表中的数据的生命周期/存在与否，受到了表结构的影响，当表结构被删除的，表中的数据随之一并被删除。
默认创建的表就是这种表。可以在cli中通过desc extended tableName来查看表的详细信息，当然也可以在MySQL中hive的元数据信息表TBLS中查看。
表中的数据的生命周期/存在与否，不受到了表结构的影响，当表结构被删除的，表中对应数据依然存在。
这相当于只是表对相应数据的引用。创建外部表：
create external table t6_external(
id int
);
增加数据：
alter table t6_external set location "/input/hive/hive-t6.txt";
还可以在创建外部表的时候就可以指定相应数据
create external table t6_external_1(
id int
) location "/input/hive/hive-t6.txt";
上述hql报错：
MetaException(message:hdfs://ns1/input/hive/hive-t6.txt is not a directory or unable to create one
意思是说在创建表的时候指定的数据，不期望为一个具体文件，而是一个目录
create external table t6_external_1(
id int
) location "/input/hive/";当使用外部表时，是不允许删除操作的，但是可以添加数据，并且这样做也会影响到hdfs中引用的文本数据。
内部表和外部表的简单用途区别：
当考虑到数据的安全性的时候，或者数据被多部门协调使用的，一般用到外部表。
当考虑到hive和其它框架(比如hbase)进行协调集成的时候，一般用到外部表。可以对内部表和外部表进行互相转换：
外--->内部
alter table t6_external set tblproperties("EXTERNAL"="FALSE");
内部表---->外部表
alter table t2 set tblproperties("EXTERNAL"="TRUE");以上的表都是持久表，表的存在和会话没有任何关系。临时表：
在一次会话session中创建的临时存在的表，当会话断开的时候，该表所有数据(包括元数据)都会消失，表数据是临时存储在内存中，(实际上，创建临时表后，在hdfs中会创建/tmp/hive目录来保存临时文件，但只要退出会话，数据就会马上删除)
在元数据库中没有显示。
这种临时表通常就做临时的数据存储或交换
临时表的特点
不能是分区表
创建临时表非常简单，和外部表一样，将external关键字替换成temporary就可以了假如up_web_log表的结构如下：
user/hive/warehouse/up_web_log/
web_log_2017-03-09.log
web_log_2017-03-10.log
web_log_2017-03-11.log
web_log_2017-03-12.log
....
web_log_2018-03-12.log对该表的结构解释如下：
该表存放的是web日志，在hive中，一个表就是hdfs中的一个目录，web日志的保存统计是按天进行的，所以每天结束后
都会将日志数据加载到hive中，所以可以看到up_web_log目录下有多个文件，但是对于hive来说，这些日志数据都是
属于up_web_log这个表的，显然，随着时间的推移，这张表的数据会越来越多。该表存在的问题：
原先的是一张大表，这张表下面存放有若干数据，要想查看其中某一天的数据，
只能首先在表中定义一个日期字段(比如：dt)，然后再在查询的时候添加过滤字段where dt="2017-03-12"
如此才能求出相应结果，但是有个问题，这种方式需要加载该表下面所有的文件中的数据，造成在内存中加载了
大量的不相关的数据，造成了我们hql运行效率低下。那么如何对该表进行优化呢？
要想对这个问题进行优化，我们可以依据hive表的特性，其实在管理的是一个文件夹，也就是说，
通过表能够定位到一个hdfs上面的目录，我们就可以在该表/目录的基础之上再来创建一/多级子目录，
来完成对该大表的一个划/拆分，我们通过某种特征标识，比如子文件夹名称datadate=2017-03-09...
