Hive的insert語句能夠從查詢語句中獲取數據,並同時將數據Load到目標表中。現在假定有一個已有數據的表staged_employees(雇員信息全量表),所屬國家cnty和所屬州st是該表的兩個屬性,我們做個試驗將該表中的數據查詢出來插入到另一個表employees中。
INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country = '中國', state = '北京') SELECT * FROM staged_employees se WHERE se.cnty = '中國' AND se.st = '北京';
如果把OVERWRITE關鍵字刪掉,或者替換成INTO,則hive會追加而不是替代原分區或原表中的數據,這個特性在Hive v0.8.0之后才支持。
當數據已經存在於hdfs上但不是我們想要的格式的時候,當進行的計算需要分好多步驟有必要存儲中間數據的時候,或者原數據沒有分區、有很多無效列需要過濾的時候,可以使用insert..select句型來完成這一轉換過程。
由於一個國家有很多個省份,如果想根據(國家country,地區partition)兩個維度對數據進行分區的話,這條SQL語句的執行個數應該等於地區的數目,比如中國有23個省就要對該SQL語句執行23次。因此hive對這個SQL語句進行了改造,只需要掃描一次原表就可以生成不同的輸出(多路輸出)。比如下面的SQL語句掃描了一次原始數據表,但是同時生成了3個省份的結果數據:
FROM staged_employees se INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country = '中國', state = '河北省') SELECT * WHERE se.cnty = '中國' AND se.st = '河北省' INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country = '中國', state = '陝西省') SELECT * WHERE se.cnty = '中國' AND se.st = '陝西省' INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country = '中國', state = '河南省') SELECT * WHERE se.cnty = 'US' AND se.st = '河南省';
通過縮進可以很清楚的看到,我們掃描了一次staged_employees表但是執行了3次不同的insert語句,這條大SQL語句是這么執行的:先通過from staged_employees表獲取一條記錄,然后執行每一個select子句,如果select子句驗證通過則執行相應的insert語句。注意這里的三條select子句是完全獨立執行的,並不是if .. then .. else的關系,這就意味着這3條select子句在某種情況下可能同時通過where檢測。
通過這種結構,原始表的數據能被拆分到目標表的不同partition中去。
如果原表的一條記錄滿足於其中一個給定的select .. where .. 子句,則該記錄將被寫到目標表的固定分區中。其實更進一步,每條Insert語句能將數據寫到不同的數據表中,不管這個表是否分區都一樣。
於是,就像一個過濾器一樣,原表的一些數據被寫到了很多輸出地址,而剩下的數據會被丟棄。
當然,你也可以混用Insert overwrite和insert into兩種不同的方法寫出數據。
向動態分區插入數據
但是問題還是沒有解決,中國有23個省,那么我們就需要寫23個insert into .. select ..where子句,這非常不現實。於是hive的一種叫做動態分區的特性就出現了,它能夠根據select出來的參數自動推斷將數據插入到那個分區中去。本文上面的兩種SQL語句設定分區的方式都叫做靜態分區插入。
將上一個SQL語句進行改動,會得到以下簡潔的新SQL語句:
INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country, state) SELECT ..., se.cnty, se.st FROM staged_employees se;
hive先獲取select的最后兩個位置的se.cnty和se.st參數值,然后將這兩個值填寫到Insert語句partition中的兩個country和state變量中,即動態分區是通過位置來對應分區值的。原始表select出來的值和輸出partition的值的關系僅僅是通過位置來確定的,和名字並沒有關系,比如這里se.cnty和county的名稱完全沒有關系。
上面的這條SQL語句是對兩個分區同時進行了動態設定,如果staged_employees表中有100個國家,每個國家有100個地區,那么該SQL語句自動對每個國家和地區建立相應的partition並插入數據,如果用手寫的話不現實。
只要位置正確,你可以混用動態分區和靜態分區值設定,比如下面這個例子,你可以靜態指定一個country值,但是state值采用動態的方法設定:
INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country = 'US', state) SELECT ..., se.cnty, se.st FROM staged_employees se WHERE se.cnty = 'US';
注意:靜態分區值必須在動態分區值的前面!
使用hive動態分區的參數設定
動態分區功能默認是關閉的,而當它是打開狀態時,默認會工作在“strict”模式下,這種模式下要求至少指定一個靜態分區的值。這樣做是為了防止設計了大量partition的糟糕情況,舉個例子你使用時間戳來進行分區,竟然每一秒鍾都產生一個分區!還有其他的一些屬性設定用來限制類似的情況出現,如下表所示:
名稱 | 默認值 | 描述 |
hive.exec.dynamic.partition | false | 設置為true用於打開動態分區功能 |
hive.exec.dynamic.partition.mode | strict | 設置為nonstrict能夠讓所有的分區都動態被設定,否則的話至少需要指定一個分區值 |
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode | 100 | 能被每個mapper或者reducer創建的最大動態分區的數目,如果一個mappre或者reducer試圖創建多余這個值的動態分區數目,會引發錯誤 |
hive.exec.max.dynamic.partitions | +1000 | 被一條帶有動態分區的SQL語句所能創建的動態分區總量,如果超出限制會報出錯誤 |
hive.exec.max.created.files | 100000 | 全局能被創建文件數目的最大值,專門有一個hadoop計數器來跟蹤該值,如果超出會報錯 |
舉個例子,使用全動態分區的SQL語句序列如下所示,需要先設定一些必要的參數才可以:
set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000; ---文章來自瘋狂的螞蟻www.crazyant.net INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country, state) SELECT ..., se.cty, se.st FROM staged_employees se;
總結
使用from .. insert.. select ..where結構能夠從一個數據表中抽取數據,將結果插入到不同的表和分區中,而使用動態分區能夠讓hive根據select最末幾個位置的值自動設定目標分區的值,使用動態分區需要設定一些hive運行參數。