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ClickHouse(19)ClickHouse集成Hive表引擎详细解析

news 2026/2/9 0:15:58

文章目录

Hive集成表引擎
- 创建表
- 使用示例
- - 如何使用HDFS文件系统的本地缓存
  - 查询 ORC 输入格式的Hive 表
  - - 在 Hive 中建表
    - 在 ClickHouse 中建表
  - 查询 Parquest 输入格式的Hive 表
  - - 在 Hive 中建表
    - 在 ClickHouse 中建表
  - 查询文本输入格式的Hive表
  - - 在Hive 中建表
    - 在 ClickHouse 中建表
资料分享
参考文章

Hive集成表引擎

Hive引擎允许对HDFS Hive表执行 SELECT 查询。目前它支持如下输入格式:

-文本:只支持简单的标量列类型，除了 Binary

ORC:支持简单的标量列类型，除了char; 只支持 array 这样的复杂类型
Parquet:支持所有简单标量列类型;只支持 array 这样的复杂类型

创建表

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(name1 [type1] [ALIAS expr1],name2 [type2] [ALIAS expr2],...
) ENGINE = Hive('thrift://host:port', 'database', 'table');
PARTITION BY expr

表的结构可以与原来的Hive表结构有所不同:

列名应该与原来的Hive表相同，但你可以使用这些列中的一些，并以任何顺序，你也可以使用一些从其他列计算的别名列。
列类型与原Hive表的列类型保持一致。
“Partition by expression”应与原Hive表保持一致，“Partition by expression”中的列应在表结构中。

引擎参数

thrift://host:port — Hive Metastore 地址
database — 远程数据库名.
table — 远程数据表名.

使用示例

如何使用HDFS文件系统的本地缓存

我们强烈建议您为远程文件系统启用本地缓存。基准测试显示，如果使用缓存，它的速度会快两倍。

在使用缓存之前，请将其添加到 config.xml

<local_cache_for_remote_fs><enable>true</enable><root_dir>local_cache</root_dir><limit_size>559096952</limit_size><bytes_read_before_flush>1048576</bytes_read_before_flush>
</local_cache_for_remote_fs>

enable: 开启后，ClickHouse将为HDFS (远程文件系统)维护本地缓存。
root_dir: 必需的。用于存储远程文件系统的本地缓存文件的根目录。
limit_size: 必需的。本地缓存文件的最大大小(单位为字节)。
bytes_read_before_flush: 从远程文件系统下载文件时，刷新到本地文件系统前的控制字节数。缺省值为1MB。

当ClickHouse为远程文件系统启用了本地缓存时，用户仍然可以选择不使用缓存，并在查询中设置 use_local_cache_for_remote_storage = 0, use_local_cache_for_remote_storage 默认为 1。

查询 ORC 输入格式的Hive 表

在 Hive 中建表

hive > CREATE TABLE `test`.`test_orc`(`f_tinyint` tinyint, `f_smallint` smallint, `f_int` int, `f_integer` int, `f_bigint` bigint, `f_float` float, `f_double` double, `f_decimal` decimal(10,0), `f_timestamp` timestamp, `f_date` date, `f_string` string, `f_varchar` varchar(100), `f_bool` boolean, `f_binary` binary, `f_array_int` array<int>, `f_array_string` array<string>, `f_array_float` array<float>, `f_array_array_int` array<array<int>>, `f_array_array_string` array<array<string>>, `f_array_array_float` array<array<float>>)
PARTITIONED BY ( `day` string)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde' 
STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat' 
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat'
LOCATION'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_orc'OK
Time taken: 0.51 secondshive > insert into test.test_orc partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44)));
OK
Time taken: 36.025 secondshive > select * from test.test_orc;
OK
1   2   3   4   5   6.11    7.22    8   2021-11-05 12:38:16.314 2021-11-05  hello world hello world hello world                                                                                             true    hello world [1,2,3] ["hello world","hello world"]   [1.1,1.2]   [[1,2],[3,4]]   [["a","b"],["c","d"]]   [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]   2021-09-18
Time taken: 0.295 seconds, Fetched: 1 row(s)

在 ClickHouse 中建表

ClickHouse中的表，从上面创建的Hive表中获取数据:

