增

Hive表增加数据有两种方式（目前我知道的），分别为load及传统意义上的insert。

通过load加载数据

• 命令格式

    LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

    LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] [INPUTFORMAT 'inputformat' SERDE 'serde'] (3.0 or later)

• 语句说明
  
  • LOCAL：是否是本地文件。语句中加入该关键字时表示filepath的路径使用的是本地文件系统路径，而非HDFS路径。适用于从本地导入数据至表中。
  • filepath：文件路径。可以是相对路径，绝对路径，文件系统url链接。该路径若指向一个文件，该文件将被移动(move)至表所在目录，若指向一个目录，则该目录下所有文件将会被移动(move)至表所在目录，该目录不可以包含子目录（Hive 3.0及以后版本可以包含子目录）。其中表所在目录可在建表时指定。
    注：当路径为相对路径时，若LOCAL未指定，则Hive会自动在该相对路径前加上/user/<username>/。若LOCAL未给出时，源文件系统必须与表所在的文件系统相同。
  • OVERWRITE：是否覆写。字面意思。
  • PARTITION ：关于分区，以后补充。
• 使用例子

// 将a.txt从本地移动表student中
LOAD DATA LOCAL INPATH 'a.txt' OVERWRITE INTO TABLE student;

// 将 hdfs:///zhaopy/test/hive/b.txt 加载到表student中，执行完后，/zhaopy//test/hive/ 下 b.txt会被移动到表所在目录。
LOAD DATA INPATH '/zhaopy/test/hive/b.txt' OVERWRITE INTO TABLE student;

通过insert query插入数据

每insert一条记录都会产生一次mapreduce任务，性能较差，推荐使用load

• 命令格式

Standard syntax:    // 标准版，基于查询的插入
INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...) [IF NOT EXISTS]] select_statement1 FROM from_statement;
INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement;

Hive extension (multiple inserts):  // hive扩展版本，基于查询的插入
FROM from_statement
INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...) [IF NOT EXISTS]] select_statement1
[INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ... [IF NOT EXISTS]] select_statement2]
[INSERT INTO TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2] ...;
FROM from_statement
INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1
[INSERT INTO TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2]
[INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ... [IF NOT EXISTS]] select_statement2] ...;

Hive extension (dynamic partition inserts): // hive扩展版本，基于查询的动态分区插入
INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement;
INSERT INTO TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement;

• 语句说明

  • OVERWRITE ：覆盖掉原来的数据。
  • Hive0.13.0以后版本，一个表可以通过设置表元数据（默认为false）"immutable"="true"为不可变表。对于非空的不可变表的插入对抛出异常。但是对于空的不可变表则可以插入，同时覆盖操作也不受此属性影响。（允许覆盖）
  • partition，插入分区表以后补充。

• 使用例子

hive> select * from student;
OK
10      zhao
12      NULL
Time taken: 0.125 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive> select * from teacher;
OK
Time taken: 0.108 seconds
hive> INSERT OVERWRITE TABLE teacher select id,null from student where student.name='zhao';
---------------------------------省略一堆输出--------------------------------------------
hive> select * from teacher;
OK
10      NULL
Time taken: 0.125 seconds, Fetched: 1 row(s)

// 可以看出通过insert 以及 select from where配合将指定的格式插入到目标表中。

通过insert 将查询结果写入文件中

• 命令格式

Standard syntax:
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1
  [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] (Note: Only available starting with Hive 0.11.0)
  SELECT ... FROM ...

Hive extension (multiple inserts):
FROM from_statement
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1
[INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory2 select_statement2] ...


row_format
  : DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char [ESCAPED BY char]] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]
        [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]
        [NULL DEFINED AS char] (Note: Only available starting with Hive 0.13)

• 语句说明
  
  • row_type、file_format说明见： Hive表的定义，删除、修改
• 使用例子

hive> select * from student;
OK
10      zhao
12      NULL
Time taken: 0.134 seconds, Fetched: 2 row(s)
INSERT OVERWRITE local directory '/hadoop/asiainfo/zhaopy/hivetest' select * from student;
------------------------省略一堆输出------------------
[ochadoop@server7 hivetest]$ ls
000000_0.snappy  000001_0.snappy
[ochadoop@server7 hivetest]$ cat 000000_0.snappy 
10zhao
[ochadoop@server7 hivetest]$ cat 000001_0.snappy 
12\N

通过insert values插入数据

• 命令格式

Standard Syntax:
INSERT INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...)] VALUES values_row [, values_row ...]

Where values_row is:
( value [, value ...] )
where a value is either null or any valid SQL literal

• 语句说明
  
  • 不同于标准SQL，此处不支持插入部分列，即，所有的列都需要插入。缺失的列需要用null代替。
  • 分区：以后补充。
• 使用例子

hive> select * from student;
OK
10      zhao
12      NULL
Time taken: 0.137 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive> insert into table student values (50, null);
----------------省略一堆输出
hive> select * from student;
OK
10      zhao
12      NULL
50      NULL
Time taken: 0.126 seconds, Fetched: 3 row(s)

删

• 命令格式

Standard Syntax:
DELETE FROM tablename [WHERE expression]

• 语句说明
  
  • 该语句在hive0.14之后可用，只能用于支持ACID的表中。
• 使用例子
  与普通SQL相同。

改

• 命令格式

Standard Syntax:
UPDATE tablename SET column = value [, column = value ...] [WHERE expression]

• 语句说明

  • 该语句只能用于支持ACID的表中
  • Bucketing 列和Partitioning 列无法被更新。
  • 该语句可用在hive0.14版本 。

• 使用例子
  与普通SQL相同。

混合操作

所谓混合操作，就是将以上语句写入一个语句中，加入条件进行操作

• 语句格式

Standard Syntax:
MERGE INTO <target table> AS T USING <source expression/table> AS S
ON <boolean expression1>
WHEN MATCHED [AND <boolean expression2>] THEN UPDATE SET <set clause list>
WHEN MATCHED [AND <boolean expression3>] THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED [AND <boolean expression4>] THEN INSERT VALUES<value list>

• 语句说明

  • 该语句只能用于支持ACID的表中
  • Bucketing 列和Partitioning 列无法被更新。
  • 该语句可用在hive 2.2版本 。

• 使用例子

MERGE INTO merge_data.transactions AS T 
USING merge_data.merge_source AS S
ON T.ID = S.ID and T.tran_date = S.tran_date
WHEN MATCHED AND (T.TranValue != S.TranValue AND S.TranValue IS NOT NULL) THEN UPDATE SET TranValue = S.TranValue, last_update_user = 'merge_update'
WHEN MATCHED AND S.TranValue IS NULL THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (S.ID, S.TranValue, 'merge_insert', S.tran_date);