Hive实现简单快捷的HDFS数据库删除(hive删除hdfs中的数据库)

在Hadoop生态系统中，Hive是一个基于HDFS（Hadoop分布式文件系统）的数据仓库解决方案，用于数据的存储和分析。然而，当我们需要删除Hive中的一些数据时，可能会对HDFS数据库操作的复杂性感到困惑。本文将介绍如何通过。

1. 理解Hive和HDFS

在开始讲解如何通过Hive删除HDFS数据库之前，我们需要先了解一些Hive和HDFS的基本概念。

Hive是一个基于HDFS的数据仓库解决方案，它可以使用SQL语言进行查询和分析。HDFS是Hadoop中的分布式文件系统，它提供了高可靠性、高可扩展性和高吞吐量的数据存储。

Hive将数据存储在HDFS中，而不是在关系数据库中。因此，如果我们要进行数据删除，我们需要了解如何在HDFS中操作。

2. HDFS数据库删除

在HDFS中删除数据的方法有很多种，包括使用命令行工具、使用图形化界面等等。这里我们将介绍使用Hive实现HDFS数据库删除的方法。

我们需要打开Hive命令行界面。在这里，我们可以使用DROP TABLE语句删除一个表。例如，我们可以使用以下命令删除一个名为“mytable”的表：

“`

DROP TABLE mytable;

“`

这个命令将删除“mytable”表和与此表相关联的所有数据。

此外，我们还可以使用TRUNCATE TABLE语句来清空表中的数据，该语句会保留表本身和表结构。例如，以下命令将清空“mytable”表：

“`

TRUNCATE TABLE mytable;

“`

这个命令将删除“mytable”表中的所有数据，但保留表本身和表结构。

3. HDFS数据库删除注意事项

在使用Hive删除HDFS数据库时，需要注意以下几点：

– 删除一个表将删除表中的所有数据。因此，在删除一个表之前，必须先备份好重要数据，以免数据丢失。

– 当我们使用TRUNCATE TABLE语句清空一个表时，表结构不会被改变。因此，如果要删除整个表格（包括表结构），则应使用DROP TABLE语句。

– 删除数据可能需要一些时间。因此，在执行删除操作之前，应该仔细检查，确保要删除的表和数据是否正确，以及删除操作是否必要。

4. 结论

在本文中，我们介绍了如何通过。虽然HDFS数据库删除的方法有很多种，但通过Hive可以更加方便地执行删除操作。

当我们需要删除HDFS数据库时，建议备份重要数据，并在执行删除操作之前仔细检查，以确保操作的正确性和必要性。这样才能避免数据丢失和不必要的麻烦。

相关问题拓展阅读：

• Hive常用命令
• 为什么使用Hive？Hive提供了什么？Hive支持哪些用户

Hive常用命令

参数说明：

EXTERNAL：创建外部表，在建表的同时可以指定源数据的路径（LOCATION），创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径，若创建外部表不会有任何改变。在删除表时，内部表的元数据和源数据都会被删除，外部表不会删除源数据。

COMMENT：为表和列增加注释

PARTITIONED BY：创建分区表，

——PARTITIONED BY(dt STRING, country STRING)

CLUSTERED BY：创建分桶表

SORTED BY：创建排序后分桶表（不常用）

——CLUSTERED BY(userid) SORTED BY(viewTime) INTO 32 BUCKETS

ROW FORMAT DELIMITED：是用来设置创建的表在加载数据的时候，支持的列分隔符。Hive默认的分隔符是\001，属于不可见字符，这个字符在vi里是^A

—— ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\001’；

STORED AS：指定存储文件类型 sequencefile （二进制序列文件）、textfile（文本）、rcfile（列式存储格式文件）、ORC

如果文件数据是纯文本，可以使用知则弊 STORED AS TEXTFILE。

如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCEFILE。

LOCATION：指定表在 hdfs 上的存储位置

注意：若是外部表，则还需要删除文件(hadoop fs -rm -r -f hdfspath)

注意：INPATH后面的文件路径不能和hive表路径在hdfs上一致，更好是两个不同的文件路径，在加载过程中，源路径下的文件会被移动到hive表所在路径下，如果一致，会找不到文件错误；

Hive支持内置和自定义开发的文件格式。以下是Hive内置的一些格式：

默认是文本格式.

textfile 存储空间消耗比较大，并且压缩的text 无法分割和合并查询的效率更低,可以直接存储，加载数据的盯让速度更高.

sequencefile 存储空间消耗更大,压缩的文件可以分割和合并查询效率高，需要通过text文件转化来加载.

rcfile 存储空间最小，查询的效率更高 ，需要通过text文件转化来加载，加载的速度更低.