CREATE TABLE test.test_orc
(`f_tinyint` Int8,`f_smallint` Int16,`f_int` Int32,`f_integer` Int32,`f_bigint` Int64,`f_float` Float32,`f_double` Float64,`f_decimal` Float64,`f_timestamp` DateTime,`f_date` Date,`f_string` String,`f_varchar` String,`f_bool` Bool,`f_binary` String,`f_array_int` Array(Int32),`f_array_string` Array(String),`f_array_float` Array(Float32),`f_array_array_int` Array(Array(Int32)),`f_array_array_string` Array(Array(String)),`f_array_array_float` Array(Array(Float32)),`day` String
)
ENGINE = Hive('thrift://localhost:9083', 'test', 'test_orc')
PARTITION BY day

SELECT * FROM test.test_orc settings input_format_orc_allow_missing_columns = 1\G

SELECT *
FROM test.test_orc
SETTINGS input_format_orc_allow_missing_columns = 1Query id: c3eaffdc-78ab-43cd-96a4-4acc5b480658Row 1:
──────
f_tinyint:            1
f_smallint:           2
f_int:                3
f_integer:            4
f_bigint:             5
f_float:              6.11
f_double:             7.22
f_decimal:            8
f_timestamp:          2021-12-04 04:00:44
f_date:               2021-12-03
f_string:             hello world
f_varchar:            hello world
f_bool:               true
f_binary:             hello world
f_array_int:          [1,2,3]
f_array_string:       ['hello world','hello world']
f_array_float:        [1.1,1.2]
f_array_array_int:    [[1,2],[3,4]]
f_array_array_string: [['a','b'],['c','d']]
f_array_array_float:  [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]
day:                  2021-09-181 rows in set. Elapsed: 0.078 sec.

查询 Parquest 输入格式的Hive 表

在 Hive 中建表

hive >
CREATE TABLE `test`.`test_parquet`(`f_tinyint` tinyint, `f_smallint` smallint, `f_int` int, `f_integer` int, `f_bigint` bigint, `f_float` float, `f_double` double, `f_decimal` decimal(10,0), `f_timestamp` timestamp, `f_date` date, `f_string` string, `f_varchar` varchar(100), `f_char` char(100), `f_bool` boolean, `f_binary` binary, `f_array_int` array<int>, `f_array_string` array<string>, `f_array_float` array<float>, `f_array_array_int` array<array<int>>, `f_array_array_string` array<array<string>>, `f_array_array_float` array<array<float>>)
PARTITIONED BY ( `day` string)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe' 
STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat' 
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_parquet'
OK
Time taken: 0.51 secondshive >  insert into test.test_parquet partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44)));
OK
Time taken: 36.025 secondshive > select * from test.test_parquet;
OK
1   2   3   4   5   6.11    7.22    8   2021-12-14 17:54:56.743 2021-12-14  hello world hello world hello world                                                                                             true    hello world [1,2,3] ["hello world","hello world"]   [1.1,1.2]   [[1,2],[3,4]]   [["a","b"],["c","d"]]   [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]   2021-09-18
Time taken: 0.766 seconds, Fetched: 1 row(s)

在 ClickHouse 中建表

ClickHouse 中的表，从上面创建的Hive表中获取数据:

CREATE TABLE test.test_parquet
(`f_tinyint` Int8,`f_smallint` Int16,`f_int` Int32,`f_integer` Int32,`f_bigint` Int64,`f_float` Float32,`f_double` Float64,`f_decimal` Float64,`f_timestamp` DateTime,`f_date` Date,`f_string` String,`f_varchar` String,`f_char` String,`f_bool` Bool,`f_binary` String,`f_array_int` Array(Int32),`f_array_string` Array(String),`f_array_float` Array(Float32),`f_array_array_int` Array(Array(Int32)),`f_array_array_string` Array(Array(String)),`f_array_array_float` Array(Array(Float32)),`day` String
)
ENGINE = Hive('thrift://localhost:9083', 'test', 'test_parquet')
PARTITION BY day

SELECT * FROM test.test_parquet settings input_format_parquet_allow_missing_columns = 1\G

SELECT *
FROM test_parquet
SETTINGS input_format_parquet_allow_missing_columns = 1Query id: 4e35cf02-c7b2-430d-9b81-16f438e5fca9Row 1:
──────
f_tinyint:            1
f_smallint:           2
f_int:                3
f_integer:            4
f_bigint:             5
f_float:              6.11
f_double:             7.22
f_decimal:            8
f_timestamp:          2021-12-14 17:54:56
f_date:               2021-12-14
f_string:             hello world
f_varchar:            hello world
f_char:               hello world
f_bool:               true
f_binary:             hello world
f_array_int:          [1,2,3]
f_array_string:       ['hello world','hello world']
f_array_float:        [1.1,1.2]
f_array_array_int:    [[1,2],[3,4]]
f_array_array_string: [['a','b'],['c','d']]
f_array_array_float:  [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]
day:                  2021-09-181 rows in set. Elapsed: 0.357 sec.

