Hive导入数据的五种方法

        在Hive中建表成功之后，就会在HDFS上创建一个与之对应的文件夹，且文件夹名字就是表名； 文件夹父路径是由参数hive.metastore.warehouse.dir控制，默认值是/user/hive/warehouse； 也可以在建表的时候使用location语句指定任意路径。

        不管路径在哪里，只有把数据文件移动到对应的表文件夹下面，Hive才能映射解析成功; 最原始暴力的方式就是使用hadoop fs –put  |  -mv等方式直接将数据移动到表文件夹下； 但是，Hive官方推荐使用hive命令将数据加载到表中。

本篇文章介绍五种导入数据的方法：Load 加载数据 、Insert插入数据、 As Select加载数据、 Location加载数据、 Import加载数据

一、Load加载数据

Load英文单词的含义为：加载、装载；

所谓加载是指：将数据文件移动到与Hive表对应的位置，移动时是纯复制、移动操作。

纯复制、移动指在数据load加载到表中时，Hive不会对表中的数据内容进行任何转换，任何操作。

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

语法规则

语法规则之filepath

filepath表示待移动数据的路径。可以指向文件（在这种情况下，Hive将文件移动到表中），也可以指向目录（在这种情况下，Hive将把该目录中的所有文件移动到表中）。

filepath文件路径支持下面三种形式，要结合LOCAL关键字一起考虑：

相对路径，例如：project/data1

绝对路径，例如：/home/huser/project/data1

具有schema的完整URI，例如：hdfs://localhost:9000/user/hive/project/data1

语法规则之LOCAL

指定LOCAL， 将在本地文件系统中查找文件路径。

若指定相对路径，将相对于用户的当前工作目录进行解释；

用户也可以为本地文件指定完整的URI-例如：file://user/hive/project/data1。

没有指定LOCAL关键字。

如果filepath指向的是一个完整的URI，会直接使用这个URI；

Hive会使用在hadoop配置文件中参数fs.default.name指定的（一般都是HDFS）。

LOCAL本地是哪里？

本地文件系统指的是Hiveserver2服务所在机器的本地Linux文件系统，不是Hive客户端所在的本地文件系统。

语法规则之OVERWRITE

如果使用了OVERWRITE关键字，则目标表（或者分区）中的已经存在的数据会被删除，然后再将filepath指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。

代码示例

二、Insert插入数据

insert+select

insert+select表示：将后面查询返回的结果作为内容插入到指定表中，注意OVERWRITE将覆盖已有数据。

需要保证查询结果列的数目和需要插入数据表格的列数目一致。

如果查询出来的数据类型和插入表格对应的列数据类型不一致，将会进行转换，但是不能保证转换一定成功，转换失败的数据将会为NULL。

INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement;
INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement;

multiple inserts多重插入

翻译为多次插入，多重插入，其核心功能是：

一次扫描，多次插入。 语法目的就是减少扫描的次数，在一次扫描中。完成多次insert操作。

三、As Select加载数据

创建表的同时，可以通过查询语句As Select把已有表中的数据加载到新创建的表中。这种加载数据的方式在创建表时不需要指定列名。

四、Location加载数据

创建表时通过Location指定加载路径来加载数据。这里Location指定数据文件存放位置，不管是通过Select方式还是通过Load方式加载的数据都存放在这个目录下。

五、Import加载数据

通过Import方式可以把数据加载到指定Hive表中。但是这种方法需要先用Export导出后，再将数据导入。