相比传统的行式存储引擎，列式存储引擎具有更高的压缩比，更少的IO操作而备受青睐（注：列式存储不是万能高效的，很多场景下行式存储仍更加高效），搭族尤其是在数据列（column）数很多，但每次操作仅针对若干列的情景，列式存储引擎的性价比更高。

为什么使用Hive？Hive提供了什么？Hive支持哪些用户

为什么使用Hive？

为什么使用Hive？那么，在哪里使用Hive呢？在载入了60亿行（经度、维度、时间、数据值、高度）数据集到MySQL后，系统崩溃了，并经历过数据丢失。这可能部分是因为我们最初的策略是将所有的数据都存储到单一的一张表中了。后来，我们调整了策略通过数据集和参数进行分表，这有所帮助但也因此引入了额外的消耗，而这并非是我们愿意接受的。

相反，我们决定尝试使用Apache Hive技术。我们安装了Hive 0.5 + 20，使用CDHv3和Apache Hadoop(+ 320)。CDHv3还包含有许多其他相关工具，包括Sqoop和Hue这些在我们的架构中都标识出来了，如图23-3底部所示。

我们使用Apache Sqoop转储数据到Hive中，然后纤滑通过写一个Apache OODT包装器，来使Hive按照空间/时间约束查询数据，然后将结果提供给RCMET和其他用户(图23-2中间部分显示)。RCMES集群的完整的架构如图23- 3所示。我们有5台机器，包括图中所示的一个主/从配置，通过一个运行GigE的私人网进行连接。

Hive提供了什么

Photobucket公司使用Hive的主要目标是为业务功能、系统性能和用户行为提供答案。为了满足这些需求，我们每晚都要通过Flume从数百台服务器上的MySQL数据库中转储来自Web服务器和自定义格式日志TB级别的数据。这些数据有助于支持整个公司许多组织，比如行政管理、广告、客户支持、产品开发和操作，等等。对于历史数据，我们保持所有MySQL在每月的之一天创建的所有的毁培腊数据作为分区数据并保留30天以上的日志文件。Photobucket使用一个定制的ETL框架来将MySQL数据库中数据迁移到Hive中。使用Flume将日志文件数据写入到HDFS中并按照预定的Hive流程进行处理。

Hive支持的用户有哪些

行政管理依赖于使用Hadoop提供一般业务健康状况的报告。Hive允许我们解析结构化数据库数据和非结构化的点击流数据，以及业务所涉及的数据格式进行读取。

广告业务使用Hive筛选历史数据来对广告目标进行预测和定义配额。产品开发无疑是该组织中产生更大数量的特定的查询的用户了。对于任何用户群，时间间隔变化或随时间而变化。Hive是很重要的，因为它允许我们通过对在当前和历史数据中运行A / B测试来判断在一个快速变化的用户环境中新产品的相关特性。

在Photobucket公司中，为我们的用户提供一流的系统是最重要的目标。从操作的角度来看，Hive被用来汇总生成跨多个维度的数据。在公司里知道更流行的媒体、用户、参考域是非常重要的。控制费中租用对于任何组织都是重要的。一个用户可以快速消耗大量的系统资源，并显著增加每月的支出。Hive可以用于识别和分析出这样的恶意用户，以确定哪些是符合我们的服务条款，而哪些是不符合的。也可以使用Hive对一些操作运行A / B测试来定义新的硬件需求和生成ROI计算。Hive将用户从底层MapReduce代码解放出来的能力意味着可以在几个小时或几天内就可以获得答案，而不是之前的数周。

Hive中的数据库

Hive中数据库的概念本质上仅仅是表的一个目录或者命名空间。然而，对于具有很多组和用户的大集群来说，这是非常有用的，因为这样可以避免表命名冲突。通常会使用数据库来将生产表组织成逻辑组。

如果用户没有显式指定数据库，那么将会使用默认的数据库default。

下面这个例子就展示了如何创建一个数据库：

hive> CREATE DATABASE financials;

如果数据库financials已经存在的话，那么将会抛出一个错误信息。使用如下语句可以避免在这种情况下抛出错误信息：

hive> CREATE DATABASE IF NOT EXISTS financials;

虽然通常情况下用户还是期望在同名数据库已经存在的情况下能够抛出警告信息的，但是IF NOT EXISTS这个子句对于那些在继续执行之前需要根据需要实时创建数据库的情况来说是非常有用的。

在所有的数据库相关的命令中，都可以使用SCHEMA这个关键字来替代关键字TABLE。

随时可以通过如下命令方式查看Hive中所包含的数据库：

hive> SHOW DATABASES;

default

financials

hive> CREATE DATABASE human_resources;

hive> SHOW DATABASES;

default

financials

human_resources

如果数据库非常多的话，那么可以使用正则表达式匹配来筛选出需要的数据库名，正则表达式这个概念，将会在第6.2.3节“Like和RLike”介绍。下面这个例子展示的是列举出所有以字母h开头，以其他字符结尾（即.*部分含义）的数据库名：

hive> SHOW DATABASES LIKE ‘h.*’;

human_resources

hive> …

Hive会为每个数据库创建一个目录。数据库中的表将会以这个数据库目录的子目录形式存储。有一个例外就是default数据库中的表，因为这个数据库本身没有自己的目录。

