Hive是Hadoop生态圈中常用的工具之一，它可以方便地将数据存储在Hadoop集群中并进行查询分析，是一个非常强大的数据仓库工具。数据加载是Hive工作流程中的重要环节，因此如何快速入门并且正确地读取文件并加载数据到Hive也非常关键。
在本文中，我们将介绍如何在Hive中进行基本的数据加载操作，包括如何使用Hive自带的加载器去读取数据文件，还有如何处理不同格式的文件。
之一步：创建表格
在创建表格的过程中，需要要确定Hive表格中的字段，以及它们在数据文件中的位置。这个过程中主要包括以下几个步骤：
1. 创建一个新的数据库，命名为testdb：
“`sql
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS testdb;
“`
2. 在testdb数据库下创建一个新的表格，命名为employee：
“`sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS testdb.employee
(
name STRING,
age INT,
department STRING,
salary FLOAT
);
“`
在以上代码中，我们定义了employee表格的字段，包括name、age、department和salary，分别对应数据文件中的四列数据。
第二步：读取数据文件
Hive支持多种数据文件类型，其中包括文本文件、ON文件、ORC文件等。在本文中，我们将以文本文件为例进行操作。
我们可以在Hadoop的分布式文件系统（HDFS）中存储数据文件。比如在following文件夹下放入employee.csv数据文件。
以下是employee.csv文件的格式：
“`csv
John Smith,35,Engineering,72023.00
Mary Johnson,42,Sales,48000.00
Peter Brown,28,Marketing,36000.00
“`
第三步：写入数据
在Hive中，我们使用LOAD DATA INPATH命令来加载数据文件。它的语法如下：
“`sql
LOAD DATA INPATH ‘/user/user01/following/employee.csv’ INTO TABLE testdb.employee;
“`
上述代码中：
– /user/user01/following/employee.csv是数据文件路径
– testdb.employee是我们刚刚创建的表格名称
需要注意的是，如果数据文件存储在本地磁盘中，需要使用LOAD DATA LOCAL INPATH命令来加载数据文件。
第四步：查询数据
我们可以使用HiveQL查询语言来对数据进行查询和分析，以下是查询employee表格中的数据的样例：
“`sql
select * from testdb.employee;
“`
查询结果：
“`
+—————+—————+—————-+—————+
| employee.name | employee.age | employee.dept | employee.salary |
+—————+—————+—————-+—————+
| John Smith | 35 | Engineering | 72023.0 |
| Mary Johnson | 42 | Sales | 48000.0 |
| Peter Brown | 28 | Marketing | 36000.0 |
+—————+—————+—————-+—————+
“`
至此，我们已经完成了数据加载的入门操作。在实际应用中，有时会遇到一些格式复杂的数据文件，需要用到一些工具和技巧来处理。但只要掌握了以上基础操作，我们可以在Hive中轻松地将数据文件加载到数据库中进行分析和处理。
相关问题拓展阅读：
如何基于hive建立数据仓库
-创建数据库
create database if not exists sopdm
comment ‘this is test database’
with (‘creator’=’gxw’,’date’=’’)–数据库键值对属性信息
location ‘/my/preferred/directory’;
–查看数据库的描述信厅竖老息和文件目录位置路径信纤谨息
describe database sopdm;
–查看数据库的描述扮升信息和文件目录位置路径信息(加上数据库键值对的属性信息)
describe database extended sopdm;
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