Hive加载数据、使用复合数据类型
原创
Hive数据仓库中加载数据文件，使用HDFS管理数据文件，使用数组、映射数据类型存储数据
1.使用load加载
在本地数据创建数据文件：
vi /tmp/data.txt1,jack nn,25,男,1995-01-01
2,jerry ss,30,女,1990-05-10
3,joker dd,35,男,1985-10-23在Hive中新建表：
create database if not exists z3;
create table if not exists z3.mate(
id int,
name string,
age int,
gender string,
birthday date
) comment '张三用来记录朋友生日的表'
row format delimited
fields terminated by ',';加载data.txt中的所有行到z3.mate表中：
load data local inpath '/tmp/data.txt' into table z3.mate;分析：加载本地文件需要加上local选项
完成加载后查询：
use z3;
select * from mate;
查看文件的绝对路径
从本地文件系统加载数据一般使用/开头的绝对路径，快速得到某个文件的绝对路径可以使用readlink -f或者locate命令
在HDFS中查看数据文件
加载到Hive数据仓库以后，数据文件会保存在默认存储位置，一般不经过额外设置是/user/hive/warehouse这个路径，要查看这个路径，需要使用HDFS的命令
hadoop fs -ls /user/hive/warehouse在使用HDFS文件系统时，使用hadoop fs和hdfs dfs效果是一样的，只是写法不一样
估算文件大小：
hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/z3.db/mate
86字节换算过来是 \frac{86}{1024} \approx 0.08 KB
2.预览数据文件
HDFS中可以使用-cat选项在屏幕上打印所有的内容，或者使用 -tail选项查看最近一次追加到文件内的行
一般常用的就是tail命令了，不过只能看最后1KB的文本内容，但是会比cat一次性打出所有内容方便一些
hadoop fs -tail /user/hive/warehouse/z3.db/mate/data.txt
如果要查看文件的头几行，可以组合使用HDFS中的cat和（Linux自带的）more命令，用法如下：
hadoop fs -cat /user/hive/warehouse/z3.db/mate/data.txt | more # 在两个命令中间加上管道符|3.使用相对路径
使用相对路径时需要根据当前工作目录来确定路径
查看目前的工作目录
-- Hive中使用叹号开头表示执行Linux Shell命令，且命令要以分号结尾;
!pwd;
使用相对路径查看文件：
!cp /tmp/data.txt ./d2.txt;
!ls ./d2.txt;这个过程是将数据文件拷贝到当前工作目录下的d2.txt，用于跟之前的data.txt进行区分
使用相对路径加载文件
load data local inpath './d2.txt' into table z3.mate;
查看该数据文件：
hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/z3.db/mate/
4.从HDFS加载数据
先将数据从本地传到HDFS
hadoop fs -mkdir /user/hive/z3
hadoop fs -put /tmp/data.txt /user/hive/z3查看文件路径是否正确：
hadoop fs -ls /user/hive/z3/data.txt分析：能用ls命令查到就可以一会使用这个路径了
使用load加载：
load data inpath '/user/hive/z3/data.txt' into table z3.mate;使用的是绝对路径（HDFS中没有工作目录，所以没有相对路径的用法）
加载后查看：
hadoop fs -ls /user/hive/z3/
文件被移动走了，从原来的位置消失了
查看文件现在所处的位置：
desc formatted z3.mate在其中找到路径这一行：
hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/z3.db/mate
可以使用tail预览：
hadoop fs -tail /user/hive/warehouse/z3.db/mate/data_copy_1.txt
或者使用select查询数据：
可以发现，z3.mate表中一共有三个文件存储了3份同样的数据，使用select会从z3.mate对应的目录中读取所有数据文件，作为一个表来处理
5.加载到分区表
注意使用正确的分区列和分区值
-- 分区表不存在的话先建上
create table if not exists z3.p_mate(
id int,
name string,
age int,
gender string,
birthday date
) comment '分区表'
partitioned by (month int)
row format delimited
fields terminated by ',';样本数据还是使用/tmp/data.txt，但是在加载数据时要指定分区列上的值：
load data local inpath '/tmp/data.txt'
into table z3.p_mate partition (month='10');说明：这里采用了简化操作，将data.txt中的数据全部载入到10月的分区里面了，实际上需要根据生日分到对应的分区中进行存储
6.补充练习：加载数组或者映射类型数据
音乐榜单数据仓库中，尝试使用 ARRAY 来存储一首歌曲在多个榜单（例如日榜，周榜，月榜...）的排名，使用 MAP 来存储歌曲的其他属性，如歌手、发行年份等
step1
定义数据表：
create database if not exists z3music;
use z3music;
drop table if exists music_charts;
create table music_charts (
song_id INT,
song_name STRING,
rankings ARRAY<INT>,
song_attributes MAP<STRING, STRING>
)
row format delimited
fields terminated by ','
collection items terminated by '|'
map keys terminated by ':'
stored as textfile;分析：多个列之间用逗号,分隔，集合内元素用竖线|分隔，映射类型中键和值用冒号:隔开
step2
准备样本数据文件
vi music_chart_samples.txt1,Happy Song,1|2|3,artist:Artist A|year:2020
2,Sad Song,4|5|6,artist:Artist B|year:2021分析：这种表示方法中，只要遇到分隔符号就可以处理得到数据、映射等集合类型
除了使用分隔符号，也有其它的表示方法，例如数组值存储在方括号内，键值对存储在花括号内的情况，那么可以使用正则表达式进行处理
需要注意的是在加载这类有格式的数据时，以表定义中的数据类型为准，例如数组采用整型，那么这个位置如果出现了0-9数字以外的字符都会加载失败，那么这个位置上值为NULL。类似的，字符串的位置上如果是数字也会存为字符串的形式
准备好样本数据文件后，查看该文件的绝对路径：
readlink -f music_chart_samples.txt那么接下来加载的时候可以用这个路径，或者将文件拷贝一份到/tmp目录下再继续
cp music_chart_samples.txt /tmp/music_chart_samples.txt
使用 load data 命令加载该文件到music_charts 表中：
load data local inpath '/tmp/music_chart_samples.txt'
into table z3music.music_charts;
step3
完成加载后，查询数据表中的记录：
select * from z3music.music_charts;
查询某个属性，且该属性存储在MAP类型中，是否可以让这个属性作为二维表的列进行展示呢：
select song_name,
song_attributes['artist'] as artist,
song_attributes['year'] as year
from z3music.music_charts;
select查询里面给列取了别名，但是Hive命令行没有展示表头，所以建议使用beeline连接，可以展示表头并且绘制框线，连接语句是beeline -u jdbc:hive2:// -n scott -p tiger
也可以在浏览器中，登陆到Hue，执行select查询：
最后，ARRAY、MAP等复合数据类型常用的函数和操作符：
- size(array)：返回数组的长度
- array_contains(array, value)：判断数组是否包含某个值
- map_keys(map)：返回map中的所有键组成的集合
- map_values(map)：返回map中的所有值组成的集合
- get(map, key)：通过键获取map中的值
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
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