Hive总结（八）Hive数据导出三种方式

今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式。
依据导出的地方不一样，将这些方式分为三种：
（1）、导出到本地文件系统。
（2）、导出到HDFS中；
（3）、导出到Hive的还有一个表中。
为了避免单纯的文字，我将一步一步地用命令进行说明。


一、导出到本地文件系统

1. 　　
   
2. hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp'
   
3.     > select * from wyp;

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这条HQL的执行须要启用Mapreduce完毕，执行完这条语句之后，将会在本地文件系统的/home/wyp/wyp文件夹下生成文件，这个文件是Reduce产生的结果（这里生成的文件名称是000000_0）。我们能够看看这个文件的内容：

1. [wyp@master ~/wyp]$ vim 000000_0
   
2. 5^Awyp1^A23^A131212121212
   
3. 6^Awyp2^A24^A134535353535
   
4. 7^Awyp3^A25^A132453535353
   
5. 8^Awyp4^A26^A154243434355
   
6. 1^Awyp^A25^A13188888888888
   
7. 2^Atest^A30^A13888888888888
   
8. 3^Azs^A34^A899314121

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能够看出。这就是wyp表中的全部数据。数据中的列与列之间的分隔符是^A(ascii码是0001)。

和导入数据到Hive不一样。不能用insert into来将数据导出：

1. 　　
   
2. hive> insert into local directory '/home/wyp/wyp'
   
3.     > select * from wyp;
   
4. NoViableAltException(79@[])
   
5.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser_SelectClauseParser.selectClause(HiveParser_SelectClauseParser.java:683)
   
6.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.selectClause(HiveParser.java:30667)
   
7.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.regular_body(HiveParser.java:28421)
   
8.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatement(HiveParser.java:28306)
   
9.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatementExpression(HiveParser.java:28100)
   
10.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.execStatement(HiveParser.java:1213)
    
11.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.statement(HiveParser.java:928)
    
12.         at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseDriver.parse(ParseDriver.java:190)
    
13.         at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:418)
    
14.         at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:337)
    
15.         at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:902)
    
16.         at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLocalCmd(CliDriver.java:259)
    
17.         at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processCmd(CliDriver.java:216)
    
18.         at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLine(CliDriver.java:413)
    
19.         at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:756)
    
20.         at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:614)
    
21.         at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    
22.         at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
    
23.         at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
    
24.         at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
    
25.         at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)
    
26. FAILED: ParseException line 1:12 missing TABLE at 'local' near 'local' in select clause
    
27. line 1:18 cannot recognize input near 'directory' ''/home/wyp/wyp'' 'select' in select clause

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二、导出到HDFS中
和导入数据到本地文件系统一样的简单，能够用以下的语句实现：

1. 　　
   
2. hive> insert overwrite directory '/home/wyp/hdfs'
   
3.     > select * from wyp;

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将会在HDFS的/home/wyp/hdfs文件夹下保存导出来的数据。

注意，和导出文件到本地文件系统的HQL少一个local，数据的存放路径就不一样了。

三、导出到Hive的还有一个表中

这也是Hive的数据导入方式，例如以下操作：

1. 　
   
2. hive> insert into table test
   
3.     > partition (age='25')
   
4.     > select id, name, tel
   
5.     > from wyp;
   
6. #####################################################################
   
7.            这里输出了一堆Mapreduce任务信息。这里省略
   
8. #####################################################################
   
9. Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 310 msec
   
10. OK
    
11. Time taken: 19.125 seconds
    
12. 
    
13. hive> select * from test;
    
14. OK
    
15. 5       wyp1    131212121212    25
    
16. 6       wyp2    134535353535    25
    
17. 7       wyp3    132453535353    25
    
18. 8       wyp4    154243434355    25
    
19. 1       wyp     13188888888888  25
    
20. 2       test    13888888888888  25
    
21. 3       zs      899314121       25
    
22. Time taken: 0.126 seconds, Fetched: 7 row(s)

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细心的读者可能会问，怎么导入数据到文件里，数据的列之间为什么不是wyp表设定的列分隔符呢？事实上在Hive 0.11.0版本号之间，数据的导出是不能指定列之间的分隔符的，仅仅能用默认的列分隔符，也就是上面的^A来切割。这样导出来的数据非常不直观。看起来非常不方便！

假设你用的Hive版本号是0.11.0。那么你能够在导出数据的时候来指定列之间的分隔符。

以下具体介绍：

在Hive0.11.0版本号新引进了一个新的特性，也就是当用户将Hive查询结果输出到文件，用户能够指定列的切割符，而在之前的版本号是不能指定列之间的分隔符。这样给我们带来了非常大的不变，在Hive0.11.0之前版本号我们通常是这样用的：

1. hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/Documents/result'
   
2. hive> select * from test;
   

复制代码

保存的文件列之间是用^A（x01）来切割

1. 196
   ^A242^A
   3
   
2. 186^A
   302
   ^A3
   
3. 22
   ^A377^A
   1
   
4. 244^A
   51^A
   2

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注意，上面是为了显示方便。而将x01写作^A，在实际的文本编辑器我们是看不到^A的，而是一个奇怪的符号。

如今我们能够用Hive0.11.0版本号新引进了一个新的特性，指定输出结果列之间的分隔符：

1. hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/Documents/result'
   
2. hive> row format delimited
   
3. hive> fields terminated by ' '
   
4. hive> select * from test;

复制代码

再次看出输出的结果

1. 196        242        3
   
2. 186        302        3
   
3. 22        377        1
   
4. 244        51        2

复制代码

结果好看多了。假设是map类型能够用以下语句来切割map的key和value

1. hive> insert overwrite local directory './test-04' 
   
2. hive> row format delimited 
   
3. hive> FIELDS TERMINATED BY ' '
   
4. hive> COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ','
   
5. hive> MAP KEYS TERMINATED BY ':'
   
6. hive> select * from src;

复制代码

依据上面内容。我们来进一步操作：

1. hive> insert overwrite local directory '/home/yangping.wu/local'
   
2.     > row format delimited
   
3.     > fields terminated by ' '
   
4.     > select * from wyp;

复制代码

1. [wyp@master ~/local]$ vim 000000_0
   
2. 5       wyp1    23      131212121212
   
3. 6       wyp2    24      134535353535
   
4. 7       wyp3    25      132453535353
   
5. 8       wyp4    26      154243434355
   
6. 1       wyp     25      13188888888888
   
7. 2       test    30      13888888888888
   
8. 3       zs      34      899314121

复制代码

事实上。我们还能够用hive的-e和-f參数来导出数据。当中-e 表示后面直接接带双引號的sql语句；而-f是接一个文件，文件的内容为一个sql语句，例如以下：

1. 　　
   
2. [wyp@master ~/local][        DISCUZ_CODE_26        ]nbsp; hive -e "select * from wyp" >> local/wyp.txt
   
3. [wyp@master ~/local][        DISCUZ_CODE_26        ]nbsp; cat wyp.txt
   
4. 5       wyp1    23      131212121212
   
5. 6       wyp2    24      134535353535
   
6. 7       wyp3    25      132453535353
   
7. 8       wyp4    26      154243434355
   
8. 1       wyp     25      13188888888888
   
9. 2       test    30      13888888888888
   
10. 3       zs      34      899314121

复制代码

得到的结果也是用 切割的。也能够用-f參数实现：

1. [wyp@master ~/local]$ cat wyp.sql
   
2. select * from wyp
   
3. [wyp@master ~/local]$ hive -f wyp.sql >> local/wyp2.txt

复制代码

上述语句得到的结果也是 切割的。