以后再来查询其中一天的数据的时候，只需要定位到该子文件夹，即可类似加载一张表数据一样，加载
该子文件夹下面的所有的数据。这样就不会再去全量加载该大表下面所有的数据，只加载了其中的一部分，
减少了内存数据量，提高了hql运行效率。
我们把这种技术称之为，表的分区，这种表称之为分区表。把这个子文件夹称之为分区表的分区。分区表的组成说明如下：
分区有两部分组成，分区字段和具体的分区值组成，中间使用“=”连接，分区字段在整个表中的地位
就相当于一个字段，要想查询某一分区下面的数据，如下操作 where datadate="2017-03-09"
hdfs中关于该表的存储结构为：
user/hive/warehouse/up_web_log/
/datadate=2017-03-09
web_log_2017-03-09.log
/datadate=2017-03-10
web_log_2017-03-10.log
/datadate=2017-03-11
web_log_2017-03-11.log
/datadate=2017-03-12
web_log_2017-03-12.log
....
web_log_2018-03-12.log创建一张分区表：
create table t7_partition (
id int
) partitioned by (dt date comment "date partition field");
load data local inpath ‘/opt/data/hive/hive-t6.txt‘ into table t7_partition;
FAILED: SemanticException [Error 10062]: Need to specify partition columns because the destination table is partitioned
不能直接向分区表加载数据，必须在加载数据之前明确加载到哪一个分区中，也就是子文件夹中。分区表的DDL：
创建一个分区：
alter table t7_partition add partition(dt="2017-03-10");
查看分区列表：
show partitions t7_partition;
删除一个分区：
alter table t7_partition drop partition(dt="2017-03-10");增加数据：
向指定分区中增加数据：
load data local inpath ‘/opt/data/hive/hive-t6.txt‘ into table t7_partition partition (dt="2017-03-10");
这种方式，会自动创建分区有多个分区字段的情况：
统计学校，每年，每个学科的招生，就业的情况/每年就业情况
create table t7_partition_1 (
id int
) partitioned by (year int, school string);
添加数据：
load data local inpath ‘/opt/data/hive/hive-t6.txt‘ into table t7_partition_1 partition(year=2015, school=‘python‘);分区表存在的问题：
因为分区表还有可能造成某些分区数据非常大，某些则非常小，造成查询不均匀，这不是我们所预期，
就需要使用一种技术，对这些表进行相对均匀的打散，把这种技术称之为分桶，分桶之后的表称之为桶表。创建一张分桶表：
create table t8_bucket(
id int
) clustered by(id) into 3 buckets;向分桶表增加数据：
只能从表的表进行转换，不能使用上面的load这种方式（不会对数据进行拆分）
insert into t8_bucket select * from t7_partition_1 where year=2016 and school="mysql";
FAILED: SemanticException [Error 10044]: Line 1:12 Cannot insert into target table because column number/types are different ‘t8_bucket‘:
Table insclause-0 has 1 columns, but query has 3 columns.
我们的桶表中只有一个字段，但是分区表中有3个字段，所以在使用insert into 的方式导入数据的时候，
一定要注意前后字段个数必须保持一致。
insert into t8_bucket select id from t7_partition_1 where year=2016 and school="mysql";
增加数据后，查看表中的数据：
> select * from t8_bucket;
OK
6
3
4
1
5
2
Time taken: 0.08 seconds, Fetched: 6 row(s)
可以看到，数据的顺序跟原来不同，那是因为数据分成了3份，使用的分桶算法为哈希算法，如下：
6%3 = 0, 3%3 = 0，放在第1个桶
4%3 = 1, 2%3 = 1，放在第2个桶
5%3 = 2, 2%3 = 2，放在第3个桶
查看hdfs中表t8_bucket的结构：
hive (mydb1)> dfs -ls /user/hive/warehouse/mydb1.db/t8_bucket;
Found 3 items
-rwxr-xr-x 3 uplooking supergroup 4 2018-03-09 23:00 /user/hive/warehouse/mydb1.db/t8_bucket/000000_0
-rwxr-xr-x 3 uplooking supergroup 4 2018-03-09 23:00 /user/hive/warehouse/mydb1.db/t8_bucket/000001_0
-rwxr-xr-x 3 uplooking supergroup 4 2018-03-09 23:00 /user/hive/warehouse/mydb1.db/t8_bucket/000002_0
可以看到，数据被分别保存到t8_bucket的3个不同的子目录中。注意：操作分桶表的时候，本地模式不起作用。
