Hive 查询导入与 Load 直接导入的区别
在数据工程中，Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具，用于大规模数据的存储和分析。在使用 Hive 时，您可能会遇到“查询导入（INSERT INTO 或 INSERT OVERWRITE）”和“LOAD 直接导入（LOAD DATA INTO TABLE）”这两种方式来将数据导入到 Hive 表中。为了帮助您理解这两者的区别，让我们从整体流程开始，然后对每个步骤进行详细解释。
流程概览
下面是将数据导入 Hive 的基本流程表格：
| 步骤 | 描述 | 使用的代码 |
|---|---|---|
| 1 | 创建 Hive 表 | sql CREATE TABLE table_name (...); |
| 2 | 导入数据文件到 HDFS | sh hadoop fs -put local_path hdfs_path; |
| 3 | 使用 LOAD 将数据加载到 Hive 表 | sql LOAD DATA INPATH 'hdfs_path' INTO TABLE table_name; |
| 4 | 使用 INSERT INTO 查询导入数据到 Hive 表 | sql INSERT INTO TABLE table_name SELECT * FROM another_table; |
步骤详解
步骤 1: 创建 Hive 表
首先，您需要创建一个 Hive 表以便存储数据。这可以通过以下代码完成：
CREATE TABLE employee (
id INT,
name STRING,
salary FLOAT
);
解释： 此代码创建了一个名为 employee 的表，包含三列：id（整数），name（字符串）和 salary（浮点数）。
步骤 2: 导入数据文件到 HDFS
在将数据加载到 Hive 表之前，需要将数据文件上传到 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中。使用以下命令：
hadoop fs -put /local/path/to/data.csv /hdfs/path/to/data.csv
解释： 这条命令将本地路径 /local/path/to/data.csv 的数据文件上传到 HDFS 的指定路径 /hdfs/path/to/data.csv。
步骤 3: 使用 LOAD 将数据加载到 Hive 表
使用 LOAD DATA 命令可以从 HDFS 向 Hive 表直接加载数据：
LOAD DATA INPATH '/hdfs/path/to/data.csv' INTO TABLE employee;
解释： 该语句将 HDFS 中的 data.csv 文件的数据加载到 employee 表中。在此过程中，数据的原始位置不会改变，文件仍会保留在 HDFS 中。
步骤 4: 使用 INSERT INTO 查询导入数据
相比使用 LOAD DATA，您也可以通过 INSERT INTO 从其他表中查询数据并插入到 Hive 表：
INSERT INTO TABLE employee SELECT * FROM another_table;
解释： 这个命令从 another_table 中选择所有数据并将其插入到 employee 表中。与 LOAD DATA 不同，这种方式允许您从一个表动态地导入数据，而不仅仅是加载文件。
关键区别
| 特征 | LOAD DATA | INSERT INTO |
|---|---|---|
| 数据来源 | 从HDFS导入文件 | 从其他表查询并导入数据 |
| 原始数据文件处理 | 只将数据加载到Hive表，原文件仍保留 | 不保留原始数据，仅将查询结果插入表中 |
| 数据操作 | 直接加载 | 可灵活处理复杂查询 |
旅行图示例
下面是整个过程的旅行图，描绘了我们在过程中所经历的步骤：
journey
title Hive 数据导入过程
section 创建 Hive 表
创建 employee 表: 5: 企业家
section 上传文件到 HDFS
将数据文件上传到 HDFS: 4: 旅行者
section LOAD 数据到 Hive 表
使用 LOAD DATA 加载数据: 4: 企业家
section INSERT 数据到 Hive 表
使用 INSERT INTO 查询并插入数据: 3: 旅行者
结论
了解 Hive 的数据导入方式对于处理大规模数据至关重要。通过以上步骤和详细的代码示例，相信您已经对查询导入和 LOAD 直接导入的区别有了清晰的认识。选择适合您使用场景的导入方式，可以为数据处理效率和灵活性带来巨大的提升。希望这个小白指南能够帮助您更好地理解和使用 Hive 数据导入功能！
