hive如何在数据库中创建外部表

在Hive数据库中创建外部表的方法包括以下几个步骤：指定数据文件的存储位置、定义表的结构、使用CREATE EXTERNAL TABLE语句等。其中，指定数据文件的存储位置是最为关键的一步，因为外部表的数据不存储在Hive的默认数据仓库中，而是存储在指定的HDFS路径或其他存储系统中。

创建外部表的主要优势在于：数据不会被Hive管理，删除表时数据不会丢失、可以与其他Hadoop工具共享数据、更容易管理大数据集。这些优势使得外部表在大数据管理和分析中变得非常有用。

一、HIVE外部表的概述

Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户用类似SQL的查询语言（HiveQL）来查询和管理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据。外部表与内部表不同，外部表的数据存储在指定的HDFS路径或者其他存储系统中，而不是Hive的默认数据仓库中。

1、外部表的定义

外部表是指在创建表时，使用了EXTERNAL关键字，这意味着表的数据文件存储在指定的位置，而不是Hive的默认数据仓库目录中。

2、外部表的优势

数据不会被Hive管理：当删除外部表时，Hive只会删除表的元数据，而不会删除数据文件。
与其他Hadoop工具共享数据：由于数据存储在指定位置，其他Hadoop工具可以方便地访问和处理这些数据。
更容易管理大数据集：外部表可以存储在不同的HDFS路径或其他存储系统中，便于管理。

二、创建外部表的步骤

1、准备数据

在创建外部表之前，需要先将数据文件上传到HDFS或者其他存储系统。例如，假设我们有一个名为employee.txt的数据文件，其内容如下：

1,John,Doe,30 2,Jane,Smith,25 3,Bob,Johnson,40

我们可以将该文件上传到HDFS的某个目录，如/user/hive/warehouse/employee.txt。

2、定义表结构

在创建外部表时，需要定义表的结构，包括字段名称、数据类型等。例如，我们的employee表有四个字段：id（整数类型）、first_name（字符串类型）、last_name（字符串类型）和age（整数类型）。

3、使用`CREATE EXTERNAL TABLE`语句

使用CREATE EXTERNAL TABLE语句来创建外部表，并指定数据文件的存储位置。例如：

CREATE EXTERNAL TABLE employee ( id INT, first_name STRING, last_name STRING, age INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE LOCATION '/user/hive/warehouse/';

在上述语句中：

CREATE EXTERNAL TABLE关键字用于创建外部表。
表的字段和数据类型在括号中定义。
ROW FORMAT DELIMITED指定行的分隔格式。
FIELDS TERMINATED BY ','指定字段的分隔符。
STORED AS TEXTFILE指定数据文件的存储格式为文本文件。
LOCATION '/user/hive/warehouse/'指定数据文件的存储位置。

三、外部表的管理

1、查询外部表

创建外部表后，可以使用HiveQL查询外部表的数据。例如：

SELECT * FROM employee;

该查询将返回employee表中的所有记录。

2、删除外部表

当不再需要外部表时，可以使用DROP TABLE语句删除外部表。例如：

DROP TABLE employee;

需要注意的是，删除外部表只会删除表的元数据，而不会删除数据文件。

3、修改外部表

在某些情况下，可能需要修改外部表的结构。可以使用ALTER TABLE语句进行修改。例如，添加一个新的字段department：

ALTER TABLE employee ADD COLUMNS (department STRING);

四、HIVE外部表的实际应用

1、数据集成

在大数据环境中，数据通常存储在不同的系统中。使用外部表可以方便地集成和访问这些数据。例如，可以将存储在HDFS、Amazon S3、Azure Blob Storage等不同存储系统中的数据集成到Hive中进行查询和分析。

2、数据共享

外部表的数据存储在指定位置，可以与其他Hadoop工具（如Pig、Spark等）共享。这使得不同工具可以方便地访问和处理相同的数据集，提高数据处理的效率。

3、数据备份和恢复

由于外部表的数据存储在指定位置，可以方便地进行数据备份和恢复。例如，可以将数据文件复制到另一个HDFS目录或其他存储系统中，作为数据备份；在需要时，可以恢复这些数据文件，并重新创建外部表。

五、使用案例

1、创建和查询外部表

假设有一个名为sales的数据文件，包含销售记录。其内容如下：

1,2023-01-01,100 2,2023-01-02,200 3,2023-01-03,150

可以按照以下步骤创建和查询外部表：

将数据文件上传到HDFS：

hadoop fs -put sales.txt /user/hive/warehouse/

创建外部表：

CREATE EXTERNAL TABLE sales ( id INT, date STRING, amount INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE LOCATION '/user/hive/warehouse/';

查询外部表：

SELECT * FROM sales;

2、数据分析

可以使用HiveQL对外部表进行数据分析。例如，计算每日销售总额：

SELECT date, SUM(amount) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY date;

3、与其他工具集成

外部表的数据可以与其他Hadoop工具共享。例如，可以使用Spark读取外部表的数据进行处理和分析：

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("HiveExternalTableExample").getOrCreate()
读取外部表的数据
sales_df = spark.read.format("hive").load("sales")
显示数据
sales_df.show()

六、注意事项

1、数据文件的存储位置

在创建外部表时，需要指定数据文件的存储位置。需要确保数据文件存在于指定位置，并且Hive有权限访问该位置。

2、表结构与数据文件的一致性

在创建外部表时，需要确保表的结构与数据文件的格式一致。例如，字段的数量和顺序、数据类型等需要匹配。

3、数据文件的管理

外部表的数据文件不受Hive管理，需要自行管理这些文件。例如，当数据文件发生变化时，需要更新外部表的内容以反映这些变化。

七、推荐的项目管理系统

在管理Hive外部表及其数据文件时，可以使用一些项目管理系统来提高效率。例如：

研发项目管理系统PingCode：PingCode是一款专为研发项目设计的管理系统，提供了丰富的功能，如任务管理、版本控制、代码审查等。可以帮助团队更好地管理Hive外部表及其数据文件。
通用项目协作软件Worktile：Worktile是一款通用的项目协作软件，支持任务管理、文件共享、团队协作等功能。可以帮助团队在管理Hive外部表时更好地协作和沟通。

总结

Hive外部表是一种非常有用的工具，可以方便地集成和管理大数据集。通过指定数据文件的存储位置，定义表的结构，并使用CREATE EXTERNAL TABLE语句，可以轻松创建外部表。外部表的主要优势包括：数据不会被Hive管理、可以与其他Hadoop工具共享数据、更容易管理大数据集。在实际应用中，可以使用外部表进行数据集成、数据共享、数据备份和恢复等操作。需要注意的是，在创建和管理外部表时，需要确保数据文件的存储位置和表结构的一致性，并自行管理数据文件。推荐使用研发项目管理系统PingCode和通用项目协作软件Worktile来提高管理效率。