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如何在运行时将数据从Hive脚本中的外部表转储到临时表(而不实际创建临时表)

在Hive中,可以使用INSERT INTO语句将数据从外部表转储到临时表,而不实际创建临时表。以下是详细的步骤:

  1. 创建外部表:首先,需要创建一个外部表,该表将作为数据源。外部表是指在Hive中定义的表,但实际数据存储在外部存储系统中,比如HDFS或S3。可以使用CREATE EXTERNAL TABLE语句创建外部表,并指定数据的存储位置和格式。
  2. 创建临时表:接下来,需要创建一个临时表,该表将用于存储从外部表中转储的数据。临时表是指在Hive中定义的表,但其数据不会持久化存储,而是在会话结束后自动删除。可以使用CREATE TABLE语句创建临时表,并定义表的结构。
  3. 转储数据:使用INSERT INTO语句将外部表中的数据转储到临时表中。INSERT INTO语句可以指定从外部表选择的列,并将结果插入到临时表中。例如:
  4. 转储数据:使用INSERT INTO语句将外部表中的数据转储到临时表中。INSERT INTO语句可以指定从外部表选择的列,并将结果插入到临时表中。例如:
  5. 在这个例子中,temporary_table是临时表的名称,external_table是外部表的名称,column1、column2等是要选择的列,condition是一个可选的筛选条件。
  6. 注意:由于临时表是会话级别的,所以在同一个会话中可以多次转储数据到同一个临时表中。
  7. 使用临时表:一旦数据被转储到临时表中,就可以在Hive中使用临时表进行查询、分析或其他操作。临时表的使用方式与普通表相同。

总结起来,将数据从Hive脚本中的外部表转储到临时表的步骤包括创建外部表、创建临时表、使用INSERT INTO语句将数据转储到临时表中,然后可以在Hive中使用临时表进行后续操作。这种方法可以避免实际创建临时表,而是将数据存储在临时表中进行处理。

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Hive的基本知识(一)

Hive 组件 用户接口:包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中,CLI(command line interface)为shell命令行; Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互,类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储:通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。 Driver驱动程序,包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器 : 完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中,并在随后有执行引擎调用执行。 执行引擎:Hive本身并不直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive支持MapReduce、 Tez、Spark3种执行引擎。 Hive基本使用 链接方式: 1.使用hive本地连接 2.开启hiveserver2远程服务,使用beeline连接 3.使用hive参数执行任务 hive -e ‘执行语句’ hive -f ‘执行脚本文件’

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Hive 整体介绍

Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。         Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能         综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理         Hive基本功能及概念             database             table             外部表,内部表,分区表         Hive安装             1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改)             2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改)             3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive         Hive基本语法:             1. 创建库:create database dbname             2. 创建表:create table tbname                 Hive操作:             1. Hive 命令行交互式             2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行             3. Beeline 脚本化运行                 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档)                 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本         数据导入:             1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table ..             2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table ..             3. 直接在Hive表目录创建数据         Hive表类型:             1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。             2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。             3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。             4. CTAS建表         HQL             1. 单行操作:array,contain等             2. 聚合操作:(max,count,sum)等             3. 内连接,外连接(左外,右外,全外)             4. 分组聚合 groupby             5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询             6. 子查询:                 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果             7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数                 转换:字符与整形,字符与时间,                 字符串:切割,合并,                 函数:contain,max/min,sum,             8. 复合类型                 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符                 array(value)指定字符分隔符                 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符             9. 窗口分析函数             10. Hive对Json的支持

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