查询文本输入格式的Hive表

在Hive 中建表

hive >
CREATE TABLE `test`.`test_text`(`f_tinyint` tinyint, `f_smallint` smallint, `f_int` int, `f_integer` int, `f_bigint` bigint, `f_float` float, `f_double` double, `f_decimal` decimal(10,0), `f_timestamp` timestamp, `f_date` date, `f_string` string, `f_varchar` varchar(100), `f_char` char(100), `f_bool` boolean, `f_binary` binary, `f_array_int` array<int>, `f_array_string` array<string>, `f_array_float` array<float>, `f_array_array_int` array<array<int>>, `f_array_array_string` array<array<string>>, `f_array_array_float` array<array<float>>)
PARTITIONED BY ( `day` string)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe' 
STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' 
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_text'
Time taken: 0.1 seconds, Fetched: 34 row(s)hive >  insert into test.test_text partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44)));
OK
Time taken: 36.025 secondshive > select * from test.test_text;
OK
1   2   3   4   5   6.11    7.22    8   2021-12-14 18:11:17.239 2021-12-14  hello world hello world hello world                                                                                             true    hello world [1,2,3] ["hello world","hello world"]   [1.1,1.2]   [[1,2],[3,4]]   [["a","b"],["c","d"]]   [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]   2021-09-18
Time taken: 0.624 seconds, Fetched: 1 row(s)

在 ClickHouse 中建表

ClickHouse中的表，从上面创建的Hive表中获取数据:

CREATE TABLE test.test_text
(`f_tinyint` Int8,`f_smallint` Int16,`f_int` Int32,`f_integer` Int32,`f_bigint` Int64,`f_float` Float32,`f_double` Float64,`f_decimal` Float64,`f_timestamp` DateTime,`f_date` Date,`f_string` String,`f_varchar` String,`f_char` String,`f_bool` Bool,`day` String
)
ENGINE = Hive('thrift://localhost:9083', 'test', 'test_text')
PARTITION BY day

SELECT * FROM test.test_text settings input_format_skip_unknown_fields = 1, input_format_with_names_use_header = 1, date_time_input_format = 'best_effort'\G

SELECT *
FROM test.test_text
SETTINGS input_format_skip_unknown_fields = 1, input_format_with_names_use_header = 1, date_time_input_format = 'best_effort'Query id: 55b79d35-56de-45b9-8be6-57282fbf1f44Row 1:
──────
f_tinyint:   1
f_smallint:  2
f_int:       3
f_integer:   4
f_bigint:    5
f_float:     6.11
f_double:    7.22
f_decimal:   8
f_timestamp: 2021-12-14 18:11:17
f_date:      2021-12-14
f_string:    hello world
f_varchar:   hello world
f_char:      hello world
f_bool:      true
day:         2021-09-18

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ClickHouse经典中文文档分享

参考文章

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ClickHouse(06)ClickHouse建表语句DDL详细解析
ClickHouse(07)ClickHouse数据库引擎解析
ClickHouse(08)ClickHouse表引擎概况
ClickHouse(09)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之MergeTree详细解析
ClickHouse(10)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之ReplacingMergeTree详细解析
ClickHouse(11)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之SummingMergeTree详细解析
ClickHouse(12)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之AggregatingMergeTree详细解析
ClickHouse(13)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之CollapsingMergeTree详细解析
ClickHouse(14)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之VersionedCollapsingMergeTree详细解析
ClickHouse(15)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之GraphiteMergeTree详细解析
ClickHouse(16)ClickHouse日志引擎Log详细解析
ClickHouse(17)ClickHouse集成JDBC表引擎详细解析
ClickHouse(18)ClickHouse集成ODBC表引擎详细解析

ClickHouse(19)ClickHouse集成Hive表引擎详细解析

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编程日记 2023/12/24 5:26:51

大语言模型的三种主要架构 Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder

现代大型语言模型（LLM）的演变进化树，如下图： https://arxiv.org/pdf/2304.13712.pdf 基于 Transformer 模型以非灰色显示： decoder-only 模型在蓝色分支， encoder-only 模型在粉色分支， encod…...