数据库所在的目录位于属性hive.metastore.warehouse.dir所指定的顶层目录之后，这个配置项我们已经在前面的第2.5.1节“本地模式配置”和第2.5.2节“分布式模式和伪分布式模式配置”中进行了介绍。假设用户使用的是这个配置项默认的配置，也就是/user/hive/warehouse，那么当我们创建数据库financials时，Hive将会对应地创建一个目录/user/hive/warehouse/financials.db。这里请注意，数据库的文件目录名是以.db结尾的。

用户可以通过如下的命令来修改这个默认的位置：

hive> CREATE DATABASE financials

> LOCATION ‘/my/preferred/directory’;

用户也可以为这个数据库增加一个描述信息，这样通过DESCRIBE DATABASE 命令就可以查看到该信息。

hive> CREATE DATABASE financials

> COMMENT ‘Holds all financial tables’;

hive> DESCRIBE DATABASE financials;

financials Holds all financial tables

从上面的例子中，我们可以注意到，DESCRIEB DATABASE语句也会显示出这个数据库所在的文件目录位置路径。在这个例子中，URI格式是hdfs。如果安装的是MapR，那么这里就应该是maprfs。对于亚马逊弹性MapReduce（EMR）集群，这里应该是hdfs，但是用户可以设置hive.metastore.warehouse.dir为亚马逊S3特定的格式（例如，属性值设置为s3

前面DESCRIBE DATABASE语句的输出中，我们使用了master-server来代表URI权限，也就是说应该是由文件系统的“主节点”（例如，HDFS中运行NameNode服务的那台服务器）的服务器名加上一个可选的端口号构成的（例如，服务器名：端口号这样的格式）。如果用户执行的是伪分布式模式，那么主节点服务器名称就应该是localhost。对于本地模式，这个路径应该是一个本地路径，例如

如果这部分信息省略了，那么Hive将会使用Hadoop配置文件中的配置项fs.default.name作为master-server所对应的服务器名和端口号，这个配置文件可以在$HADOOP_HOME/conf这个目录下找到。

需要明确的是，

warehouse/financials.db是等价的，其中master-server是主节点的DNS名和可选的端口号。

为了保持完整性，当用户指定一个相对路径（例如，some/relative/path）时，对于HDFS和Hive，都会将这个相对路径放到分布式文件系统的指定根目录下（例如，

为了脚本的可移植性，通常会省略掉那个服务器和端口号信息，而只有在涉及到另一个分布式文件系统实例（包括S3存储）的时候才会指明该信息。

此外，用户还可以为数据库增加一些和其相关的键-值对属性信息，尽管目前仅有的功能就是提供了一种可以通过DESCRIBE DATABASE EXTENDED 语句显示出这些信息的方式：

hive> CREATE DATABASE financials

> WITH DBPROPERTIES (‘creator’ = ‘Mark Moneybags’, ‘date’ = ”);

hive> DESCRIBE DATABASE financials;

financials

hive> DESCRIBE DATABASE EXTENDED financials;

financials

{date=, creator=Mark Moneybags);

USE命令用于将某个数据库设置为用户当前的工作数据库，和在文件系统中切换工作目录是一个概念：

hive> USE financials;

现在，使用像SHOW TABLES这样的命令就会显示当前这个数据库下所有的表。

不幸的是，并没有一个命令可以让用户查看当前所在的是哪个数据库！幸运的是，在Hive中是可以重复使用USE…命令的，这是因为在Hive中并没有嵌套数据库的概念。

可以回想下，在第2.7.2节“变量和属性”中提到过，可以通过设置一个属性值来在提示符里面显示当前所在的数据库（Hive v0.8.0版本以及之后的版本才支持此功能）：

hive> set hive.cli.print.current.db=true;

hive (financials)> USE default;

hive (default)> set hive.cli.print.current.db=false;

hive> …

最后，用户可以删除数据库：

hive> DROP DATABASE IF EXISTS financials;

IF EXISTS子句是可选的，如果加了这个子句，就可以避免因数据库finanacials不存在而抛出警告信息。

默认情况下，Hive是不允许用户删除一个包含有表的数据库的。用户要么先删除数据库中的表，然后再删除数据库；要么在删除命令的最后面加上关键字CASCADE，这样可以使Hive自行先删除数据库中的表：

hive> DROP DATABASE IF EXISTS financials CASCADE;

如果使用的是RESTRICT这个关键字而不是CASCADE这个关键字的话，那么就和默认情况一样，也就是，如果想删除数据库，那么必须先要删除掉该数据库中的所有表。

如果某个数据库被删除了，那么其对应的目录也同时会被删除。

关于hive删除hdfs中的数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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