW FORMAT DELIMITED` 自定义[^2]。 #### 4. 扩展方法:结合 Sqoop 导出到外部数据库 若需将 Hive 结果导入 MySQL 等外部数据库,可先导出到 HDFS,再使用 Sqoop 工具传输。 --- §§ 相关问题 §§ 1. 如何避免 Hive 导出到 HDFS 时产生多个小文件? 2. 导出数据时如何自定义字段分隔符和文件格式? 3. Hive 查询结果导出到本地文件时出现权限错误怎么办? 4. 如何定时自动将 Hive 查询结果导出到指定存储位置? 5. 导出大数据量时如何优化性能?
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