В прошлый раз мы говорили про DML-операции в Hive. Сегодня поговорим про DDL-операции в этой распределённой Big Data платформе. Также рассмотрим применение этих операций к объектам, хранящимся в этой СУБД. Читайте далее про особенности работы DDL-операции в Hive.
DDL-операции в СУБД Apache Hive
DDL-операции (Data Definition Language, Язык Определения Данных) — это набор SQL-операторов для определения данных. С помощью этих операторов Hive описывает структуру данных (базы данных, таблицы, представления) для корректного применения различных запросов к ним. Основными DDL-операциями в Hive служат следующие:
CREATE— оператор для создания объектов в Hive. Объектами могут служить базы данных, таблицы, представления;SHOW— оператор для отображения имеющихся объектов в кластере Hive. Обычно используется для корректного задания имени объекта при работе с ним;DESCRIBE— операция для описания структуры Hive-объектов (например, типы полей заданной таблицы);DROP— команда, отвечающая за полное удаление объекта из кластера Hive;USE— операция, которая используется для переключения между существующими БД в кластере. Это необходимо для корректной работы SQL-запросов.
Работа с DDL-операциями в Hive: несколько практических примеров
Одной из основных DDL-операций является SQL-команда CREATE, которая отвечает за создание. Следующий код на языке HiveQL отвечает за создание таблицы book [1]:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS book ( id_book int, name char(25), price int, author char(25), date_issue date, amout int, raiting int)
Как видно из вышерассмотренного примера, для создания таблицы наряду с CREATE используется SQL-параметр TABLE. Для создания базы данных необходимо использовать параметр DATABASE совместно с CREATE [1]:
CREATE DATABASE stud;
Для отображения имеющихся в Hive элементов (баз данных или таблиц) используется команда SHOW [1]:
SHOW DATABASES
Для описания атрибутов имеющихся объектов используется команда DESCRIBE. В качестве примера рассмотрим вывод описания полей таблицы apple:
DESCRIBE apple
Для описания атрибутов имеющихся объектов используется команда DESCRIBE. В качестве примера рассмотрим вывод описания полей таблицы apple:
DESCRIBE apple
appleДля того, чтобы удалить существующую таблицу в Hive используется команда DROP, которая также является одной из CRUD-операций, а также входит в набор операций DML [1]:
DROP TABLE book
Нередко требуется переключаться между базами данных в Hive для корректного выполнения запросов к таблицам. За переключение с одно базы данных на другую отвечает команда USE, которая в качестве параметра принимает название БД, на которую необходимо переключиться [1]:
USE stud
Таким образом, благодаря поддержке DML-операций, Hive обеспечивает разработчика весьма удобным и интуитивно понятным интерфейсом для работы с объектами Big Data в распределенной среде. Это делает Apache Hive весьма удобным средством для работы с Big Data.
Код курса
HIVE
Ближайшая дата курса
по запросу
Продолжительность
ак.часов
Стоимость обучения
0 руб.
Больше подробностей про применение Apache Hive в проектах анализа больших данных вы узнаете на практических курсах по NoSQL в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:
IMPA: CLOUDERA IMPALA DATA ANALYTICS
ADQM: ЭКСПЛУАТАЦИЯ ARENADATA QUICKMARTS
ADBR: Arenadata DB для разработчиков
ADB: Эксплуатация Arenadata DB
HBASE: Администрирование кластера HBase
HIVE: Hadoop SQL администратор Hive
NoSQL: Интеграция Hadoop и NoSQL
Источники
