Hive中创建S3的外部表

    数据在S3存放的数据是按时间纬度存放的,每天的数据存放在各自的目录下,目录结构如下截图:

SRE实战 互联网时代守护先锋,助力企业售后服务体系运筹帷幄!一键直达领取阿里云限量特价优惠。

        Hive中导入Amazon S3中的分区表数据的操作 Hadoop

    每个目录下面的数据是CSV文件,现在将其导入到Hive中进行查询,通过创建对应的表结构:    

[sql]  view plain  copy  
  1. CREATE EXTERNAL TABLE `palmplay_log_pv_s3_csv`(  
  2.   `meta_id` string COMMENT 'from deserializer',   
  3.   `brand` string COMMENT 'from deserializer',   
  4.   `channel` string COMMENT 'from deserializer',   
  5.   `countrycode` string COMMENT 'from deserializer')  
  6. partitioned by (dt String)  
  7. ROW FORMAT SERDE  
  8.   'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'  
  9. WITH SERDEPROPERTIES (  
  10.    "separatorChar" = "\t",  
  11.    "quoteChar"     = "'",  
  12.    "escapeChar"    = "\\"  
  13. )    
  14. STORED AS TEXTFILE  
  15. LOCATION  
  16.   's3a://palmplay_log_pv_csv';  

    然后通过如下语句进行查询:    

[sql]  view plain  copy  
  1. select * from palmplay_log_pv_s3_csv limit 10;  
  2. select * from palmplay_log_pv_s3_csv where dt='2018-04-09' limit 10;  

    此时是查询不到结果,因为这个时候分区表的分区信息并没有加载到Hive的Metastore中,需要先执行将分区信息加载到Metastore中,才可以查询到数据。

 

加载表的分区信息到Metastore中

    从S3中将表的分区信息加载到Hive的Metastore中,这个同从HDFS中加载表的分区信息是一样的,执行以下命令进行加载:    

[plain]  view plain  copy  
  1. MSCK REPAIR TABLE palmplay_log_pv_s3_csv;  

    然后再执行select查询就可以查询到数据了。

    注:可以使用hive.metastore.fshandler.threads参数(缺省值为15,配置在hive-site.xml中)来增加用于在MSCK阶段中扫描分区的线程数。

如果你想了解大数据的学习路线,想学习大数据知识以及需要免费的学习资料可以加群:784789432.欢迎你的加入。每天下午三点开直播分享基础知识,晚上20:00都会开直播给大家分享大数据项目实战。

 

对表进行分析
    在Amazon S3上处理数据时,分析表的步骤与在HDFS中处理数据时的步骤相同。
    可以通过设置hive.stats.autogather = true或运行analyze table table_name compute statistics命令自动收集表统计信息,例如:
ANALYZE TABLE table_name PARTITION(dt ='2018-04-09')COMPUTE STATISTICS;
    但是,列统计信息只能通过运行列命令的分析表测试计算统计信息来收集,例如:    

[sql]  view plain  copy  
  1. ANALYZE TABLE table_name PARTITION(ds ='2018-04-09')COLUMNS;  

    有关更多信息和示例,请参阅Apache文档

    参考:https://hortonworks.github.io/hdp-aws/s3-hive/index.html

扫码关注我们
微信号:SRE实战
拒绝背锅 运筹帷幄