Hive总结（八）Hive数据导出三种方式 – 记录分享每一点进步和成长 – 博客频道 – CSDN.NET

今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式。


根据导出的地方不一样，将这些方式分为三种：

（1）、导出到本地文件系统；

（2）、导出到HDFS中；

（3）、导出到Hive的另一个表中。

为了避免单纯的文字，我将一步一步地用命令进行说明。



一、导出到本地文件系统


  1. 　　

  2. hive> insert overwrite local directory ‘/home/wyp/wyp’

  3.     > select * from wyp;

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这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成，运行完这条语句之后，将会在本地文件系统的/home/wyp/wyp目录下生成文件，这个文件是Reduce产生的结果（这里生成的文件名是000000_0），我们可以看看这个文件的内容：


  1. [wyp@master ~/wyp]$ vim 000000_0

  2. 5^Awyp1^A23^A131212121212

  3. 6^Awyp2^A24^A134535353535

  4. 7^Awyp3^A25^A132453535353

  5. 8^Awyp4^A26^A154243434355

  6. 1^Awyp^A25^A13188888888888

  7. 2^Atest^A30^A13888888888888

  8. 3^Azs^A34^A899314121

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可以看出，这就是wyp表中的所有数据。数据中的列与列之间的分隔符是^A(ascii码是\00001)。


和导入数据到Hive不一样，不能用insert into来将数据导出：


  1. 　　

  2. hive> insert into local directory ‘/home/wyp/wyp’

  3.     > select * from wyp;

  4. NoViableAltException(79@[])

  5.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser_SelectClauseParser.selectClause(HiveParser_SelectClauseParser.java:683)

  6.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.selectClause(HiveParser.java:30667)

  7.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.regular_body(HiveParser.java:28421)

  8.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatement(HiveParser.java:28306)

  9.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatementExpression(HiveParser.java:28100)

  10.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.execStatement(HiveParser.java:1213)

  11.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.statement(HiveParser.java:928)

  12.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseDriver.parse(ParseDriver.java:190)

  13.         at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:418)

  14.         at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:337)

  15.         at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:902)

  16.         at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLocalCmd(CliDriver.java:259)

  17.         at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processCmd(CliDriver.java:216)

  18.         at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLine(CliDriver.java:413)

  19.         at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:756)

  20.         at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:614)

  21.         at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)

  22.         at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)

  23.         at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)

  24.         at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)

  25.         at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)

  26. FAILED: ParseException line 1:12 missing TABLE at ‘local’ near ‘local’ in select clause

  27. line 1:18 cannot recognize input near ‘directory’ ”/home/wyp/wyp” ‘select’ in select clause

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二、导出到HDFS中

和导入数据到本地文件系统一样的简单，可以用下面的语句实现：


  1. 　　

  2. hive> insert overwrite directory ‘/home/wyp/hdfs’

  3.     > select * from wyp;

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将会在HDFS的/home/wyp/hdfs目录下保存导出来的数据。注意，和导出文件到本地文件系统的HQL少一个local，数据的存放路径就不一样了。


三、导出到Hive的另一个表中


这也是Hive的数据导入方式，如下操作：


  1. 　

  2. hive> insert into table test

  3.     > partition (age=’25’)

  4.     > select id, name, tel

  5.     > from wyp;

  6. #####################################################################

  7.            这里输出了一堆Mapreduce任务信息，这里省略

  8. #####################################################################

  9. Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 310 msec

  10. OK

  11. Time taken: 19.125 seconds


  13. hive> select * from test;

  14. OK

  15. 5       wyp1    131212121212    25

  16. 6       wyp2    134535353535    25

  17. 7       wyp3    132453535353    25

  18. 8       wyp4    154243434355    25

  19. 1       wyp     13188888888888  25

  20. 2       test    13888888888888  25

  21. 3       zs      899314121       25

  22. Time taken: 0.126 seconds, Fetched: 7 row(s)

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细心的读者可能会问，怎么导入数据到文件中，数据的列之间为什么不是wyp表设定的列分隔符呢？其实在Hive 0.11.0版本之间，数据的导出是不能指定列之间的分隔符的，只能用默认的列分隔符，也就是上面的^A来分割，这样导出来的数据很不直观，看起来很不方便！

如果你用的Hive版本是0.11.0，那么你可以在导出数据的时候来指定列之间的分隔符。


下面详细介绍：



在Hive0.11.0版本新引进了一个新的特性，也就是当用户将Hive查询结果输出到文件，用户可以指定列的分割符，而在之前的版本是不能指定列之间的分隔符，这样给我们带来了很大的不变，在Hive0.11.0之前版本我们一般是这样用的：

  1. hive> insert overwrite local directory ‘/home/wyp/Documents/result’

  2. hive> select * from test;

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保存的文件列之间是用^A（\x01）来分割

  1. 196^A242^A3

  2. 186^A302^A3

  3. 22^A377^A1

  4. 244^A51^A2

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注意，上面是为了显示方便，而将\x01写作^A，在实际的文本编辑器我们是看不到^A的，而是一个奇怪的符号。

现在我们可以用Hive0.11.0版本新引进了一个新的特性，指定输出结果列之间的分隔符：

  1. hive> insert overwrite local directory ‘/home/wyp/Documents/result’

  2. hive> row format delimited

  3. hive> fields terminated by ‘\t’

  4. hive> select * from test;

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再次看出输出的结果

  1. 196        242        3

  2. 186        302        3

  3. 22        377        1

  4. 244        51        2

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结果好看多了。如果是map类型可以用下面语句来分割map的key和value

  1. hive> insert overwrite local directory ‘./test-04’ 

  2. hive> row format delimited 

  3. hive> FIELDS TERMINATED BY ‘\t’

  4. hive> COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ‘,’

  5. hive> MAP KEYS TERMINATED BY ‘:’

  6. hive> select * from src;

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根据上面内容，我们来进一步操作：



  1. hive> insert overwrite local directory ‘/home/yangping.wu/local’

  2.     > row format delimited

  3.     > fields terminated by ‘\t’

  4.     > select * from wyp;

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  1. [wyp@master ~/local]$ vim 000000_0

  2. 5       wyp1    23      131212121212

  3. 6       wyp2    24      134535353535

  4. 7       wyp3    25      132453535353

  5. 8       wyp4    26      154243434355

  6. 1       wyp     25      13188888888888

  7. 2       test    30      13888888888888

  8. 3       zs      34      899314121

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其实，我们还可以用hive的-e和-f参数来导出数据。其中-e 表示后面直接接带双引号的sql语句；而-f是接一个文件，文件的内容为一个sql语句，如下：


  1. 　　

  2. [wyp@master ~/local][        DISCUZ_CODE_26        ]nbsp; hive -e “select * from wyp” >> local/wyp.txt

  3. [wyp@master ~/local][        DISCUZ_CODE_26        ]nbsp; cat wyp.txt

  4. 5       wyp1    23      131212121212

  5. 6       wyp2    24      134535353535

  6. 7       wyp3    25      132453535353

  7. 8       wyp4    26      154243434355

  8. 1       wyp     25      13188888888888

  9. 2       test    30      13888888888888

  10. 3       zs      34      899314121

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得到的结果也是用\t分割的。也可以用-f参数实现：


  1. [wyp@master ~/local]$ cat wyp.sql

  2. select * from wyp

  3. [wyp@master ~/local]$ hive -f wyp.sql >> local/wyp2.txt

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上述语句得到的结果也是\t分割的。

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