Hive插入數據詳解

一、Hive插入數據概述

Apache Hive是一個數據倉庫工具，可以處理大量數據並存儲它們，同時提供了SQL查詢功能，是一個用於數據倉庫的數據處理軟件。在Apache Hive中，可以使用插入語句將數據插入Hive表中。插入語句的基本語法如下：

INSERT INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2], ...)]
    select_statement1
    [FROM from_statement]
    [WHERE where_statement]
    [GROUP BY col_list]
    [HAVING having_statement]
    [ORDER BY col_list]
    [LIMIT number];

其中，select_statement1是要插入到表中的數據，from_statement是從其他表中獲取數據的SQL查詢語句，where_statement、group by、having_statement是SQL查詢語句的其他子句。

二、Hive插入數據三種方式

1. 插入數據到非分區表中

對於非分區表，可以使用常規的插入語句來插入數據。例如，創建一個student表，然後用insert語句將數據插入到該表中：

CREATE TABLE student (id INT, name STRING, age INT, gender STRING);
INSERT INTO student values (1, 'Tom', 23, 'M'),(2, 'Jerry', 22, 'F');

該命令將會創建一個student表，並向其中插入兩條數據，id為1和2的學生信息。

2. 插入數據到分區表中

分區表是一種特殊的表格，在Hive中可以使用“PARTITIONED BY”關鍵字創建。分區是根據表中的一列進行的，列名通常是分區列名（即PARTITION BY的參數）。例如，創建一個分區表student，按照gender分區：

CREATE TABLE student (id INT, name STRING, age INT) PARTITIONED BY (gender STRING);
INSERT INTO student PARTITION (gender = 'M') values (1, 'Tom', 23);
INSERT INTO student PARTITION (gender = 'F') values (2, 'Jerry', 22);

該命令創建了一個學生表，共有3列，其中gender列是分區列。它使用INSERT INTO語句向分區表中插入兩條數據，並指定gender列的值。分區列的值可以在插入數據時指定，也可以在創建表時指定。如果在插入數據時指定了分區列的值，則需要指定PARTITION關鍵字，否則就會查詢失敗。

3. 插入數據到動態分區表中

動態分區表是指在INSERT INTO語句中未顯式指定分區，而是在WHERE子句中動態生成分區的表。例如，創建一個表student，分區列為gender，然後將所有年齡大於20的男性學生插入男性分區，所有年齡大於20的女性學生插入女性分區：

CREATE TABLE student (id INT, name STRING, age INT) PARTITIONED BY (gender STRING);
INSERT INTO student partition(gender)
    select id, name, age, gender from input_student where age > 20;

在這個例子中，INSERT INTO語句使用了查詢語句的方式，從input_student表中選擇年齡大於20的學生，並將他們插入到gender分區中。

三、Hive插入數據優化

1. 使用Buckets

Bucket是指將相似的行分配到一起的方法，通常基於某個列的哈希值進行分割。Bucket有助於優化針對某些列的數據查詢，以及啟用跨列優化功能。

可以在創建表時為其指定Bucket參數，如下所示：

CREATE TABLE student (id INT, name STRING, age INT) bucketed by(id) into 4 buckets;

這條命令創建一個student表，並指定將數據分成4個Bucket。在插入數據時，Hive會根據指定列的哈希值自動確定數據行屬於哪個Bucket。

2. 使用ORCFile格式

ORC是一種高效的列式存儲文件格式，可以顯著降低I/O成本，提高查詢效率。

在創建表時，可以選擇使用ORCFile格式。如下所示：

CREATE TABLE student (id INT, name STRING, age INT) STORED AS ORC;

這條命令創建了一個student表，並將其數據格式設置為ORCFile格式。

3. 使用壓縮

壓縮是指將數據通過一定的算法進行壓縮，以減少磁盤空間和I/O成本。

在創建表時，可以指定表的存儲屬性，如下所示：

CREATE TABLE student (id INT, name STRING, age INT) STORED AS ORC TBLPROPERTIES("orc.compress"="SNAPPY");

這條命令創建了一個student表，並將其數據格式設置為ORCFile格式，同時使用SNAPPY算法進行壓縮。

四、Hive插入數據注意事項

1. 插入表的字段數量必須與查詢中的字段數量一致

如果插入表中的字段數量與查詢中的字段數量不一致，就會出現“Table not found”錯誤。

2. 插入的表必須存在

如果插入的表不存在，就會出現“Table not found”錯誤。

3. 插入的表必須與查詢中的列具有相同的數據類型

如果插入表中的字段與查詢中的字段具有不同的數據類型，就會出現類型不匹配的錯誤。

4. 插入的字段和查詢中的字段必須有對應關係

插入表中的字段和查詢中的字段必須是一一對應的。如果沒有對應關係，就會出現“SerDeException”的錯誤。

5. 插入的字段必須按照順序排列

插入表中的字段必須按照與查詢中相同的順序排列。如果插入表的字段順序與查詢中的字段順序不同，就會出現類型不匹配的錯誤。

總結

本文通過對Hive插入數據的概述、插入數據的3種方式、Hive插入數據的優化、以及插入數據需要注意的事項等多個方面進行了詳細的闡述。希望本文對您了解Hive插入數據有所幫助。