1 数据库操作
1.1 创建数据库
create database if not exists myhive;
use myhive;
说明：hive的表存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个属性指定的
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
1.2 创建数据库并指定位置
create database myhive2 location '/myhive2';
1.3 设置数据库键值对信息
数据库可以有一些描述性的键值对信息，在创建时添加：
create database foo with dbproperties ('owner'='xu', 'date'='20120120');
查看数据库的键值对信息：
describe database extended foo;
修改数据库的键值对信息：
alter database foo set dbproperties ('owner'='xu');
1.4 查看数据库更多详细信息
desc database extended myhive2;
1.5 删除数据库
删除一个空数据库，如果数据库下面有数据表，那么就会报错
drop database myhive2;
强制删除数据库，包含数据库下面的表一起删除
drop database myhive cascade;
2 数据库表操作
2.1 创建表的语法:
create [external] table [if not exists] table_name (
col_name data_type [comment '字段描述信息']
col_name data_type [comment '字段描述信息'])
[comment '表的描述信息']
[partitioned by (col_name data_type,...)]
[clustered by (col_name,col_name,...)]
[sorted by (col_name [asc|desc],...) into num_buckets buckets]
[row format row_format]
[storted as ....]
[location '指定表的路径']
说明：
创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive 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，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。
表示注释,默认不能使用中文
表示使用表分区,一个表可以拥有一个或者多个分区，每一个分区单独存在一个目录下 .
-
clustered by
对于每一个表分文件， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行桶的组织。 -
指定排序字段和排序规则
指定表文件字段分隔符
-
storted as指定表文件的存储格式, 常用格式:SEQUENCEFILE, TEXTFILE, RCFILE,如果文件数据是纯文本，可以使用 STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 storted as SEQUENCEFILE。
指定表文件的存储路径
2.2 内部表的操作
创建表时,如果没有使用external关键字,则该表是内部表（managed table）
| 分类 | 类型 | 描述 | 字面量示例 |
|---|---|---|---|
| 原始类型 | BOOLEAN | true/false | TRUE |
| TINYINT | 1字节的有符号整数, -128~127 | 1Y | |
| SMALLINT | 2个字节的有符号整数，-32768~32767 | 1S | |
| INT | 4个字节的带符号整数 | 1 | |
| BIGINT | 8字节带符号整数 | 1L | |
| FLOAT | 4字节单精度浮点数 | 1.0 | |
| DOUBLE | 8字节双精度浮点数 | 1.0 | |
| DEICIMAL | 任意精度的带符号小数 | 1.0 | |
| STRING | 字符串，变长 | “a”,’b’ | |
| VARCHAR | 变长字符串 | “a”,’b’ | |
| CHAR | 固定长度字符串 | “a”,’b’ | |
| BINARY | 字节数组 | 无法表示 | |
| TIMESTAMP | 时间戳，毫秒值精度 | 122327493795 | |
| DATE | 日期 | ‘2016-03-29’ | |
| INTERVAL | 时间频率间隔 | ||
| 复杂类型 | ARRAY | 有序的的同类型的集合 | array(1,2) |
| MAP | key-value,key必须为原始类型，value可以任意类型 | map(‘a’,1,’b’,2) | |
| STRUCT | 字段集合,类型可以不同 | struct(‘1’,1,1.0), named_stract(‘col1’,’1’,’col2’,1,’clo3’,1.0) | |
| UNION | 在有限取值范围内的一个值 | create_union(1,’a’,63) |
use myhive;
create table stu(id int,name string);
insert into stu values (1,"zhangsan"); #插入数据
select * from stu;
效果：
hive> use mytest;
OK
Time taken: 0.02 seconds
hive> create table stu(id int,name string);
OK
Time taken: 0.26 seconds
hive> insert into stu values (1,"zhangsan");
WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.
Query ID = root_20200331211751_a6c879b0-8fa3-4b25-b4f3-7d18819f00ae
Total jobs = 3
Launching Job 1 out of 3
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Job running in-process (local Hadoop)
2020-03-31 21:17:55,160 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%
Ended Job = job_local918134659_0001
Stage-4 is selected by condition resolver.
Stage-3 is filtered out by condition resolver.
Stage-5 is filtered out by condition resolver.
