hive从查询中获取数据插入到表或动态分区

Hive的insert语句能够从查询语句中获取数据,并同时将数据Load到目标表中。现在假定有一个已有数据的表staged_employees(雇员信息全量表),所属国家cnty和所属州st是该表的两个属性,我们做个试验将该表中的数据查询出来插入到另一个表employees中。

INSERT OVERWRITE TABLE employees
PARTITION (country = '中国', state = '北京')
SELECT * FROM staged_employees se
WHERE se.cnty = '中国' AND se.st = '北京';

 

由于使用了OVERWRITE关键字,目标表中原来相同partition中的所有数据被覆盖,如果目标表中没有partition,则整个表会被覆盖。

如果把OVERWRITE关键字删掉,或者替换成INTO,则hive会追加而不是替代原分区或原表中的数据,这个特性在Hive v0.8.0之后才支持。

当数据已经存在于hdfs上但不是我们想要的格式的时候,当进行的计算需要分好多步骤有必要存储中间数据的时候,或者原数据没有分区、有很多无效列需要过滤的时候,可以使用insert..select句型来完成这一转换过程。

由于一个国家有很多个省份,如果想根据(国家country,地区partition)两个维度对数据进行分区的话,这条SQL语句的执行个数应该等于地区的数目,比如中国有23个省就要对该SQL语句执行23次。因此hive对这个SQL语句进行了改造,只需要扫描一次原表就可以生成不同的输出(多路输出)。比如下面的SQL语句扫描了一次原始数据表,但是同时生成了3个省份的结果数据:

FROM staged_employees se
INSERT OVERWRITE TABLE employees
	PARTITION (country = '中国', state = '河北省')
	SELECT * WHERE se.cnty = '中国' AND se.st = '河北省'
INSERT OVERWRITE TABLE employees
	PARTITION (country = '中国', state = '陕西省')
	SELECT * WHERE se.cnty = '中国' AND se.st = '陕西省'
INSERT OVERWRITE TABLE employees
	PARTITION (country = '中国', state = '河南省')
	SELECT * WHERE se.cnty = 'US' AND se.st = '河南省';

 

通过缩进可以很清楚的看到,我们扫描了一次staged_employees表但是执行了3次不同的insert语句,这条大SQL语句是这么执行的:先通过from staged_employees表获取一条记录,然后执行每一个select子句,如果select子句验证通过则执行相应的insert语句。注意这里的三条select子句是完全独立执行的,并不是if .. then .. else的关系,这就意味着这3条select子句在某种情况下可能同时通过where检测。

通过这种结构,原始表的数据能被拆分到目标表的不同partition中去。

如果原表的一条记录满足于其中一个给定的select .. where .. 子句,则该记录将被写到目标表的固定分区中。其实更进一步,每条Insert语句能将数据写到不同的数据表中,不管这个表是否分区都一样。

于是,就像一个过滤器一样,原表的一些数据被写到了很多输出地址,而剩下的数据会被丢弃。

当然,你也可以混用Insert overwrite和insert into两种不同的方法写出数据。

向动态分区插入数据

但是问题还是没有解决,中国有23个省,那么我们就需要写23个insert into .. select ..where子句,这非常不现实。于是hive的一种叫做动态分区的特性就出现了,它能够根据select出来的参数自动推断将数据插入到那个分区中去。本文上面的两种SQL语句设定分区的方式都叫做静态分区插入。

将上一个SQL语句进行改动,会得到以下简洁的新SQL语句:

INSERT OVERWRITE TABLE employees
PARTITION (country, state)
SELECT ..., se.cnty, se.st
FROM staged_employees se;

 

hive先获取select的最后两个位置的se.cnty和se.st参数值,然后将这两个值填写到Insert语句partition中的两个country和state变量中,即动态分区是通过位置来对应分区值的。原始表select出来的值和输出partition的值的关系仅仅是通过位置来确定的,和名字并没有关系,比如这里se.cnty和county的名称完全没有关系。

上面的这条SQL语句是对两个分区同时进行了动态设定,如果staged_employees表中有100个国家,每个国家有100个地区,那么该SQL语句自动对每个国家和地区建立相应的partition并插入数据,如果用手写的话不现实。

只要位置正确,你可以混用动态分区和静态分区值设定,比如下面这个例子,你可以静态指定一个country值,但是state值采用动态的方法设定:

INSERT OVERWRITE TABLE employees
PARTITION (country = 'US', state)
SELECT ..., se.cnty, se.st
FROM staged_employees se
WHERE se.cnty = 'US';

 

注意:静态分区值必须在动态分区值的前面!

使用hive动态分区的参数设定

动态分区功能默认是关闭的,而当它是打开状态时,默认会工作在“strict”模式下,这种模式下要求至少指定一个静态分区的值。这样做是为了防止设计了大量partition的糟糕情况,举个例子你使用时间戳来进行分区,竟然每一秒钟都产生一个分区!还有其他的一些属性设定用来限制类似的情况出现,如下表所示:

名称默认值描述
hive.exec.dynamic.partitionfalse设置为true用于打开动态分区功能
hive.exec.dynamic.partition.modestrict设置为nonstrict能够让所有的分区都动态被设定,否则的话至少需要指定一个分区值
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode100能被每个mapper或者reducer创建的最大动态分区的数目,如果一个mappre或者reducer试图创建多余这个值的动态分区数目,会引发错误
hive.exec.max.dynamic.partitions+1000被一条带有动态分区的SQL语句所能创建的动态分区总量,如果超出限制会报出错误
hive.exec.max.created.files100000全局能被创建文件数目的最大值,专门有一个hadoop计数器来跟踪该值,如果超出会报错

举个例子,使用全动态分区的SQL语句序列如下所示,需要先设定一些必要的参数才可以:

set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000;
---文章来自疯狂的蚂蚁www.crazyant.net
INSERT OVERWRITE TABLE employees
PARTITION (country, state)
SELECT ..., se.cty, se.st
FROM staged_employees se;

 

总结

使用from .. insert.. select ..where结构能够从一个数据表中抽取数据,将结果插入到不同的表和分区中,而使用动态分区能够让hive根据select最末几个位置的值自动设定目标分区的值,使用动态分区需要设定一些hive运行参数。

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