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2018 iT 邦幫忙鐵人賽
DAY 25
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今天要來介紹Hive SQL語法基礎教學。大部分的人使用情境會是這樣:建立一個table,新增資料,進行查詢、更新資料,必要時刪除table。

首先我們必須進入Hive CLI互動式介面。

hive

建立資料表

假設我們在HDFS路徑hdfs://{hostname}:9000/tmp/person上有一個CSV檔案person.csv,資料格式如下:

Mike,Jason,+88612345678,33
Hive,Apache,+88615465788,27
Spark,Apache,+88612348775,19
HBase,Apache,+88655788444,22
Hadoop,Apache,+88987654323,34
Tomcat,Apache,+88611004322,35
...
Mary,Jean,+88612345678,60

一共四個欄位,分別是:電話年齡。接下來用下面的語法來建立hive table。

#新增資料表
create table person (first_name String,sec_name String,tel String,age int);
#由HDFS讀取檔案
load data inpath '/tmp/person/person.csv' into table person;

但是上面的語法在進行刪除資料表時會發生一個情形,就是連同在HDFS上的原始檔案會一並被刪除,如果想保存原始檔案,可以使用下面的語法進行新增table。

create external table person (first_name String,sec_name String,tel String,age int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' LOCATION '/person';

#說明:
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY: 欄位的分隔符號,CSV預設為','
LINES TERMINATED BY                      : 每個row的換行符號,CSV為'\n'
LOCATION                                 : HDFS檔案存放路徑

使用external語法建立table,當刪除table時原始資料檔就會被保留下來了!

顯示資料表定義內容

既然建立了資料表,如果想了解table schema,該如何查詢呢?可以使用下面指令:

describe person;

刪除資料表

雖然用到的機會不多,但是還是要介紹一下:D

drop table if exist person purge;

#說明
if exist: 這個非必填項目,但建議使用避免輸入錯誤的table時回傳錯誤訊息。
purge   : 如果沒有使用,table不會馬上被刪除,而是會被放入類似HDFS的垃圾桶機制一樣,等時間到才會移除。

查詢資料(select)

基本的SQL是一定有的,另外包含joingroup by等等。

#取出所有欄位
select * from person;
#指定顯示欄位
select first_name, sec_name, tel, age from person;
#使用where
select * from person where age > 30 or sec_name='Apache';

新增資料(insert)

Hive的insert並不會將新資料append到原始檔案內,而是建立一個新檔案。此語法於Hive 0.14版本後開始支援。

insert into table person values 
('Jack', 'Dawson', '', '125'), 
('Rose', 'DeWitt Bukater', '', '122');

刪除資料(delete)

此語法於Hive 0.14版本後開始支援。

#刪除first_name等於Mike的資料
delete from person where first_name = 'Mike';
#刪除年齡小於20
delete from person where age < 20;

更新資料(update)

此語法於Hive 0.14版本後開始支援。

update person set age = 18, tel = '' where first_name = 'Hive';

最後

本篇只針對基本用法進行說明,Hive的SQL無論是DDL或是DML功能眾多,如有需要可至官方文件查看。看完了SQL基礎教學,接下來我們就要來看Apache Hive 與 HBase的介紹囉。


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