SQLライクにMapReduce処理ができる「Hive」の使い方：きょうから試せる Hadoop“スモールスタート”ガイド（終）（3/3 ページ）

外部テーブルから読み込み

　ここまではHiveを使ってデータベースや内部テーブルについて扱ってきました。実際、これらのデータベースや内部テーブルはHDFSに構築され、データ自体もHDFSに置かれています。

　一方、ここで扱う外部テーブルとは、ローカルファイルシステムあるいはAmazon S3上に置かれているデータファイルをまるで内部テーブルのように扱える仕組みです。データ自体がHDFSに置かれるわけではありません。外部テーブルを宣言したデータファイルからは、データを読み書きするときにHiveQLを使うことができます。

　では、実際に外部テーブルを作成してみましょう。まず次のようにカンマ区切りのデータファイルを用意します。データファイルは複数存在しても構いません。今回は食べ物の名前と値段が書かれたデータファイルを考えてみました。

からあげ,400
ラーメン,800
サラダ,350
ギョウザ,300
天ぷらそば,600

アイス,100
カレー,550
麻婆豆腐,750

　では、これらのデータファイルを使っていよいよ外部テーブルを作成してみます。以下はfoodsという外部テーブルを作成する例です。LOCATIONでパスを指定するのですが、ファイルではなくディレクトリを指定してください。

　これだけで、通常のテーブルのように先ほどのデータを参照することができるようになりました。例えばこのように全件出力してみましょう。

　全件出力されることが確認できました。さらに、HiveQLを実行しただけですが裏ではMap処理とReduce処理に変換されてHadoopジョブが実行されていることも確認できます。

　この状態でdata2.txtの内容にたい焼きの行を追加してみます。このたい焼きのデータはHive側から読み出すことが出来るでしょうか。

アイス,100
カレー,550
麻婆豆腐,750
たい焼き,120 # 追加

　この状態でHiveQLを実行するとたい焼きの結果も問題なく出力されます。このことからもわかるように、外部テーブルの仕組みは単純にLOCATIONで指定したディレクトリのデータの取り扱いをSQL形式で行えるようにするというだけです。

外部テーブルへの書き込み

　外部テーブルへの書き込みも簡単に行えます。まず、書き込みを行うためのhigh_price_foodsという外部テーブルを作成します。

　次に、foodsテーブルの金額が500円を超えるデータのみをhigh_price_foodsテーブルに書き込んでみます。

　実際にhigh_price_foodsテーブルを見ると、金額が500円を超えるデータが記録されていることが確認できます。

Hadoopファーストガイド

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