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使用beeline命令将配置单元查询下载为csv格式

Beeline是Apache Hive的一个命令行工具,用于与Hive服务器进行交互。它可以执行HiveQL查询,并将查询结果以不同的格式导出,包括CSV格式。

要使用Beeline将配置单元查询下载为CSV格式,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,确保已经安装和配置了Hive和Beeline。可以参考相关文档进行安装和配置。
  2. 打开终端或命令提示符,输入以下命令以启动Beeline:
代码语言:txt
复制

beeline

代码语言:txt
复制
  1. 连接到Hive服务器。根据实际情况,输入Hive服务器的主机名、端口号、用户名和密码:
代码语言:txt
复制

!connect jdbc:hive2://hostname:portnumber username password

代码语言:txt
复制
  1. 切换到要执行查询的数据库。如果查询的配置单元在特定的数据库中,可以使用以下命令切换到该数据库:
代码语言:txt
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use database_name;

代码语言:txt
复制
  1. 执行查询并将结果导出为CSV格式。以下是一个示例查询,并将结果导出为CSV格式的命令:
代码语言:txt
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!outputformat csv

SELECT * FROM table_name;

代码语言:txt
复制

在上述命令中,将table_name替换为实际的表名,该查询将返回表中的所有数据,并将结果以CSV格式输出。

  1. 将查询结果保存为CSV文件。执行查询后,Beeline会将结果显示在终端或命令提示符中。可以使用重定向操作符将结果保存到CSV文件中。以下是一个示例命令:
代码语言:txt
复制

!record /path/to/output/file.csv

代码语言:txt
复制

/path/to/output/file.csv替换为实际的文件路径和文件名,执行该命令后,查询结果将保存到指定的CSV文件中。

以上是使用Beeline命令将配置单元查询下载为CSV格式的步骤。请注意,这只是一个示例过程,实际操作可能因环境和需求而有所不同。对于更详细的Beeline命令和用法,请参考Apache Hive和Beeline的官方文档。

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Hadoop常用命令

HDFS基本命令: hadoop fs -cmd cmd: 具体的操作,基本上与UNIX的命令行相同 args:参数 HDFS资源URI格式: scheme://authority/path scheme:协议名,file或hdfs authority:namenode主机名 path:路径 示例:hdfs://localhost:9000/user/chunk/test.txt 假设已经在core-site.xml里配置了 fs.default.name=hdfs://localhost:9000,则仅使用/user/chunk/test.txt即可。 hdfs默认工作目录为 /user/$USER,$USER是当前的登录用户名。 HDFS命令示例: hadoop fs -mkdir /user/trunk hadoop fs -ls /user hadoop fs -lsr /user (递归的) hadoop fs -put test.txt /user/trunk hadoop fs -put test.txt . (复制到hdfs当前目录下,首先要创建当前目录) hadoop fs -get /user/trunk/test.txt . (复制到本地当前目录下) hadoop fs -cat /user/trunk/test.txt hadoop fs -tail /user/trunk/test.txt (查看最后1000字节) hadoop fs -rm /user/trunk/test.txt hadoop fs -help ls (查看ls命令的帮助文档)

02

Hive的基本知识(一)

Hive 组件 用户接口:包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中,CLI(command line interface)为shell命令行; Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互,类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储:通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。 Driver驱动程序,包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器 : 完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中,并在随后有执行引擎调用执行。 执行引擎:Hive本身并不直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive支持MapReduce、 Tez、Spark3种执行引擎。 Hive基本使用 链接方式: 1.使用hive本地连接 2.开启hiveserver2远程服务,使用beeline连接 3.使用hive参数执行任务 hive -e ‘执行语句’ hive -f ‘执行脚本文件’

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Hive 整体介绍

Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。         Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能         综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理         Hive基本功能及概念             database             table             外部表,内部表,分区表         Hive安装             1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改)             2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改)             3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive         Hive基本语法:             1. 创建库:create database dbname             2. 创建表:create table tbname                 Hive操作:             1. Hive 命令行交互式             2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行             3. Beeline 脚本化运行                 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档)                 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本         数据导入:             1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table ..             2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table ..             3. 直接在Hive表目录创建数据         Hive表类型:             1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。             2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。             3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。             4. CTAS建表         HQL             1. 单行操作:array,contain等             2. 聚合操作:(max,count,sum)等             3. 内连接,外连接(左外,右外,全外)             4. 分组聚合 groupby             5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询             6. 子查询:                 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果             7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数                 转换:字符与整形,字符与时间,                 字符串:切割,合并,                 函数:contain,max/min,sum,             8. 复合类型                 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符                 array(value)指定字符分隔符                 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符             9. 窗口分析函数             10. Hive对Json的支持

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