标签：hdfs name data DDL Hive table 操作 tb col

建表

基本语法

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name 
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
[COMMENT table_comment] 
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 分区
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) 分桶
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] 
[ROW FORMAT row_format]   row format delimited fields terminated by “分隔符”
[STORED AS file_format]
[LOCATION hdfs_path]

drop table  tb_test01;
create table external'tb_test01'(
	id int,
	name string,
	age int,
	gender string
)
row format delimited fields terminated by ':'
location 'hdfs://linux01:8020/data/log';

hive中表的分类

在hive中表分两种
1：external 外部表 ：外部表是让表和数据发生一个映射关系，删除这个表的时候数据没有影响；；使用场景：一些原始数据，公共数据使用外部表
2： 管理表 (内部表)：表和数据有强关联关系，当删除这个表时路径下的数据也会随之消失 使用场景：和业务有关的业务报表

查看表的详细信息

desc formatted 'tb_user'

管理表的位置

管理表不需要指定目录，它会直接在默认位置创建，会以表名称为存储数据的文件夹

Hive导入数据

1. 建表的时候指定location>>结构化数据的文件夹
2. 可以直接将结构化数据put到表目录中 如果结构化数据文件在hdfs中可以直接mv过去文件到输出路径下
   
   
3. 使用load语法
   1）下载数据从本地的指定路径下上传到指定表中---->（底层是put）

load data local inpath '/opt/doit19/user2.csv' into table tb_user;

2)下载数据从hdfs的指定路径下上传到指定表中---->（底层是mv原hdfs中的文件会被删除）

load data  inpath '/user3.csv' into table tb_user;

3）将hdfs中的结构化数据文件覆盖写到指定表中 （追加底层是mv）

load data inpath '/user2.csv' overwrite into table tb_user;

标签：hdfs,name,data,DDL,Hive,table,操作,tb,col
来源： https://blog.csdn.net/weixin_46011754/article/details/110293333

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