将hive三级分区表中指定某一级分区的数据,全部导入一张新表的操作

本文详细介绍如何使用Hive的动态分区功能,将特定日期和项目ID的数据从原始表tbl1导入新表tbl2。通过设置Hive参数,开启动态分区,并使用bash脚本循环导入不同小时段的数据。

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需求场景:hive原始表tbl1,三级分区分别是dt、hour、proj_id,现在要求将dt=‘20180305’下的所有数据导入一张新表tbl2

操作如下:

一、创建新表tbl2

create table tbl2 like tbl1;

二、开启动态分区,指定资源队列

set mapreduce.job.queuename=root.offline.hdp_teu_dpd.normal;
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=6000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions=60000;

三、将旧表数据导入新表(动态分区,查tbl1最后三个字段,即三个分区字段,会自动作为tbl2的分区字段)

insert overwrite table tbl2 partition(dt,hour,proj_id) select * from tbl1 where dt='20180305' and hour='01' and proj_id='3289916654594';

ps:要求导入dt='20180305'和proj_id='3289916654594',然后hour='00'~'19'的数据,写一个执行脚本即可

#!/bin/bash

for((hour='00';hour<='19';hour++))
do

hive -e 
"insert overwrite table tbl2 partition(dt,hour,proj_id) select * from tbl1 where dt='20180305' and hour=$hour and proj_id='3289916654594';"

done

 

<think>嗯,用户之前问了HDFS查找文件的问题,现在又转向Hive导入数据中。这说明他们可能正在处理大数据相关的工作,需要将数据从外部系统导入Hive进行分析。首先,我需要确认用户对Hive的基本操作是否熟悉,但根据之前的提问,他们可能已经有一定的Hadoop基础。 用户的需求可能包括如何将不同格式的数据导入Hive,比如本地文件、HDFS文件或者其他查询结果。他们可能遇到导入失败、数据格式不匹配或者权限问题。需要覆盖各种导入方式,并给出常见问题解决方法。 需要分步骤讲解,确保结构清晰。可能包括直接加载数据、插入查询结果、外部分区表导入等。同时要注意语法正确,比如使用LOCAL关键字区分本地和HDFS路径,以及外部和内部的区别。 还要考虑用户可能对Hive数据存储位置不太清楚,需要解释Hive数据存放路径,尤其是使用外部时的注意事项。此外,数据格式处理(如CSV、JSON)和分区表的优化也是重点。 最后,常见问题部分需要涵盖权限、路径错误、格式不匹配和重复数据问题,帮助用户排查导入过程中可能遇到的困难。确保回答简洁明了,提供示例命令,方便用户直接使用。</think>以下是 Hive数据导入中的核心方法及详细操作指南,涵盖本地文件、HDFS 文件、查询结果导入等多种场景: --- ### 一、基础数据导入方式 #### 1. **从本地文件系统直接加载** ```sql -- 语法(需先将文件上传到HiveServer所在服务器) LOAD DATA LOCAL INPATH '/本地路径/文件名' [OVERWRITE] INTO TABLE 名; -- 示例:将本地CSV文件覆盖导入到orders LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/user/orders.csv' OVERWRITE INTO TABLE orders; ``` **注意**: - `LOCAL` 示本地文件系统路径,省略则默认从 HDFS 加载 - `OVERWRITE` 会清空原有数据 #### 2. **从 HDFS 加载数据** ```sql -- 语法(文件需已存在于HDFS) LOAD DATA INPATH '/hdfs路径/文件名' INTO TABLE 名; -- 示例:加载HDFS上的日志文件 LOAD DATA INPATH '/user/hive/warehouse/logs/2023-08.log' INTO TABLE log_table; ``` **特点**: - 数据会被 **移动到** Hive对应的HDFS目录 - 原始HDFS文件将被删除 #### 3. **导入指定分区** ```sql -- 语法(需提前创建分区表) LOAD DATA LOCAL INPATH '/本地路径/数据文件' INTO TABLE 分区表名 PARTITION (分区字段='值'); -- 示例:按日期分区导入 LOAD DATA LOCAL INPATH '/data/sales_202308.csv' INTO TABLE sales PARTITION (dt='2023-08-01'); ``` --- ### 二、高级导入方法 #### 1. **INSERT 插入查询结果** ```sql -- 从其他导入数据 INSERT [OVERWRITE|INTO] TABLE 目标 SELECT * FROM 源 WHERE 条件; -- 示例:将8月订单导入分区 INSERT OVERWRITE TABLE sales PARTITION (dt='202308') SELECT order_id, amount FROM orders WHERE substr(order_time,1,6)='202308'; ``` #### 2. **使用外部关联数据** ```sql -- 创建外部直接指向数据位置 CREATE EXTERNAL TABLE 外部名 (...) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/hdfs路径/'; -- 示例:关联HDFS上的CSV文件 CREATE EXTERNAL TABLE user_logs ( uid STRING, action STRING ) LOCATION '/user/data/logs/'; ``` **特点**: - 数据保留在原位置 - 删除外部仅删除元数据,不删除实际数据 #### 3. **动态分区插入** ```sql -- 启用动态分区 SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; INSERT OVERWRITE TABLE 分区表 PARTITION (分区字段) SELECT ..., 分区字段 FROM 源; ``` --- ### 三、数据格式处理 #### 1. **处理CSV文件** ```sql CREATE TABLE csv_table ( id INT, name STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; LOAD DATA LOCAL INPATH '/data.csv' INTO TABLE csv_table; ``` #### 2. **处理JSON文件** ```sql -- 需要JsonSerDe库 ADD JAR /path/to/hive-hcatalog-core.jar; CREATE TABLE json_table ( user STRING, actions ARRAY<STRING> ) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe'; LOAD DATA LOCAL INPATH '/data.json' INTO TABLE json_table; ``` --- ### 四、关键注意事项 1. **存储路径规则** - 内部数据存储在 `/user/hive/warehouse/数据库名.db/名` - 外部数据保留在指定`LOCATION` 2. **数据验证方法** ```sql -- 查看前10行数据 SELECT * FROM 名 LIMIT 10; -- 查看HDFS存储路径 DESC FORMATTED 名; -- 查看Location字段 ``` 3. **字符编码问题** 确保文件编码与Hive编码一致(推荐UTF-8) --- ### 五、常见问题排查 | **问题现象** | **解决方案** | |---------------------------|------------------------------------------| | 加载数据后查询结果为NULL | 检查字段分隔符是否与建语句定义一致 | | 权限拒绝 (Permission denied) | 使用`hdfs dfs -chmod`修改文件权限 | | 分区字段显示为`__HIVE_DEFAULT_PARTITION__` | 检查分区列值是否为空或格式错误 | | 文件存在但加载失败 | 验证文件是否被其他进程占用 | --- ### 六、性能优化建议 1. **批量导入**:合并小文件后再导入(使用`hadoop archive`) 2. **压缩数据**:使用Snappy压缩格式存储 ```sql SET hive.exec.compress.output=true; SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; ``` 3. **并行导入**:通过`DISTRIBUTE BY`分散写入压力 通过以上方法,您可以灵活高效地将各种数据导入Hive。建议优先测试小规模数据导入,验证数据完整性和结构匹配性后再进行完整操作
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