第2节 hive基本操作：6、7、8

标签：des   join   extern   val   path   基本   row   string   压缩   

第1节 hive安装：6、hive的基本操作；7、创建数据库的语法；8、hive当中创建内部表的语法。

hive的基本操作：
创建数据库与创建数据库表操作
创建数据库操作：create database if not exists xxx;
创建数据库表的操作：
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name 创建表的三个关键字段
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 定义我们的列名，以及列的类型
[COMMENT table_comment] 注释信息，只能用英文或者拼音，不接受中文
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 分区：这里的是hive的分区，分的是文件夹
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) 分桶：按照字段进行划分文件
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] stored by 划分到多少个桶里面去
[ROW FORMAT row_format] 指定字段之间的分隔符
[STORED AS file_format] 数据的存储格式为哪一种
[LOCATION hdfs_path] 指定我们这个表在hdfs的哪一个位置

hive当中的第一种表模型：管理表 又叫做 内部表
最明显的一个特征：删除表的时候，会把hdfs的数据同步删除
创建内部表的语法 create table stu (id int ,name string);
注意创建内部表不要带external关键字
创建内部表：指定分隔符，指定文件存储格式，指定hdfs的存放位置
create table if not exists stu2(id int ,name string ) row format delimited fields terminated by ‘\t‘ stored as textfile location ‘/user/stu2‘;
根据查询结果创建表
create table stu3 as select * from stu2; 这种语法就会把我们stu2里面的数据以及表结构都复制到stu3里面来
复制表结构
create table stu4 like stu2; 只会把stu2的表结构复制给stu4 ,不会复制数据

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 3.1、创建数据库与创建数据库表

创建数据库操作

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> 《不配置的话，默认值就是这个》

创建数据库并指定hdfs存储位置

create database myhive2 location ‘/myhive2‘;

修改数据库

可以使用alter  database  命令来修改数据库的一些属性。但是数据库的元数据信息是不可更改的，包括数据库的名称以及数据库所在的位置

alter  database  myhive2  set  dbproperties(‘createtime‘=‘20180611‘);

查看数据库详细信息

查看数据库基本信息

desc  database  myhive2;

查看数据库更多详细信息

desc database extended  myhive2;  

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;   不要执行了

创建数据库表操作

创建数据库表语法

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]

说明：

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 EXISTS 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），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。

3、LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。

4、ROW FORMAT DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]  [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char] | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]

用户在建表的时候可以自定义 SerDe 或者使用自带的 SerDe。如果没有指定 ROW FORMAT 或者 ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的 SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的 SerDe，Hive通过 SerDe 确定表的具体的列的数据。

5、STORED AS

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 STORED AS SEQUENCEFILE。

6、CLUSTERED BY

对于每一个表（table）或者分区， 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。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。

把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：

（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。

（2）使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。

管理表

hive建表初体验

use myhive;

create table stu(id int,name string);

insert into stu values (1,"zhangsan");

select * from stu;

Hive建表时候的字段类型

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Types

创建表并指定字段之间的分隔符

create  table if not exists stu2(id int ,name string) row format delimited fields terminated by ‘\t‘ stored as textfile location ‘/user/stu2‘;

根据查询结果创建表

create table stu3 as select * from stu2;（迁移表结构和数据）

根据已经存在的表结构创建表

create table stu4 like stu2; （只迁移表结构）

查询表的类型

desc formatted  stu2;

第2节 hive基本操作：6、7、8

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原文地址：https://www.cnblogs.com/mediocreWorld/p/11048707.html