hive> load data local inpath '/usr/wh/a.txt' overwrite into table test_01; hive> select * from test_01; 1 lucy 20 90.0 2 Marry 21 95.0 3 Tom 22 100.0--导入分区表需要指定分区 hive> load data local inpath '/usr/wh/a.txt' overwrite into table test_02 partition (dataday='20190501...
3. 使用LOAD DATA语句将数据加载到Hive分区表中 在Hive中,你可以使用LOAD DATA语句将数据文件加载到指定的分区中。以下是一个示例: sql LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/your/data/file.txt' INTO TABLE sales PARTITION (year='2023', month='04'); 在这个示例中,/path/to/your/data/file.txt是你要...
步骤2: 加载数据到分区表 接下来,我们使用LOAD DATA语句将数据加载到分区表中。语法如下: LOADDATAINPATH'hdfs_path'INTOTABLEtable_namePARTITION(partition_column=value); 1. 这里,hdfs_path是数据文件在HDFS中的路径,table_name是要加载数据的分区表名,partition_column是分区字段名,value是该分区的值。 步骤3:...
sql use dw; LOAD DATA INPATH 'hdfs://nameservice1/user/hive/warehouse/dw.db/fct_path_list/date=${date}' OVERWRITE INTO TABLE fct_path_list_history PARTITION (date='${date}'); 备份表创建 代码语言:javascript 复制 use dw; CREATE TABLE `fct_path_list_history`( `gu_id` string, `end...
我希望分区不能与单个文件的load语句一起正常工作。相反，我们需要写入temp表(stat_parti)在hive中，从...
开始创建动态分区表准备数据文件使用LOAD DATA语句加载数据验证数据结束 接下来,我们将详细解释每个步骤。 步骤1:创建动态分区表 首先,你需要创建一个Hive表,并指定分区字段。这里是一个创建动态分区表的示例: CREATETABLEIFNOTEXISTSsales(dateSTRING,amountDECIMAL(10,2))PARTITIONEDBY(sale_date STRING)STOREDASTEXTFIL...
那么如果对这些文件操作,是否就可以在Hive中看到了呢?这就要用到hive的一个SQL,load data 编写代码 pom中引入包 <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>2.7.3</version> </dependency> ...
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/data/partition/dept_20300502.txt' OVERWRITE INTO TABLE dept_partition_d_h PARTITION (day='20300502', hour='21'); #多级分区 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 3.删除分区 ALTER TABLE table_name DROP [IF EXISTS] PARTITION partition_spec[, PARTITION partition_...
LOAD DATA [LOCAL] INPATH ‘filepath’ [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 …)] 加载数据到表中时,Hive不做任何转换。加载操作只是把数据拷贝或移动操作,即移动数据文件到Hive表相应的位置。 加载的目标可以是一个表,也可以是一个分区。如果表是分区的,则必须通过...
LOAD DATA LOCAL INPATH '/usr/tmp' INTO TABLE psn; 1. 2. 带local的命令表示从本地load,不带local的表示从hdfs load 按照以上方式初步实现,发现输出的是大量的小文件,load的速度慢,效率低,赶不上数据输出的速度 后来发现,load会把数据从原来的路径,剪切到hive表,分区所在路径下 ...