Hive数据导出三种方式（四）

注：原文出自 http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40589881

今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式。
根据导出的地方不一样，将这些方式分为三种：
（1）、导出到本地文件系统；
（2）、导出到HDFS中；
（3）、导出到Hive的另一个表中。
为了避免单纯的文字，我将一步一步地用命令进行说明。

一、导出到本地文件系统

　　hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp'    > select * from wyp;

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这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成，运行完这条语句之后，将会在本地文件系统的/home/wyp/wyp目录下生成文件，这个文件是Reduce产生的结果（这里生成的文件名是000000_0），我们可以看看这个文件的内容：

[wyp@master ~/wyp]$ vim 000000_05^Awyp1^A23^A1312121212126^Awyp2^A24^A1345353535357^Awyp3^A25^A1324535353538^Awyp4^A26^A1542434343551^Awyp^A25^A131888888888882^Atest^A30^A138888888888883^Azs^A34^A899314121

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可以看出，这就是wyp表中的所有数据。数据中的列与列之间的分隔符是^A(ascii码是\00001)。

和导入数据到Hive不一样，不能用insert into来将数据导出：

　　hive> insert into local directory '/home/wyp/wyp'    > select * from wyp;NoViableAltException(79@[])        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser_SelectClauseParser.selectClause(HiveParser_SelectClauseParser.java:683)        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.selectClause(HiveParser.java:30667)        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.regular_body(HiveParser.java:28421)        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatement(HiveParser.java:28306)        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatementExpression(HiveParser.java:28100)        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.execStatement(HiveParser.java:1213)        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.statement(HiveParser.java:928)        at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseDriver.parse(ParseDriver.java:190)        at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:418)        at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:337)        at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run(Driver.java:902)        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLocalCmd(CliDriver.java:259)        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processCmd(CliDriver.java:216)        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLine(CliDriver.java:413)        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:756)        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:614)        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)        at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)FAILED: ParseException line 1:12 missing TABLE at 'local' near 'local' in select clauseline 1:18 cannot recognize input near 'directory' ''/home/wyp/wyp'' 'select' in select clause

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二、导出到HDFS中

和导入数据到本地文件系统一样的简单，可以用下面的语句实现：

　　hive> insert overwrite directory '/home/wyp/hdfs'    > select * from wyp;

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将会在HDFS的/home/wyp/hdfs目录下保存导出来的数据。注意，和导出文件到本地文件系统的HQL少一个local，数据的存放路径就不一样了。

三、导出到Hive的另一个表中

这也是Hive的数据导入方式，如下操作：

　hive> insert into table test    > partition (age='25')    > select id, name, tel    > from wyp;#####################################################################           这里输出了一堆Mapreduce任务信息，这里省略#####################################################################Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 310 msecOKTime taken: 19.125 secondshive> select * from test;OK5       wyp1    131212121212    256       wyp2    134535353535    257       wyp3    132453535353    258       wyp4    154243434355    251       wyp     13188888888888  252       test    13888888888888  253       zs      899314121       25Time taken: 0.126 seconds, Fetched: 7 row(s)

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细心的读者可能会问，怎么导入数据到文件中，数据的列之间为什么不是wyp表设定的列分隔符呢？其实在Hive 0.11.0版本之间，数据的导出是不能指定列之间的分隔符的，只能用默认的列分隔符，也就是上面的^A来分割，这样导出来的数据很不直观，看起来很不方便！
如果你用的Hive版本是0.11.0，那么你可以在导出数据的时候来指定列之间的分隔符。

下面详细介绍：

在Hive0.11.0版本新引进了一个新的特性，也就是当用户将Hive查询结果输出到文件，用户可以指定列的分割符，而在之前的版本是不能指定列之间的分隔符，这样给我们带来了很大的不变，在Hive0.11.0之前版本我们一般是这样用的：        hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/Documents/result'        hive> select * from test;    复制代码    保存的文件列之间是用^A（\x01）来分割    196
^A242^A
3    186^A
302
^A3    22
^A377^A
1    244^A
51^A
2复制代码    注意，上面是为了显示方便，而将\x01写作^A，在实际的文本编辑器我们是看不到^A的，而是一个奇怪的符号。    现在我们可以用Hive0.11.0版本新引进了一个新的特性，指定输出结果列之间的分隔符：        hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/Documents/result'        hive> row format delimited        hive> fields terminated by '\t'        hive> select * from test;    复制代码    再次看出输出的结果        196        242        3        186        302        3        22        377        1        244        51        2    复制代码    结果好看多了。如果是map类型可以用下面语句来分割map的key和value        hive> insert overwrite local directory './test-04'         hive> row format delimited         hive> FIELDS TERMINATED BY '\t'        hive> COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ','        hive> MAP KEYS TERMINATED BY ':'        hive> select * from src;    复制代码

根据上面内容，我们来进一步操作：

hive> insert overwrite local directory '/home/yangping.wu/local'    > row format delimited    > fields terminated by '\t'    > select * from wyp;

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[wyp@master ~/local]$ vim 000000_05       wyp1    23      1312121212126       wyp2    24      1345353535357       wyp3    25      1324535353538       wyp4    26      1542434343551       wyp     25      131888888888882       test    30      138888888888883       zs      34      899314121

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其实，我们还可以用hive的-e和-f参数来导出数据。其中-e 表示后面直接接带双引号的sql语句；而-f是接一个文件，文件的内容为一个sql语句，如下：

　　[wyp@master ~/local][        DISCUZ_CODE_26        ]nbsp; hive -e "select * from wyp" >> local/wyp.txt[wyp@master ~/local][        DISCUZ_CODE_26        ]nbsp; cat wyp.txt5       wyp1    23      1312121212126       wyp2    24      1345353535357       wyp3    25      1324535353538       wyp4    26      1542434343551       wyp     25      131888888888882       test    30      138888888888883       zs      34      899314121

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得到的结果也是用\t分割的。也可以用-f参数实现：

[wyp@master ~/local]$ cat wyp.sqlselect * from wyp[wyp@master ~/local]$ hive -f wyp.sql >> local/wyp2.txt

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上述语句得到的结果也是\t分割的。