hive建表语句parquet

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，方便用户进行数据的分析和查询。而Parquet是一种列式存储格式，能够提供高效的压缩和读取性能。在Hive中使用Parquet作为存储格式，可以进一步提高查询效率和节约存储空间。本文将介绍如何在Hive中创建表并使用Parquet作为存储格式。

首先，我们需要在Hive中创建一个表。在创建表时，我们需要指定表的名称、字段的名称和类型等信息。下面是一个创建表的示例代码：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (
   id INT,
   name STRING,
   age INT
)

上述代码中，我们创建了一个名为my_table的表，包含三个字段：id、name和age。id和age的类型为整数（INT），name的类型为字符串（STRING）。IF NOT EXISTS表示如果表不存在则创建。

接下来，我们可以为表指定存储格式。在Hive中，我们可以使用存储格式的选项来指定表的存储格式。下面是一个使用Parquet作为存储格式的示例代码：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table
STORED AS PARQUET
AS SELECT *
FROM another_table

上述代码中，我们使用STORED AS PARQUET来指定表的存储格式为Parquet。同时，我们使用AS SELECT * FROM another_table来将another_table中的数据插入到my_table中。这样，my_table中的数据将以Parquet格式进行存储。

除了创建表时指定存储格式，我们还可以在已有表上更改存储格式。下面是一个更改表存储格式为Parquet的示例代码：

ALTER TABLE my_table
SET FILEFORMAT PARQUET

上述代码中，我们使用SET FILEFORMAT PARQUET来更改my_table的存储格式为Parquet。

使用Parquet作为存储格式，有以下几个优点：

• 高效的压缩：Parquet使用列式存储，可以根据列的特性进行更好的压缩，从而节约存储空间。
• 高性能的查询：Parquet使用列式存储，可以只读取查询所需的列，从而减少IO操作，提高查询性能。
• 兼容性：Parquet支持多种编程语言和工具，如Hive、Spark、Impala等，可以方便地在不同的平台上进行数据分析和查询。

综上所述，通过在Hive中使用Parquet作为存储格式，可以提高数据查询的效率和节约存储空间。通过创建表时指定存储格式，或者在已有表上更改存储格式，我们可以轻松地使用Parquet作为Hive表的存储格式。希望本文对你理解Hive建表语句和Parquet存储格式有所帮助。

journey
    title Hive建表语句Parquet的旅程
    section 创建表
        定义字段类型
        示例代码 CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (
                       id INT,
                       name STRING,
                       age INT
                   )
    section 指定存储格式
        使用 STORED AS PARQUET
        示例代码 CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table
                   STORED AS PARQUET
                   AS SELECT *
                   FROM another_table
    section 更改存储格式
        使用 ALTER TABLE
        示例代码 ALTER TABLE my_table
                   SET FILEFORMAT PARQUET
    section Parquet的优点
        高效的压缩
        高性能的查询
        兼容性