Hive 查看表文件格式
在Hive中,我们可以使用DESCRIBE
语句来查看表的结构,包括列名、数据类型等信息。但是有时候我们也希望了解表的文件格式,例如文件类型、存储方式等,以便更好地理解数据的存储和访问方式。本文将介绍如何使用Hive查看表的文件格式。
查看表的文件格式
要查看表的文件格式,我们可以使用Hive的DESCRIBE FORMATTED
语句。这个语句将显示表的详细信息,包括文件格式和存储位置等。
下面是一个示例表的创建语句:
CREATE TABLE my_table (
id INT,
name STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;
该表使用逗号作为字段分隔符,并存储为文本文件。
现在,我们可以使用DESCRIBE FORMATTED
语句来查看表的文件格式:
DESCRIBE FORMATTED my_table;
执行上述语句后,我们会得到一个包含表详细信息的结果集。在结果集中,我们可以查看到表的文件格式和存储位置等信息。
下面是一个示例结果集:
col_name data_type comment
id int
name string
# Storage Information
SerDe Library: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
InputFormat: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
OutputFormat: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
Compressed: No
Num Buckets: -1
Bucket Columns: []
Sort Columns: []
Storage Desc Params:
field.delim = ,
serialization.format = ,
在结果集的最后一部分,我们可以看到SerDe Library
、InputFormat
和OutputFormat
等信息。这些信息描述了表的文件格式和存储方式。
示例分析
通过上述示例,我们可以得到以下信息:
- 文件格式:上述示例中,表的文件格式为文本文件(TextFile)。
- SerDe Library:SerDe是Hive中的一个概念,它负责表的序列化和反序列化。上述示例中,表使用了
LazySimpleSerDe
作为SerDe Library。 - InputFormat:输入格式描述了如何读取表中的数据。上述示例中,表的输入格式为
TextInputFormat
。 - OutputFormat:输出格式描述了如何写入表中的数据。上述示例中,表的输出格式为
HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
。
通过这些信息,我们可以更好地了解表的存储和访问方式。例如,如果表的文件格式为文本文件,那么我们可以通过文本处理工具对表中的数据进行处理和分析。另外,通过了解表的SerDe Library,我们可以知道如何自定义序列化和反序列化过程。
总结
通过Hive的DESCRIBE FORMATTED
语句,我们可以查看表的详细信息,包括文件格式和存储方式等。这些信息对于理解数据的存储和访问方式非常有帮助。在使用Hive时,我们可以根据表的文件格式选择适当的处理和分析工具,以更好地处理和利用数据。
希望本文对你了解Hive表的文件格式有所帮助!
stateDiagram
[*] --> 查看文件格式
查看文件格式 -->[*]
pie
title 文件格式分布
"Parquet" : 40
"ORC" : 30
"TextFile" : 20
"Avro" : 10
代码示例:
CREATE TABLE my_table (
id INT,
name STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;
DESCRIBE FORMATTED my_table;
col_name data_type comment
id int
name string
# Storage Information
SerDe Library: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
InputFormat: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
OutputFormat: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
Compressed: No
Num Buckets