标签：新建   png   date   fresh   窗口   nat   --   field   连接   

第二章 impala基本使用

1、impala的使用

1.1、impala-shell语法

1.1.1、impala-shell的外部命令参数语法

不需要进入到impala-shell交互命令行当中即可执行的命令参数

impala-shell后面执行的时候可以带很多参数：

-h 查看帮助文档

impala-shell -h

-r 刷新整个元数据，数据量大的时候，比较消耗服务器性能

impala-shell -r

-B 去格式化，查询大量数据可以提高性能
--print_header 去格式化显示列名
--output_delimiter 指定分隔符
-v 查看对应版本

impala-shell -v -V

-f 执行查询文件
--query_file 指定查询文件

cd /export/servers
vim impala-shell.sql
use weblog;
select * from ods_click_pageviews limit 10;

#通过-f 参数来执行执行的查询文件
impala-shell -f impala-shell.sql

-i 连接到impalad

? --impalad 指定impalad去执行任务

-o 保存执行结果到文件当中去

? --output_file 指定输出文件名

impala-shell -f impala-shell.sql -o hello.txt

-p 显示查询计划

impala-shell -f impala-shell.sql -p

-q 不使用impala-shell进行查询

1.1.2、impala-shell的内部命令行参数语法

进入impala-shell命令行之后可以执行的语法

进入impala-shell：

impala-shell  #任意目录

help命令

帮助文档

?

connect命令

connect hostname 连接到某一台机器上面去执行

refresh命令

refresh dbname.tablename 增量刷新，刷新某一张表的元数据，主要用于刷新hive当中数据表里面的数据改变的情况

用于刷新hive当中数据表里面的数据改变的情况

refresh mydb.stu;

invalidate metadata 命令：

invalidate metadata全量刷新，性能消耗较大，主要用于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进行刷新

invalidate metadata

explain 命令：

用于查看sql语句的执行计划

explain select * from stu;

explain的值可以设置成0,1,2,3等几个值，其中3级别是最高的，可以打印出最全的信息

set explain_level=3;

profile命令：

执行sql语句之后执行，可以打印出更加详细的执行步骤，

主要用于查询结果的查看，集群的调优等

select * from stu;
profile;

? 注意:在hive窗口当中插入的数据或者新建的数据库或者数据库表，在impala当中是不可直接查询到的，需要刷新数据库，在impala-shell当中插入的数据，在impala当中是可以直接查询到的，不需要刷新数据库，其中使用的就是catalog这个服务的功能实现的，catalog是impala1.2版本之后增加的模块功能，主要作用就是同步impala之间的元数据

1.2、创建数据库

1.1.1进入impala交互窗口

impala-shell #进入到impala的交互窗口

1.1.2查看所有数据库

show databases;

1.1.3创建与删除数据库

创建数据库

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydb1;
drop database  if exists  mydb;

1.3、 创建数据库表

创建student表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS mydb1.student (name STRING, age INT, contact INT );

创建employ表

create table employee (Id INT, name STRING, age INT,address STRING, salary BIGINT);

1.3.1、 数据库表中插入数据

insert into employee (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)VALUES (1, 'Ramesh', 32, 'Ahmedabad', 20000 );
insert into employee values (2, 'Khilan', 25, 'Delhi', 15000 );
Insert into employee values (3, 'kaushik', 23, 'Kota', 30000 );
Insert into employee values (4, 'Chaitali', 25, 'Mumbai', 35000 );
Insert into employee values (5, 'Hardik', 27, 'Bhopal', 40000 );
Insert into employee values (6, 'Komal', 22, 'MP', 32000 );

数据的覆盖

Insert overwrite employee values (1, 'Ram', 26, 'Vishakhapatnam', 37000 );

执行覆盖之后，表中只剩下了这一条数据了

另外一种建表语句

create table customer as select * from employee;

1.3.2、 数据的查询

select * from employee;
select name,age from employee; 

1.3.3、 删除表

DROP table  mydb1.employee;

1.3.4、 清空表数据

truncate  employee;

1.3.5、 创建视图

CREATE VIEW IF NOT EXISTS employee_view AS select name, age from employee;

1.3.6、 查看视图数据

select * from employee_view;

1.4、order by语句

基础语法

select * from table_name ORDER BY col_name [ASC|DESC] [NULLS FIRST|NULLS LAST]
Select * from employee ORDER BY id asc;

1.5、group by 语句

Select name, sum(salary) from employee Group BY name; 

1.6、 having 语句

基础语法

select * from table_name ORDER BY col_name [ASC|DESC] [NULLS FIRST|NULLS LAST]

按年龄对表进行分组，并选择每个组的最大工资，并显示大于20000的工资

select max(salary) from employee group by age having max(salary) > 20000

1.7、 limit语句

select * from employee order by id limit 4;

2、impala当中的数据表导入几种方式

第一种方式，通过load hdfs的数据到impala当中去

create table user(id int ,name string,age int ) row format delimited fields terminated by "\t";

准备数据user.txt并上传到hdfs的 /user/impala路径下去

上传user.txt到hadoop上去：

hdfs dfs -put user.txt /user/impala/

查看是否上传成功：

hdfs dfs -ls /user/impala

1       kasha   15
2       fizz        20
3       pheonux    30
4       manzi  50

加载数据

load data inpath '/user/impala/' into table user;

查询加载的数据

select  *  from  user;

如果查询不不到数据，那么需要刷新一遍数据表

refresh  user;

第二种方式：

create  table  user2   as   select * from  user;

第三种方式：

insert  into  #不推荐使用 因为会产生大量的小文件

千万不要把impala当做一个数据库来使用

第四种方式：

insert  into  select  #用的比较多

第二章 impala基础使用

标签：新建   png   date   fresh   窗口   nat   --   field   连接   

原文地址：https://www.cnblogs.com/-xiaoyu-/p/11186672.html