hive高階 分割槽表與三種複雜資料型別

在大資料中，最常用的一種思想就是分治，我們可以把大的檔案切割劃分成乙個個的小的檔案，這樣每次操作乙個小的檔案就會很容易了，同樣的道理，在hive當中也是支援這種思想的，就是我們可以把大的資料，按照每天，或者每小時進行切分成乙個個的小的檔案，這樣去操作小的檔案就會容易得多了。

建立分割槽表語法：

create table order_partition(

order_no string,
event_time string
)partitioned by(event_month string)
row format delimited fields terminated by '\t';

load data local inpath '/home/hadoop/data/order.txt' overwrite into table order_partition

partition  (event_month='2014-05');

alter table order_partition add if not exists partition (event_month='2014-06') ;

create table order_mulit_partition(

order_no string,
event_time string
)partitioned by(event_month string, step string)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/home/hadoop/data/order.txt' overwrite into table order_mulit_partition
partition  (event_month='2014-05', step='1');

create table `emp_dynamic_partition`(

`empno` int, 
`ename` string, 
`job` string, 
`mgr` int, 
`hiredate` string, 
`sal` double, 
`comm` double)
partitioned by(deptno int)  
row format delimited fields terminated by '\t';
##匯入資料時將動態分割槽欄位寫在最後
insert into table emp_dynamic_partition partition (deptno) 
select empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm,deptno from emp;

create table hive_array(

name string,
work_locations array)
row format delimited fields terminated by '\t'
collection items terminated by ',';
load data local inpath '/home/hadoop/data/hive_array.txt' 
overwrite into table hive_array;		
select name,work_locations[0] from hive_array;##陣列第乙個
select name,size(work_locations) from hive_array；##陣列大小
select * from hive_array where array_contains(work_locations,'tianjin');	##陣列裡包含tianjin

create table hive_map(

id int,
name string,
members map,
age int
)row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '#'
map keys terminated by ':';
load data local inpath '/home/hadoop/data/hive_map.txt' 
overwrite into table hive_map;
select id,name,age,members['father'] from hive_map;##讀取key為father的元素
select map_keys(members) from hive_map;## 把所有map的key拿出來
select userinfo.name,userinfo.age from hive_struct;##用點的方式取資料
				
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