Hive中导入Amazon S3中的分区表数据的操作

 

Hive中创建S3的外部表

    数据在S3存放的数据是按时间纬度存放的，每天的数据存放在各自的目录下，目录结构如下截图：

       

    每个目录下面的数据是CSV文件，现在将其导入到Hive中进行查询，通过创建对应的表结构：    

CREATE EXTERNAL TABLE `palmplay_log_pv_s3_csv`(
  `meta_id` string COMMENT 'from deserializer',
  `brand` string COMMENT 'from deserializer',
  `channel` string COMMENT 'from deserializer',
  `countrycode` string COMMENT 'from deserializer')
partitioned by (dt String)
ROW FORMAT SERDE
  'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
WITH SERDEPROPERTIES (
   "separatorChar" = "	",
   "quoteChar"     = "'",
   "escapeChar"    = "\"
)
STORED AS TEXTFILE
LOCATION
  's3a://palmplay_log_pv_csv';

    然后通过如下语句进行查询：    

select * from palmplay_log_pv_s3_csv limit 10;
select * from palmplay_log_pv_s3_csv where dt='2018-04-09' limit 10;

    此时是查询不到结果，因为这个时候分区表的分区信息并没有加载到Hive的Metastore中，需要先执行将分区信息加载到Metastore中，才可以查询到数据。

加载表的分区信息到Metastore中

    从S3中将表的分区信息加载到Hive的Metastore中，这个同从HDFS中加载表的分区信息是一样的，执行以下命令进行加载：    

MSCK REPAIR TABLE palmplay_log_pv_s3_csv;

    然后再执行select查询就可以查询到数据了。

    注：可以使用hive.metastore.fshandler.threads参数（缺省值为15，配置在hive-site.xml中）来增加用于在MSCK阶段中扫描分区的线程数。

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对表进行分析
    在Amazon S3上处理数据时，分析表的步骤与在HDFS中处理数据时的步骤相同。
    可以通过设置hive.stats.autogather = true或运行analyze table table_name compute statistics命令自动收集表统计信息，例如：
ANALYZE TABLE table_name PARTITION（dt ='2018-04-09'）COMPUTE STATISTICS;
    但是，列统计信息只能通过运行列命令的分析表测试计算统计信息来收集，例如：    

ANALYZE TABLE table_name PARTITION（ds ='2018-04-09'）COLUMNS;

    有关更多信息和示例，请参阅Apache文档。

    参考：https://hortonworks.github.io/hdp-aws/s3-hive/index.html