Moving data to directory hdfs://node01:8020/user/hive/warehouse/mytest.db/stu/.hive-staging_hive_2020-03-31_21-17-51_706_1071529590748452180-1/-ext-10000
Loading data to table mytest.stu
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1: HDFS Read: 11 HDFS Write: 88 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec
OK
Time taken: 3.681 seconds
hive> select * from stu;
OK
1 zhangsan
Time taken: 0.101 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive>
创建表并指定字段之间的分隔符 ：row format delimited fields terminated by ‘\t’
create table if not exists stu2(id int ,name string) row format delimited fields terminated by '\t';
创建表并指定表文件的存放路径 location ‘/user/stu2’
create table if not exists stu2(id int ,name string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/user/stu2';
create table stu3 as select * from stu2; # 通过复制表结构和表内容创建新表
根据已经存在的表结构创建表 ： 只复制表结构，不复制数据
create table stu4 like stu;
desc formatted stu2;
. 删除表
drop table stu4;
2.3外部表的操作
外部表因为是指定其他的hdfs路径的数据加载到表当中来，所以hive表会认为自己不完全独占这份数据，所以删除hive表的时候，数据仍然存放在hdfs当中，不会删掉.
每天将收集到的网站日志定期流入HDFS文本文件。在外部表（原始日志表）的基础上做大量的统计分析，用到的中间表、结果表使用内部表存储，数据通过SELECT+INSERT进入内部表。
分别创建老师与学生表外部表，并向表中加载数据
create external table teacher (t_id string,t_name string) row format delimited fields terminated by '\t';
create external table student (s_id string,s_name string,s_birth string , s_sex string ) row format delimited fields terminated by '\t';
加载数据 从本地加载
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' into table student;
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' overwrite into table student;
从hdfs文件系统向表中加载数据（需要提前将数据上传到hdfs文件系统）
cd /export/servers/hivedatas
hdfs dfs -mkdir -p /hivedatas
hdfs dfs -put techer.csv /hivedatas/
load data inpath '/hivedatas/techer.csv' into table teacher;
注意：从hdfs上加载的文件，采用的是剪切操作：
比如这里，开始上传的csv文件在hdfs上的目录为： /hivedatas，但是执行加载之后，就移动到了hive文件夹中对应的数据表了，如下：
2.4分区表的操作
在大数据中，最常用的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个小的文件就会很容易了，同样的道理，在hive当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，按照每月，或者天进行切分成一个个的小的文件,存放在不同的文件夹中.
create table score(s_id string,c_id string, s_score int) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by '\t';
create table score2 (s_id string,c_id string, s_score int) partitioned by (year string,month string,day string) row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/export/test/score.csv' into table score partition (month='202001');
再次执行一个02，结果：
load data local inpath '/export/test/score.csv' into table score2 partition(year='2020',month='01',day='01');
结果：
select * from score where month = '202001' union all select * from score where month = '202002';
联合查询，是需要去hdfs上去查的，结果：
show partitions score;
alter table score add partition(month='202003');
alter table score drop partition(month = '202001');
2.5分区表综合练习操作
上面用到的数据连接：
链接：https://pan.baidu.com/s/15U1Vod-XJd2lDsNSvOmuqg
提取码：z45m
2.6分桶表操作
分桶，就是将数据按照指定的字段进行划分到多个文件当中去,分桶就是MapReduce中的分区.
开启 Hive 的分桶功能
在hive控制台输入：
set hive.enforce.bucketing=true;
设置 Reduce 个数
set mapreduce.job.reduces=3;
hive> set hive.enforce.bucketing=true;
hive> set mapreduce.job.reduces=3;
hive>
创建分桶表
create table course (c_id string,c_name string,t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row format delimited fields terminated by '\t';
桶表的数据加载，由于通标的数据加载通过hdfs dfs -put文件或者通过load data均不好使，只能通过insert overwrite
创建普通表，并通过insert overwriter的方式将普通表的数据通过查询的方式加载到桶表当中去
创建普通表
create table course_common (c_id string,c_name string,t_id string) row format delimited fields terminated by '\t';
普通表中加载数据
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/course.csv' into table course_common;
通过insert overwrite给桶表中加载数据
insert overwrite table course select * from course_common cluster by(c_id);
3 修改表结构
alter table old_table_name rename to new_table_name;
把表score4修改成score5
alter table score4 rename to score5;
- 查询表结构
desc score5;
- 添加列
alter table score5 add columns (mycol string, mysco int);
- 更新列
alter table score5 change column mysco mysconew int;
- 删除表
drop table score5;
