hive 关联表和外表的区别:
1. 外部表需要external关键之,location是数据文件默认存放位置,不管是不管是select 还是load的数据都存放在这里。导入数据到外部表,数据并没有mv到数据仓库目录,而是在loacation目录。
2.内部表建表时也能加上location,作用和外部表一样,都是表数据的存放路径,不同的是drop table时内部表会将hdfs上的数据也删掉,外部表仅仅是删除表的元数据,原始数据不会删除。
Hive 外表的优点:
1.安全,外部表不用担心表删除带来的风险。在Hive当中,对于外部表来说,我们在删除表数据的时候,删除的仅仅是表的元数据信息,但是却不能删除掉表中的真实数据。
2.灵活,方便数据共享,使用更加灵活。
外部数据
hive> dfs -ls /dw/im/prod/sessionContent;
Found 7 items
drwxr-xr-x - icosc hadoop 0 2018-11-07 23:55 /dw/im/prod/sessionContent/2018-11-07
drwxr-x--x - hadoop hadoop 0 2018-11-08 23:55 /dw/im/prod/sessionContent/2018-11-08
drwxr-x--x - hadoop hadoop 0 2018-11-09 23:55 /dw/im/prod/sessionContent/2018-11-09
drwxr-x--x - hadoop hadoop 0 2018-11-10 23:55 /dw/im/prod/sessionContent/2018-11-10
drwxr-x--x - hadoop hadoop 0 2018-11-11 23:55 /dw/im/prod/sessionContent/2018-11-11
drwxr-x--x - hadoop hadoop 0 2018-11-12 23:55 /dw/im/prod/sessionContent/2018-11-12
drwxr-x--x - hadoop hadoop 0 2018-11-13 13:55 /dw/im/prod/sessionContent/2018-11-13
hive>
创建Hive外表
根据数据的存放位置,我在建表 sql 中指定 location
use temp;
create external table tmp_im_session_content(
`eventType` string comment "会话类型",
`channelId` int comment "渠道 id",
`sourceType` int comment "",
`sessionId` string COMMENT "会话session id",
`cId` string COMMENT "会话 id",
`userId` string COMMENT "用户id",
`vccId` string COMMENT "企业 id",
`total` int COMMENT "",
`index` int COMMENT '标识本次是第几次发送会话内容,从1开始 (每次最多发送10条聊天内容)',
`content` array<struct<`from`:int,`to`:int,content:string,msgtype:int,`sequence`:bigint,createtime:bigint,errorcode:int,errorstring:string,status:int>> COMMENT '会话内容'
)
PARTITIONED BY (`date` string)
location "/dw/im/prod/sessionContent"
TBLPROPERTIES ("comment"="IM 会话内容 by gz");
use temp;
create external table tmp_im_session_content(
`eventType` string comment "会话类型",
`channelId` int comment "渠道 id",
`sourceType` int comment "",
`sessionId` string COMMENT "会话session id",
`cId` string COMMENT "会话 id",
`userId` string COMMENT "用户id",
`vccId` string COMMENT "企业 id",
`total` int COMMENT "",
`index` int COMMENT '标识本次是第几次发送会话内容,从1开始 (每次最多发送10条聊天内容)',
`content` array<struct<`from`:int,`to`:int,content:string,msgtype:int,`sequence`:bigint,createtime:bigint,errorcode:int,errorstring:string,status:int>> COMMENT '会话内容'
)
PARTITIONED BY (`date` string)
location "/dw/im/prod/sessionContent"
TBLPROPERTIES ("comment"="IM 会话内容 by gz");
数据装载和验证
我们在建表的时候,已经指定了location,但是我们去查的时候,发现并没有数据。
hive> select
> a.*
> from temp.tmp_im_session_content a
> where `date` = '2018-11-07'
> limit 40;
OK
Time taken: 0.107 seconds
hive>
为什么???????????????????
