同关系型数据库一样,Hive中也支持视图(View)和分区(Partition),但与关系型数据库中的有所区别,本文简单介绍Hive中视图和分区的示例。

在真实业务场景下,视图的应用比较少,分区使用的非常多,因此建议对分区这块多花的时间来了解。

四、Hive的视图和分区

4.1 Hive中的视图

和关系型数据库一样,Hive中也提供了视图的功能,注意Hive中视图的特性,和关系型数据库中的稍有区别:

只有逻辑视图,没有物化视图;

视图只能查询,不能Load/Insert/Update/Delete数据;

视图在创建时候,只是保存了一份元数据,当查询视图的时候,才开始执行视图对应的那些子查询;

4.1.1 创建视图

CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] [db_name.]view_name [(column_name [COMMENT column_comment], …) ]
[COMMENT view_comment]
[TBLPROPERTIES (property_name = property_value, …)]
AS SELECT …;

例如:

CREATE VIEW IF NOT EXISTS v_lxw1234 (url COMMENT ‘url’)
COMMENT ‘view lxw1234′
AS SELECT url FROM lxw1234
WHERE url LIKE ‘http://%’
LIMIT 100;

4.1.2 删除视图

DROP VIEW IF EXISTS v_lxw1234;

4.1.3 修改视图

ALTER VIEW v_lxw1234 AS
SELECT url FROM lxw1234 limit 500;

更多关于Hive视图的介绍,请参考官方文档:

4.2 Hive中的表分区

Hive中的表分区比较简单,就是将同一组数据放到同一个HDFS目录下,当查询中过滤条件指定了某一个分区值时候,只将该分区对应的目录作为Input,从而减少MapReduce的输入数据,提高查询效率。

4.2.1 创建分区表

CREATE EXTERNAL TABLE t_lxw1234 (
id INT,
ip STRING COMMENT ‘访问者IP’,
avg_view_depth DECIMAL(5,1),
bounce_rate DECIMAL(6,5)
) COMMENT ‘lxw的大数据田地-lxw1234.com’
PARTITIONED BY (month STRING, day STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ‘,’
STORED AS textfile;

在创建表时候,使用PARTITIONED BY关键字来指定该表为分区表,后面括号中指定了分区的字段和类型,分区字段可以有多个,在HDFS中对应多级目录。

比如,上面的表t_lxw1234分区month=’2015-06’,day=’2015-06-15’对应HDFS上的路径为:/user/hive/warehouse/default.db/t_lxw1234/month=2015-06/day=2015-06-15/,当查询中指定了month=’2015-06’ AND day=’2015-06-15’,MapReduce直接从该目录中读取数据,如果只指定了month=’2015-06’,那么MapReduce将/month=2015-06/下所有的子目录都作为Input。

4.2.2 添加分区

使用INSERT添加分区:

往分区中追加数据:

INSERT INTO TABLE t_lxw1234 PARTITION (month = ‘2015-06′,day = ‘2015-06-15′)
SELECT * FROM dual;

覆盖分区数据:

INSERT overwrite TABLE t_lxw1234 PARTITION (month = ‘2015-06′,day = ‘2015-06-15′)
SELECT * FROM dual;

使用ALTER TABLE添加分区:

ALTER TABLE t_lxw1234 ADD PARTITION (month = ‘2015-06′,day = ‘2015-06-15′) location ‘hdfs://namenode/tmp/lxw1234/month=2015-06/day=2015-06-15/';

4.2.3 查看分区对应的HDFS路径

使用命令 show partitions t_lxw1234; 查看表的所有分区:

hive> show partitions t_lxw1234;
OK
month=2015-01/day=2015-01-25
month=2015-01/day=2015-01-31
month=2015-02/day=2015-02-15
month=2015-02/day=2015-02-28
month=2015-03/day=2015-03-15
month=2015-03/day=2015-03-31

使用desc formatted t_lxw1234 partition (month = ‘2015-01’ , day = ‘2015-01-25′);

查看该分区的详细信息,包括该分区在HDFS上的路径:

Location:               hdfs://namenode/user/hive/warehouse/default.db/t_lxw1234/month=2015-01/day=2015-01-25/

4.2.4 删除分区

可以使用 ALTER TABLE t_lxw1234 DROP PARTITION (month = ‘2015-01’, day = ‘2015-01-25’);

删除一个分区;

同内部表和外部表,如果该分区表为外部表,则分区对应的HDFS目录数据不会被删除。