hive基本操作整理

1.hive模糊搜索表

show tables like '*name*';

2.查看表结构信息

desc formatted table_name;

desc table_name;

3.查看分区信息

show partitions table_name;

4.根据分区查询数据

select table_coulm from table_name where partition_name = '2014-02-25';

5.查看hdfs文件信息

dfs -ls /user/hive/warehouse/table02;

6.从文件加载数据进表(OVERWRITE覆盖,追加不需要OVERWRITE关键字)

LOAD DATA LOCAL INPATH 'dim_csl_rule_config.txt' OVERWRITE into table dim.dim_csl_rule_config;

--从查询语句给table插入数据

INSERT OVERWRITE TABLE test_h02_click_log PARTITION(dt) select *

from stage.s_h02_click_log where dt='2014-01-22' limit 100;

7.导出数据到文件

insert overwrite directory '/tmp/csl_rule_cfg' select a.* from dim.dim_csl_rule_config a;

hive -e "select day_id,pv,uv,ip_count,click_next_count,second_bounce_rate,return_visit,pg_type from tmp.tmp_h02_click_log_baitiao_ag_sum where day_id in ('2014-03-06','2014-03-07','2014-03-08','2014-03-09','2014-03-10');"> /home/jrjt/testan/baitiao.dat;

8.自定义udf函数

1.继承UDF类

2.重写evaluate方法

3.把项目打成jar包

4.hive中执行命令add jar /home/jrjt/dwetl/PUB/UDF/udf/GetProperty.jar;

5.创建函数create temporary function get_pro as 'jd.Get_Property'//jd.jd.Get_Property为类路径;

9.查询显示列名及行转列显示

set hive.cli.print.header=true; // 打印列名

set hive.cli.print.row.to.vertical=true; // 开启行转列功能, 前提必须开启打印列名功能

set hive.cli.print.row.to.vertical.num=1; // 设置每行显示的列数

10.查看表文件大小,下载文件到某个目录,显示多少行到某个文件

dfs -du hdfs://BJYZH3-HD-JRJT-4137.jd.com:54310/user/jrjt/warehouse/stage.db/s_h02_click_log;

dfs -get /user/jrjt/warehouse/ods.db/o_h02_click_log_i_new/dt=2014-01-21/000212_0 /home/jrjt/testan/;

head -n 1000 文件名 > 文件名

11.杀死某个任务不在hive shell中执行

Hadoop job -kill job_201403041453_58315

12.hive-ui路径

http://172.17.41.38/jobtracker.jsp

13.删除分区

alter table tmp_h02_click_log_baitiao drop partition(dt='2014-03-01');

alter table d_h02_click_log_basic_d_fact drop partition(dt='2014-01-17');

14.hive命令行操作

执行一个查询,在终端上显示mapreduce的进度，执行完毕后，最后把查询结果输出到终端上，接着hive进程退出，不会进入交互模式。

hive -e 'select table_cloum from table'

-S，终端上的输出不会有mapreduce的进度，执行完毕，只会把查询结果输出到终端上。这个静音模式很实用，,通过第三方程序调用，第三方程序通过hive的标准输出获取结果集。

hive -S -e 'select table_cloum from table'

执行sql文件

hive -f hive_sql.sql

15.hive上操作hadoop文件基本命令

查看文件大小

dfs -du /user/jrjt/warehouse/tmp.db/tmp_h02_click_log/dt=2014-02-15;

删除文件

dfs -rm /user/jrjt/warehouse/tmp.db/tmp_h02_click_log/dt=2014-02-15;

16.插入数据sql、导出数据sql

1.insert 语法格式为：

基本的插入语法：

INSERT OVERWRITE TABLE tablename [PARTITON(partcol1=val1,partclo2=val2)]select_statement FROM from_statement

insert overwrite table test_insert select * from test_table;

对多个表进行插入操作：

FROM fromstatte

INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITON(partcol1=val1,partclo2=val2)]select_statement1

INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITON(partcol1=val1,partclo2=val2)]select_statement2

from test_table

insert overwrite table test_insert1

select key

insert overwrite table test_insert2

select value;

insert的时候，from子句即可以放在select 子句后面，也可以放在 insert子句前面。

hive不支持用insert语句一条一条的进行插入操作，也不支持update操作。数据是以load的方式加载到建立好的表中。数据一旦导入就不可以修改。

2.通过查询将数据保存到filesystem

INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory SELECT.... FROM .....

导入数据到本地目录：

insert overwrite local directory '/home/zhangxin/hive' select * from test_insert1;

产生的文件会覆盖指定目录中的其他文件，即将目录中已经存在的文件进行删除。

导出数据到HDFS中：

insert overwrite directory '/user/zhangxin/export_test' select value from test_table;

同一个查询结果可以同时插入到多个表或者多个目录中：

from test_insert1

insert overwrite local directory '/home/zhangxin/hive' select *

insert overwrite directory '/user/zhangxin/export_test' select value;

17.mapjoin的使用应用场景：

1.关联操作中有一张表非常小

2.不等值的链接操作

select /*+ mapjoin(A)*/

f.a,f.b

from

A t join B f on ( f.a=t.a and f.ftime=20110802)

18.perl启动任务

perl /home/jrjt/dwetl/APP/APP/A_H02_CLICK_LOG_CREDIT_USER/bin/a_h02_click_log_credit_user.pl

APP_A_H02_CLICK_LOG_CREDIT_USER_20140215.dir >& /home/jrjt/dwetl/LOG/APP/20140306/a_h02_click_log_credit_user.pl.4.log

19.查看perl进程

ps -ef|grep perl

20.hive命令移动表数据到另外一张表目录下并添加分区

dfs -cp /user/jrjt/warehouse/tmp.db/tmp_h02_click_log/dt=2014-02-18 /user/jrjt/warehouse/ods.db/o_h02_click_log/;

dfs -cp /user/jrjt/warehouse/tmp.db/tmp_h02_click_log_baitiao/* /user/jrjt/warehouse/dw.db/d_h02_click_log_baitiao_basic_d_fact/;--复制所有分区数据

alter table d_h02_click_log_baitiao_basic_d_fact add partition(dt='2014-03-11') location '/user/jrjt/warehouse/dw.db/d_h02_click_log_baitiao_basic_d_fact/dt=2014-03-11';

21.导出白条数据

hive -e "select day_id,pv,uv,ip_count,click_next_count,second_bounce_rate,return_visit,pg_type from tmp.tmp_h02_click_log_baitiao_ag_sum where day_id like '2014-03%';"> /home/jrjt/testan/baitiao.xlsx;

22.hive修改表名

ALTER TABLE o_h02_click_log_i RENAME TO o_h02_click_log_i_bk;

23.hive复制表结构

CREATE TABLE d_h02_click_log_baitiao_ag_sum LIKE tmp.tmp_h02_click_log_baitiao_ag_sum;

24.hive官网网址

https://cwiki.apache.org/conflue ... ionandConfiguration

http://www.360doc.com/content/12/0111/11/7362_178698714.shtml

25.hive添加字段

alter table tmp_h02_click_log_baitiao_ag_sum add columns(current_session_timelenth_count bigint comment '页面停留总时长');

ALTER TABLE tmp_h02_click_log_baitiao CHANGE current_session_timelenth current_session_timelenth bigint comment '当前会话停留时间';

26.hive开启简单模式不启用mr

set hive.fetch.task.conversion=more;

27.以json格式输出执行语句会读取的input table和input partition信息

Explain dependency query