这是因为虽然在HDFS当中数据已经存在了,但是在Hive的元数据仓库中并没有,所以我们查不到数据。
给Hive 外表数据仓库装载数据
-- 创建分区并指定 location
alter table temp.tmp_im_session_content add if not exists partition (`date`='2018-11-07') location '/dw/im/prod/sessionContent/2018-11-07';
-- 验证数据
select
eventType,
channelId,
sourceType,
sessionId,
cId,
userId,
vccId,
total,
index,
content
from temp.tmp_im_session_content a
where `date` = '2018-11-07'
limit 40;
select
a.*
from temp.tmp_im_session_content a
where `date` = '2018-11-07'
limit 40;
-- 验证 ok
修复分区
Hive提供了一个"Recover Partition"的功能。原理相当简单,执行后,Hive会检测如果HDFS目录下存在,但表的metastore中不存在的partition元信息,更新到metastore中。如下:
msck repair table temp.tmp_im_session_content;
问题又来了,查询:
hive> select
> a.*
> from temp.tmp_im_session_content a
> where `date` = '2018-11-08'
> limit 40;
OK
Time taken: 0.107 seconds
hive>
还是没数据。这里就不得不说源数据存放的格式了。我创建的外表分区字段是 date,但是我们的源文件路径是/dw/im/prod/sessionContent/2018-11-08
,按照分区目录的格式应该是/dw/im/prod/sessionContent/date=2018-11-08
。因此,用修复命令没起作用。这就要求在写 HDFS 的时候做好格式约定,避免后续各种意想不到的惊喜
☹。
这个问题,可以通过下面 laod data inpath 一节了解更详细的内容
laod data inpath 装载数据
命令如下:
laod data inpath '/dw/im/prod/sessionContent/2018-11-08' overwrite into table temp.tmp_im_session_content PARTITION (`date`='2018-11-08');
看下源文件状态:
hive> dfs -ls /dw/im/prod/sessionContent/
> ;
Found 7 items
drwxr-xr-x - icosc hadoop 0 2018-11-07 23:55 /dw/im/prod/sessionContent/2018-11-07
drwxr-x--x - hadoop hadoop 0 2018-11-09 23:55 /dw/im/prod/sessionContent/2018-11-09
drwxr-x--x - hadoop hadoop 0 2018-11-10 23:55 /dw/im/prod/sessionContent/2018-11-10
drwxr-x--x - hadoop hadoop 0 2018-11-11 23:55 /dw/im/prod/sessionContent/2018-11-11
drwxr-x--x - hadoop hadoop 0 2018-11-12 23:55 /dw/im/prod/sessionContent/2018-11-12
drwxr-x--x - hadoop hadoop 0 2018-11-13 14:35 /dw/im/prod/sessionContent/2018-11-13
drwxr-x--x - hadoop hadoop 0 2018-11-08 23:55 /dw/im/prod/sessionContent/date=2018-11-08
发现什么没?原来的目录/dw/im/prod/sessionContent/2018-11-09
的目录不见了,但是多了一个/dw/im/prod/sessionContent/date=2018-11-08
的目录。
前面我们提到,如果分区很多的时候,可以通过msck repair table tableName
的方式来修复,但是如果格式不是 Hive 标准的分区文件存储格式,这个命令就没什么卵用。从刚刚的laod data
命令我们也可以看出,此命令会移动数据文件,如果不是标准的问价存储路径,也会根据命令进行相应的调整。这一点很重要,需要记住。
如果需要传递日期变量,可以:
-- 针对标准的分区文件,即显示的按照分区字段存放的数据文件
laod data inpath '/dw/im/prod/sessionContent/date=${date}' overwrite into table temp.tmp_im_session_content PARTITION (`date`='${date}');
OR
-- 针对非标准的,未显示按照分区字段存放的数据文件
laod data inpath '/dw/im/prod/sessionContent/${date}' overwrite into table temp.tmp_im_session_content PARTITION (`date`='${date}');
这里有个小插曲,前面我通过alter table
装载了2018-11-07的数据,目录没有变化,因此有用load data
的方式处理:
laod data inpath '/dw/im/prod/sessionContent/2018-11-07' overwrite into table temp.tmp_im_session_content PARTITION (`date`='2018-11-07');
因为使用了overwrite INTO
,导致/dw/im/prod/sessionContent/date=2018-11-07
的数据被删除了☹️
只好手动将数据又移动回来:
hadoop fs -mv /user/dev/.Trash/181113150000/dw/im/prod/sessionContent/2018-11-07 /dw/im/prod/sessionContent/date=2018-11-07
然后
laod data inpath '/dw/im/prod/sessionContent/date=2018-11-07' into table temp.tmp_im_session_content PARTITION (`date`='2018-11-07');
分区管理
从最前面 HDFS 文件可以看到,还有还6个日期目录,我可以创建5个 alterr table 的语句来装载数据,但是如果有365天的数据需要加载呢?如果写多条365条alter 语句,岂不是很傻?
shell 循环创建
这种方式已经写过,不再赘述,故而此处省略。
load data 方式加载数据
只要load data,数据都会被移动到表的location下面。
删除外表分区管理
-- 删除分区
alter table temp.tmp_im_session_content drop partition(`date`=2018-11-07)
-- 删除分区
alter table temp.tmp_im_session_content drop partition(`date`=2018-11-07)
总结
由于我们的源数据目录没有显示的指定分区字段,因此建表的时候没有指定 location,通过 laod data inpath 命令来装载数据
- load data 命令会移动数据
- laod data inpath ... overwrite 命令使用不当会导致数据被删除,如果看到本文档,可以按照我前面的方式进行处理即可。
- 通过 alter table 的方式装载数据,会将源文件与 对应的 Hive 表仓库进行映射,但是不会移动数据,不会改变目录。