编程日记 2023/12/24 5:25:51

第19节 Node.js Express 框架

Express 是一个为Node.js设计的web开发框架，它基于nodejs平台。 Express 简介 Express是一个简洁而灵活的node.js Web应用框架, 提供了一系列强大特性帮助你创建各种Web应用，和丰富的HTTP工具。使用Express可以快速地搭建一个完整功能的网站。 Expre…...

编程新知 2026/2/8 6:37:43

脑机新手指南（八）：OpenBCI_GUI：从环境搭建到数据可视化（下）

一、数据处理与分析实战 （一）实时滤波与参数调整基础滤波操作 60Hz 工频滤波：勾选界面右侧 “60Hz” 复选框，可有效抑制电网干扰（适用于北美地区，欧洲用户可调整为 50Hz）。平滑处理&…...

编程新知 2025/11/19 22:56:53

基于距离变化能量开销动态调整的WSN低功耗拓扑控制开销算法matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.算法仿真参数 5.算法理论概述 6.参考文献 7.完整程序 1.程序功能描述通过动态调整节点通信的能量开销，平衡网络负载，延长WSN生命周期。具体通过建立基于距离的能量消耗模型&am…...

编程新知 2026/2/6 5:38:46

智慧工地云平台源码，基于微服务架构+Java+Spring Cloud +UniApp +MySql

智慧工地管理云平台系统，智慧工地全套源码，java版智慧工地源码，支持PC端、大屏端、移动端。智慧工地聚焦建筑行业的市场需求，提供“平台网络终端”的整体解决方案，提供劳务管理、视频管理、智能监测、绿色施工、安全管…...

编程新知 2026/1/30 15:16:32

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models

CODE ： https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA，它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构&#xf…...

编程新知 2026/2/3 15:24:36

工程地质软件市场：发展现状、趋势与策略建议

一、引言在工程建设领域，准确把握地质条件是确保项目顺利推进和安全运营的关键。工程地质软件作为处理、分析、模拟和展示工程地质数据的重要工具，正发挥着日益重要的作用。它凭借强大的数据处理能力、三维建模功能、空间分析工具和可视化展示手段&…...

编程新知 2025/10/6 6:10:29

C++.OpenGL （10/64）基础光照（Basic Lighting）

基础光照（Basic Lighting）冯氏光照模型（Phong Lighting Model） #mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-GLd…...

编程新知 2026/1/20 2:37:04

GC1808高性能24位立体声音频ADC芯片解析

1. 芯片概述 GC1808是一款24位立体声音频模数转换器（ADC），支持8kHz~96kHz采样率，集成Δ-Σ调制器、数字抗混叠滤波器和高通滤波器，适用于高保真音频采集场景。 2. 核心特性高精度：24位分辨率&#xff0c…...

编程新知 2026/1/27 4:58:14

站群服务器的应用场景都有哪些？

站群服务器主要是为了多个网站的托管和管理所设计的，可以通过集中管理和高效资源的分配，来支持多个独立的网站同时运行，让每一个网站都可以分配到独立的IP地址，避免出现IP关联的风险，用户还可以通过控制面板进行管理功…...

编程新知 2025/9/1 19:01:24

Caliper 负载(Workload)详细解析

Caliper 负载(Workload)详细解析负载(Workload)是 Caliper 性能测试的核心部分，它定义了测试期间要执行的具体合约调用行为和交易模式。下面我将全面深入地讲解负载的各个方面。一、负载模块基本结构一个典型的负载模块(如 workload.js)包含以下基本结构： use strict;/…...

编程新知 2025/10/31 21:11:39

文章目录

Hive集成表引擎

创建表

使用示例

如何使用HDFS文件系统的本地缓存

查询 ORC 输入格式的Hive 表

在 Hive 中建表

在 ClickHouse 中建表

查询 Parquest 输入格式的Hive 表

在 Hive 中建表

在 ClickHouse 中建表

查询文本输入格式的Hive表

在Hive 中建表

在 ClickHouse 中建表

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