流程图：

flowchart TD
A(开始)
B(创建外部表)
C(创建parquet表)
D(将数据导入parquet表)
E(查询parquet表)
F(结束)

A-->B
B-->C
C-->D
D-->E
E-->F

步骤及代码：

  1. 创建外部表：
CREATE EXTERNAL TABLE external_table
(
  column1 datatype,
  column2 datatype,
  ...
)
STORED AS PARQUET
LOCATION '/path/to/external_table/';
  • external_table：外部表的名称。
  • column1, column2, ...：表的列名及对应的数据类型。
  • datatype：列的数据类型。
  • STORED AS PARQUET：指定存储格式为Parquet。
  • /path/to/external_table/：指定外部表的存储路径。
  1. 创建Parquet表：
CREATE TABLE parquet_table
(
  column1 datatype,
  column2 datatype,
  ...
)
STORED AS PARQUET;
  • parquet_table：Parquet表的名称。
  • column1, column2, ...：表的列名及对应的数据类型。
  • datatype：列的数据类型。
  • STORED AS PARQUET：指定存储格式为Parquet。
  1. 将数据导入Parquet表：
INSERT INTO parquet_table
SELECT column1, column2, ...
FROM external_table;
  • parquet_table：目标表名。
  • external_table：源表名。
  • column1, column2, ...：需要导入的列名。
  1. 查询Parquet表：
SELECT *
FROM parquet_table;
  • parquet_table：需要查询的表名。

代码解释：

  1. 创建外部表时，使用CREATE EXTERNAL TABLE语句指定表的名称和列的数据类型，并通过STORED AS PARQUET将存储格式设置为Parquet，然后指定外部表的存储路径。
  2. 创建Parquet表时，使用CREATE TABLE语句指定表的名称和列的数据类型，并通过STORED AS PARQUET将存储格式设置为Parquet。
  3. 将数据导入Parquet表时，使用INSERT INTO语句将外部表的数据插入到Parquet表中。通过SELECT语句指定需要导入的列名。
  4. 查询Parquet表时，使用SELECT语句查询Parquet表的所有数据。

代码示例：

-- 创建外部表
CREATE EXTERNAL TABLE external_table
(
  column1 int,
  column2 string
)
STORED AS PARQUET
LOCATION '/user/hive/external_table/';

-- 创建Parquet表
CREATE TABLE parquet_table
(
  column1 int,
  column2 string
)
STORED AS PARQUET;

-- 将数据导入Parquet表
INSERT INTO parquet_table
SELECT column1, column2
FROM external_table;

-- 查询Parquet表
SELECT *
FROM parquet_table;

饼状图：

pie
  title Parquet存储格式使用情况
  "Parquet" : 70
  "其他格式" : 30

根据当前的饼状图，Parquet存储格式占总体存储格式的70%，其他格式占30%。由于Parquet在大数据处理中具有较高的性能和压缩效果，因此在实际应用中被广泛使用。

通过以上步骤和代码，你可以成功实现"Hive Parquet"。希望对你有帮助！