标签:mapreduce cal ado user fetch csdn ted tor 系统
可以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
这个方法最为常见,sql的查询结果将直接保存到/tmp/out.txt中
$ hive -e "select user, login_timestamp from user_login" > /tmp/out.txt
当sql脚本过多时,也可以使用 -f sql文件名 ,按下面的方式执行查询,并保存结果
$ hive -f file.sql > /tmp/out.txt
下面是file.sql的内容:
$ cat file.sql
select user, login_timestamp from user_login
hive> insert overwrite local directory "/tmp/out/"
> select user, login_time from user_login;
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/tmp/out/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)
我们也可以在导出时指定字段分割符:
hive> insert overwrite local directory "/tmp/out/"
> row format delimited fields terminated by "\t"
> select user, login_time from user_login;
注意:和导入数据到Hive不一样,不能用insert into来将数据导出。
保存查询结果到hdfs很简单,使用INSERT OVERWRITE DIRECTORY就可以完成操作
hive> insert overwrite directory "/tmp/out/"
> row format delimited fields terminated by "\t"
> select user, login_time from user_login;
需要注意的是,跟保存到本地文件系统的差别是,保存到hdfs时命令不需要指定LOCAL项
hive> insert overwrite table query_result
> select user, login_time from user_login
HIVE也提供了追加方式INSERT TABLE,可以在原有数据后面加上新的查询结果。
hive> insert into table query_result
> select * from query_result;
hive> create table query_result
> as
> select user, login_time from user_login;
Hive是构建在hdfs上的,因此,我们可以使用hdfs的命令hadoop dfs -get直接导出表。
首先、我们先找到要导出的表存放到哪个目录下:
hive> show create table t_tag_dm_rk;
OK
CREATE TABLE `t_tag_dm_rk`(
`id` string COMMENT ';.',
`uuid` string COMMENT '?X?',
`tag_value` string COMMENT '~<',
`tag_value_type` string COMMENT '~<{?')
PARTITIONED BY (
`fq_day` string COMMENT ':??',
`tag_code` string COMMENT '~?')
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
'field.delim'=',',
'serialization.format'=',')
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION
'hdfs://chinaol/apps/hive/warehouse/chinaoly_prod.db/t_tag_dm_rk'
TBLPROPERTIES (
'transient_lastDdlTime'='1557742726')
Time taken: 0.377 seconds, Fetched: 21 row(s)
可以看到,表存放到在hdfs://chinaol/apps/hive/warehouse/chinaoly_prod.db/t_tag_dm_rk。
接下来,直接利用hadoop dfs -get导出到本地:
hdfs dfs -get hdfs://chinaoly/apps/hive/warehouse/chinaoly_prod.db/t_tag_dm_rk /home/dev/wangx
Reference:
https://blog.csdn.net/zhuce1986/article/details/39586189
https://www.iteblog.com/archives/955.html
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原文地址:https://www.cnblogs.com/fstimers/p/10858854.html