你会Hive表的简单操作吗？
发布时间：2021-06-03 21:18:59 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：1. 创建表 create table语句遵从sql语法习惯，只不过Hive的语法更灵活。例如，可以定义表的数据文件存储位置，使用的存储格式等。 create table if not exists test.user1( name string comment name, salary float comment salary, address structcountry:s
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1. 创建表
create table语句遵从sql语法习惯，只不过Hive的语法更灵活。例如，可以定义表的数据文件存储位置，使用的存储格式等。
create table if not exists test.user1(
name string comment 'name',
salary float comment 'salary',
address struct<country:string, city:string> comment 'home address'
)
comment 'description of the table'
partitioned by (age int)
row format delimited fields terminated by 't'
stored as orc;
没有指定external关键字，则为管理表，跟mysql一样，if not exists如果表存在则不做操作，否则则新建表。comment可以为其做注释，分区为age年龄，列之间分隔符是t，存储格式为列式存储orc，存储位置为默认位置，即参数hive.metastore.warehouse.dir(默认：/user/hive/warehouse)指定的hdfs目录。
2. 拷贝表
使用like可以拷贝一张跟原表结构一样的空表，里面是没有数据的。
create table if not exists test.user2 like test.user1;
3. 查看表结构
通过desc [可选参数] tableName命令查看表结构，可以看出拷贝的表test.user1与原表test.user1的表结构是一样的。
hive> desc test.user2;
OK
name string name
salary float salary
address struct<country:string,city:string> home address
age int
# Partition Information
# col_name data_type comment
age int
也可以加formatted，可以看到更加详细和冗长的输出信息。
hive> desc formatted test.user2;
OK
# col_name data_type comment
name string name
salary float salary
address struct<country:string,city:string> home address
# Partition Information
# col_name data_type comment
age int
# Detailed Table Information
Database: test
Owner: hdfs
CreateTime: Mon Dec 21 16:37:57 CST 2020
LastAccessTime: UNKNOWN
Retention: 0
Location: hdfs://nameservice2/user/hive/warehouse/test.db/user2
Table Type: MANAGED_TABLE
Table Parameters:
COLUMN_STATS_ACCURATE {"BASIC_STATS":"true"}
numFiles 0
numPartitions 0
numRows 0
rawDataSize 0
totalSize 0
transient_lastDdlTime 1608539877
# Storage Information
SerDe Library: org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde
InputFormat: org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat
OutputFormat: org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat
Compressed: No
Num Buckets: -1
Bucket Columns: []
Sort Columns: []
Storage Desc Params:
field.delim t
serialization.format t
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