[]==>可选，<> ==>必须load data [local] inpath ‘path‘ [overwrite] into table [partition_psc];
local：
有==>从linux本地加载数据
无==>从hdfs加载数据，相当于执行mv操作(无指的是没有local参数时，而不是本地中没有这个文件)
overwrite
有==>覆盖掉表中原来的数据
无==>在原来的基础上追加新的数据insert <overwrite|into> [table(当前面参数为overwrite时必须加table)] t_des select [...] from t_src [...];
overwrite
有==>覆盖掉表中原来的数据
无==>在原来的基础上追加新的数据
==>会转化成为MR执行
需要注意的地方：t_des中列要和select [...] from t_src这里面的[...]一一对应起来。
当选择的参数为overwrite时，后面必须要加table，如：
insert overwrite table test select * from t8_bucket;create table t_des as select [...] from t_src [...];
这样会创建一张表，表结构为select [...] from t_src中的[...]
eg.create temporary table tmp as select distinct(id) from t8_bucket;快速复制表结构：
create table t_d_partition like t_partition_1;
hive (default)> show partitions t_partition_1;
OK
partition
year=2015/class=bigdata
year=2015/class=linux
year=2016/class=bigdata
year=2016/class=linux要将2016的数据都到入到t_d_partition的相关的分区中：
insert into table t_d_partition partition(class, year=2016) select id, name, class from t_partition_1 where year=2016;要将t_partition_1中所有数据都到入到t_d_partition的相关的分区中：
insert overwrite table t_d_partition partition(year, class) select id, name, year, class from t_partition_1;
(我操作时出现的提示：
FAILED: SemanticException [Error 10096]: Dynamic partition strict mode requires at least one static partition column. To turn this off set shive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
)其它问题：
从hdfs上面删除的数据，并没有删除表结构，我们show partitions t_d_partition;是从metastore中查询出来的内容，如果你是手动删除的hdfs上面数据，它的元数据信息依然在。
insert into t10_p_1 partition(year=2016, class) select * from t_partition_1;
FAILED: SemanticException [Error 10094]: Line 1:30 Dynamic partition cannot be the parent of a static partition ‘professional‘
动态分区不能成为静态分区的父目录
需要将hive.exec.dynamic.partition.mode设置为nonstrict
<property>
<name>hive.exec.max.dynamic.partitions</name>
<value>1000</value>
<description>Maximum number of dynamic partitions allowed to be created in total.</description>
</property>import导入hdfs上的数据：
import table stu from ‘/data/stu‘;
目前测试时会出现下面的错误：
hive (mydb1)> import table test from ‘/input/hive/‘;
FAILED: SemanticException [Error 10027]: Invalid path
hive (mydb1)> import table test from ‘hdfs://input/hive/‘;
FAILED: SemanticException [Error 10324]: Import Semantic Analyzer Error
hive (mydb1)> import table test from ‘hdfs://ns1/input/hive/‘;
FAILED: SemanticException [Error 10027]: Invalid path1.
hadoop fs -cp src_uri dest_uri
(hdfs dfs -cp src_uri dest_uri)
2.
hive> export table tblName to ‘hdfs_uri‘;
导出到的hdfs目录必须是一个空目录，如果不存在时，则会自动创建该目录。
这种方式同时会将元数据信息导出。
3.
insert overwrite [local] directory ‘linux_fs_path‘ select ...from... where ...;
如果不加local，则数据会导出到hdfs，否则会导出到linux文件系统
不管哪一种方式，如果目录不存在，则会自动创建，如果存在，则会覆盖。原文地址：http://blog.51cto.com/xpleaf/2084985
