HIVE小结

HIVE基本语法

HIVE和Mysql十分类似
建表规则

  CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name 
  [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
  [COMMENT table_comment] 
  [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
  [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) 
  [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] 
  [ROW FORMAT row_format] 
  [STORED AS file_format] 
  [LOCATION hdfs_path]

1. CREATE TABLE 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 EXIST 选项来忽略这个异常

2. EXTERNAL 关键字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）

3. LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据

4. COMMENT可以为表与字段增加描述

创建表
hive> CREATE TABLE IF NOT EXISTS test1
> (id INT,name STRING);

删除表
drop table test1;
查看表结构
desc test1;
修改表名
alter table test1 rename to test2;
修改表结构
alter table test1 add columns(address string ,grade string);
创建和已知表相同结构的表
create table test3 like test1;
加载本地数据
load date local inpath '/home/date/' into table test1;
注意可以在into 前面添加overwrite表示覆盖之前在test1的数据，如果没有就表示加载本地数据在原始数据的后面
加载hdfs的文件
首先将文件上传到hdfs文件系统对对应的目录上
hadoop fs -put /home/.txt /usr/
然后加载hdfs中的数据
load data inpath /usr/ into table test1;

插入数据
insert overwrite table test2 select * from test1;
查询数据
和mysql语法上没甚没区别

1. 查询单个字段的数据
2. where条件查询
3. all和distinct
4. limit限制查询
5. group by
6. order by
7. sort bu
8. distribute by
9. cluster by

HIVE分区

hive分区是为了更方便数据管理，常见的有时间分区和业分区

    create table t1(
    id      int
    ,name    string
    ,hobby   array<string>
    ,add     map<String,string>
    )
    partitioned by (pt_d string)

需要注意的是分区字段不能和表中的字段重复，否则就会报错：

    FAILED: SemanticException [Error 10035]: Column repeated in partitioning columns

我们在加载数据的时候也可以分区加载

load data local inpath '/home/hadoop/Desktop/data' overwrite into table t1 partition ( pt_d = '201701');

之后我们再将同一份数据加载到不同的分区中

load data local inpath '/home/hadoop/Desktop/data' overwrite into table t1 partition ( pt_d = '000000');

查询一下数据 select * from t1;

1   xiaoming    ["book","TV","code"]    {"beijing":"chaoyang","shagnhai":"pudong"}  000000
2   lilei   ["book","code"] {"nanjing":"jiangning","taiwan":"taibei"}   000000
3   lihua   ["music","book"]    {"heilongjiang":"haerbin"}  000000
1   xiaoming    ["book","TV","code"]    {"beijing":"chaoyang","shagnhai":"pudong"}  201701
2   lilei   ["book","code"] {"nanjing":"jiangning","taiwan":"taibei"}   201701
3   lihua   ["music","book"]    {"heilongjiang":"haerbin"}  201701

创建分区除了在创建表的时候启动partition by实现，还可以
alter table t1 add partition (pt_d string)
这样就创建了一个分区，这时会看到hive在hdfs中创建了相应的文件夹

查询相应的分区的数据

select * from t1 where pt_d = ‘000000’

添加分区，增加一个分区文件

alter table t1 add partition (pt_d = ‘333333’); 

删除分区（删除对应的分区文件）
注意，对于外表进行drop partition并不会删除hdfs上的文件，并且通过msck repair table table_name同步回hdfs上的分区。

alter table test1 drop partition (pt_d = ‘20170101’);

查询分区

show partitions table_name;

修复分区
修复分区就是重新同步hdfs上的分区信息。

msck repair table table_name;

插入数据

insert overwrite table partition_test partition(stat_date='2015-01-18',province='jiangsu') 
select member_id,name from partition_test_input 
where stat_date='2015-01-18' 
and province='jiangsu';

内部表和外部表的区别

Hive中表与外部表的区别：
1、在导入数据到外部表，数据并没有移动到自己的数据仓库目录下，也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的！而表则不一样；
2、在删除表的时候，Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉；而删除外部表的时候，Hive仅仅删除外部表的元数据，数据是不会删除的！
那么，应该如何选择使用哪种表呢？在大多数情况没有太多的区别，因此选择只是个人喜好的问题。但是作为一个经验，如果所有处理都需要由Hive完成，那么你应该创建表，否则使用外部表！