一、rowformatdelimited是什么
在Hadoop中， rowformatdelimited是一种常用的文件格式，可以将文本文件转化为Hive表。该格式可用于将数据文件写入表中，文件中的每行为一个数据记录，列之间以分隔符分隔。Hive的rowformatdelimited默认的列分隔符为$, 行分隔符默认为换行符。
下面给出使用rowformatdelimited创建Hive表的示例代码：
CREATE TABLE example_table (
name string,
age int,
gender string
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;
二、如何使用rowformatdelimited
使用rowformatdelimited创建Hive表后，可以对表进行相应的操作，比如插入、更新、删除等。
1. 插入数据
向Hive表中插入数据时，需要注意分隔符的使用方法。假设要插入的记录为："Tom", 25, "male"，则可以使用如下的INSERT INTO语句：
INSERT INTO example_table VALUES ("Tom", 25, "male");
如果要插入多条记录，可以使用INSERT INTO … SELECT …语句：
INSERT INTO example_table SELECT * FROM new_example_table WHERE age > 18;
2. 更新数据
更新Hive表中的某条记录时，需要先确定要更新的记录的位置并将其读取进来，然后进行信息的修改。如下代码示例，更新年龄为23岁的Tom的性别为"female"：
SELECT * FROM example_table WHERE name = "Tom" and age = 23; UPDATE example_table SET gender = "female" WHERE name = "Tom" and age = 23;
3. 删除数据
删除Hive表中的某些记录时，可以使用DELETE语句，也可以使用TRUNCATE语句。
DELETE语句的示例如下：
DELETE FROM example_table WHERE age < 18;
TRUNCATE语句的示例如下：
TRUNCATE TABLE example_table;
三、rowformatdelimited的优缺点
rowformatdelimited格式有以下优点：
1. 易于使用和理解。
2. 可以处理不同的数据类型，包括字符串、布尔、整数、浮点数等。
3. 支持不同的行、列分隔符。
4. 可以压缩存储大量的文本数据。
5. 支持Apache Hadoop。
rowformatdelimited格式有以下缺点：
1. 数据量较大，存储空间较为浪费。
2. 不支持列名行，会导致读取困难。
3. 能够表达的数据结构较少。
4. 对于大规模数据的处理依然是一个挑战，需要精细的算法和技术支持。
四、总结
本篇文章详细介绍了rowformatdelimited文件格式的使用方法和优缺点，并对Hadoop中的Hive表操作进行了相应的示例。rowformatdelimited格式在Hadoop中广泛应用，能够便捷地存储和处理文本数据。在实际使用中需要注意数据量和数据结构的问题，以及使用行、列分隔符的技巧。
