Hive踩坑指南

1  Hive简介

Hive是一个数据仓库基础工具，在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。

它提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。但是不要把Hive当作以下东西：

• 一个关系数据库
• 一个设计用于联机事务处理（OLTP）
• 实时查询和行级更新的语言

它只是一个数据仓库，存放的都是文件。Hive有具以下特点：

• 它存储架构在一个数据库中并处理数据到HDFS
• 它是专为OLAP设计
• 它提供SQL类型语言查询叫HiveQL或HQL
• 它是熟知，快速，可扩展和可扩展的

2  常用操作

由于Hive操作与SQL语句有一定程度上的不同，故记录一下。

• 创建表：

  create table tmp.tbl_website_about(domain string, home string, about string, service string, product string);

• 增加字段：

  ALTER TABLE tmp.tbl_website_about ADD COLUMNS(language STRING);

• 保留字段，其余字段全删除：

  ALTER TABLE tmp.tbl_website_about REPLACE COLUMNS(language STRING);

  注意，该代码表示只保留language字段，其余全删除。

• 插入多条数据：

  insert into tmp.tbl_website_about values('1','2','3','4','5','6'),('q','w','e','r','t','y');

  注意，因为Hive是默认以换行符作为字段分隔符，所以在插入文本时往往会因换行符导致若干问题出现，此问题暂无解决方法，只能将 替换为空格后再进行存储，也可以参考这篇文章。
• 删除表中所有数据：

  truncate table tmp.tbl_website_about;

  注意，Hive不支持delete删除，也不支持where行删除。
• 删除表（可恢复）：

  drop table tmp.tbl_website_about;

• 永久删除表（不可恢复）：

  drop table tmp.tbl_website_about purge;

3  Tidb数据库的表中数据复制到Hive

1. 进入到HIve的服务器内，并进入指定用户，例如：

   $ ssh emr-v2-gateway
   $ sudo su - hadoop

2. 通过以下指令进入到spark-shell。

   spark-shell --executor-memory 8g --driver-memory 4g --num-executors 5

3. 通过以下指令复制表内容。

   val df = spark.sql("select * from tidb_spider.tbl_website_about")
   df.write.mode("overwrite").saveAsTable("tmp.tbl_website_about_test")

   注意，overwrite表示全覆盖，即使表字段不同，也会根据Tidb中的字段结构重新规划字段结构。

4  CSV文件导入Hive

在实际应用中，往往需要将CSV文件导入到Hive中，方便于多表查询。

将本机文件上传至将远程服务器可以参考这篇文章，CSV文件转为Hive可以参考以下步骤。

1. 根据SCV的字段结构在hive中创建表，例如：

   create table tmp.website_about_dolang(domain string, language string) row format delimited fields terminated by ','; 

   注意，一定要以逗号为分隔符。

2. 进入到Hive的服务器内，并进入指定用户，例如：

   $ ssh emr-v2-gateway
   $ sudo su - hadoop

3. 输入 hive 指令，进入HIve。
4. 输入以下指令，导表。

   $ load data local inpath '/home/hadoop/andrew/domainLanguage.csv' overwrite into table website_about_dolang;