Hive DML及事务表

1.Load加载数据

• 不管路径在哪里，只有把数据文件移动到对应的表文件夹下面，Hive才能映射解析成功;
• 最原始暴力的方式就是使用hadoop fs -put/-mv等方式直接将数据移动到表文件夹下;但Hive推荐使用Load指令
• 将数据文件移动到Hive对应的位置
• 纯粹的移动、纯粹的复制

1.1Load语法

1.1.1 filepath

1.1.2 local

我们把指令打到Hive的服务器上，Hive执行携带LOCAL的指令，filepath就是从Hive的服务器找，而不是从自己电脑本地找

1.1.3overwrite

如果使用了OVERWRITE关键字，则目标表（或者分区）中的已经存在的数据会被删除，然后再将file写入

例如：如果Android和IOS两个日志表都是按day分区，中间表也按day分区，那么需要再针对source进行静态分区，防止二者互相overwrite

1.1.4into

into就是追加，但可能出现“写入中断导致的数据重复”等问题。因此一般都是用overwrite

1.2 Hive3.0新特性

主要是对LOAD加载时，把多余的字段用于匹配分区

本来加载的时候没有指定分区，语句是报错的，但是文件的格式符合表的结构，前两个是col1,col2,最后一个是分区字段col3，则此时会将load语句转换成为insert as select语句。

2.insert加载数据

• 在RDBMS（关系数据库管理系统）中，insert + values的插入数据方式很常用，也很快。但是在Hive中哪怕是只插入一条数据，底层也是走MapReduce，这也是数仓只能用作OLAP（联机分析处理），不能用作OLTP（在线/联机事务处理）的主要原因
• insert操作只看字段按顺序映射，因此在执行insert + select的时候必须把字段顺序确定好，多余的字段也是按顺序进行分区

静态insert：

insert into table da_luna.tmp_withtest partition(day_partition = '2022-11-13') values(123,'2022-11-12')

2.1 官方推荐的数据加载方式load及其优缺点

官方推荐：把数据清洗为结构化文件，然后通过load加载到表中

• 优点：效率高
• 缺点：但这样无法处理以下场景（只需要部分字段、需要对数据进行处理后再插入）

2.2 多重插入multiple insert

• 翻译为多次插入，多重插入，其核心功能是:一次扫描，多次插入。
• 语法目的就是减少扫描的次数，在一次扫描中。完成多次insert操作。

注意区分与“with中间表”的区别

2.3动态分区插入

上面的用load指令加载数据永远都是只能把partition写死（静态分区）
而通过insert + select ，每行的最后多余的字段就 按顺序 动态映射分区

2.3.1 set参数

• 允许动态分区：set hive.exec.dynamic.partition=true;
• 全字段动态分区： set hive.mapred.mode=nonstrict;这里可选strict（严格模式，必须指定至少一个静态分区，防止用户意外覆盖所有分区），也可以选择nonstrict允许所有分区都是动态的

2.4导出数据insert directory

• Hive支持 将select查询的结果导出成文件（select的结果是对象，因此在转化为文件时可以重新指定其存储格式等）
• 导出类似于hadoop fs -put，并且是一个overwrite操作，因此需要考虑分区情况（指定到分区上的路径）和覆盖的情况

3.事务表（用于支持update和delete，不是insert）

• 事务表是通过增量表delta+事务id 实现ACID的
• 只有建表时指定了属性参数TBLPROPERTIES ('transactional' = 'true');的才能在update、delete操作时产生delta表和delete_delta表
• 如果在创建表时不指定为事务表，那么在update、delete操作时直接报错Error while compiling statement: FAILED: SemanticException [Error 10294]: Attempt to do update or delete using transaction manager that does not support these operations.

3.1事务表的创建

需要设置set和TBLPROPERTIES变量

--Hive中事务表的创建使用
--1、开启事务配置（可以使用set设置当前session生效 也可以配置在hive-site.xml中）
set hive.support.concurrency = true; --Hive是否支持并发
set hive.enforce.bucketing = true; --从Hive2.0开始不再需要  是否开启分桶功能
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict; --动态分区模式  非严格
set hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager; --
set hive.compactor.initiator.on = true; --是否在Metastore实例上运行启动压缩合并
set hive.compactor.worker.threads = 1; --在此metastore实例上运行多少个压缩程序工作线程。


--事务表的创建
CREATE TABLE emp (id int, name string, salary int)
STORED AS ORC TBLPROPERTIES ('transactional' = 'true');

3.2局限性

3.3为何需要事务表

虽然Hive面向分析，HDFS不支持随机修改文件，但总有一些情况需要对某一行数据进行修改，总不可能每次都重写一遍文件吧，如下场景：

• Flume、KafKa之类的流式传输到现有分区，可能产生脏读
• 某些收集的数据不正确or必须修改（局部修正）

3.4实现原理

3.4.1 delta文件与delete_delta文件

3.4.2 Compator合并器

• 小合并：类似合并多个AOF记录
• 大合并：类似Redis4之后将RDB+AOF合并为新的RDB

4.update和delete