Hive建表格式为PARQUET

什么是Hive和PARQUET

Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础架构工具，它提供了一个SQL样式的查询语言，称为HiveQL，用于对存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据集进行查询和分析。PARQUET是一种列式存储格式，它被广泛用于大数据分析场景中，可以提供高效的压缩和查询性能。

Hive建表语法

在Hive中，我们可以使用CREATE TABLE语句来创建表，指定表的名称、列定义和表的属性等。在建表的时候，我们可以指定表的存储格式，包括TEXTFILE、ORC和PARQUET等。

CREATE TABLE table_name (
  column1 data_type,
  column2 data_type,
  ...
)
STORED AS parquet;

在上面的代码中，我们通过STORED AS parquet指定了表的存储格式为PARQUET。

使用Hive创建PARQUET表的示例

让我们通过一个示例来演示如何使用Hive创建一个PARQUET表。

假设我们有一个包含学生信息的数据集，包括学生的ID、姓名和年龄。我们想要创建一个PARQUET格式的表来存储这些信息。

首先，我们需要在Hive中创建一个数据库，并切换到该数据库：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS students_db;
USE students_db;

接下来，我们可以使用以下代码来创建我们的学生表：

CREATE TABLE students (
  id INT,
  name STRING,
  age INT
)
STORED AS PARQUET;

这将在students_db数据库中创建一个名为students的表，并将其存储格式设置为PARQUET。

现在，我们可以将数据加载到这个表中。假设我们有一个名为students_data.csv的CSV文件，其中包含我们的学生数据。我们可以使用以下代码将数据加载到表中：

LOAD DATA INPATH 'hdfs://path/to/students_data.csv' INTO TABLE students;

这将把students_data.csv文件中的数据加载到students表中。

查询PARQUET表

一旦我们创建了PARQUET表并加载了数据，我们可以使用HiveQL查询语言对表进行查询和分析。

以下是一些示例查询：

  • 查询所有学生的信息：
SELECT * FROM students;
  • 查询年龄大于等于18岁的学生：
SELECT * FROM students WHERE age >= 18;
  • 查询学生的姓名和年龄：
SELECT name, age FROM students;
  • 计算学生的平均年龄：
SELECT AVG(age) FROM students;

总结

在本文中，我们介绍了Hive和PARQUET，并演示了如何使用Hive创建一个PARQUET表。我们还展示了如何加载数据到表中，并使用HiveQL查询语言对表进行查询。PARQUET格式的表可以提供高效的压缩和查询性能，特别适用于大数据分析场景。

通过使用PARQUET存储格式，我们可以在Hive中创建高效的表，并利用Hive的查询功能对数据进行分析。这为我们处理大规模数据集提供了方便和效率。

希望本文能帮助你了解Hive建表格式为PARQUET，并在实际应用中发挥作用。

参考链接

  • [Apache Hive官方文档](
  • [Apache Parquet官方文档](