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一、数据库操作

• 创建数据库

create database if not exists myhive;

• 查看数据库

use  myhive;
desc  database  myhive;

• 创建数据库并指定hdfs存储

create database myhive2 location '/myhive2';

• 删除空数据库（如果有表会报错）

drop  database  myhive;

• 强制删除数据库，包含数据库下的表一起删除

drop  database  myhive cascade;

• 数据库和HDFS的关系

1. Hive的库在HDFS上就是一个以.db结尾的目录
2. 默认存储在：/user/hive/warehouse内
3. 可以通过LOCATION关键字在创建的时候指定存储目录

• Hive中可以创建的表有好几种类型， 分别是：

1. 内部表
2. 外部表
3. 分区表
4. 分桶表

二、Hive SQL语法

1、表操作

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], ...)] 分区 [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) 分桶 [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] [ROW FORMAT DELIMITED | SERDE serde_name WITH SERDEPROPERTIES(property_name=property_value,..)] [STORED AS file_format] [LOCATION hdfs_path]

[] 中括号的语法表示可选。
| 表示使用的时候，左右语法二选一。
建表语句中的语法顺序要和语法树中顺序保持一致。

字段简单说明

• 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。
• EXTERNAL 外部表
• COMMENT： 为表和列添加注释。
• PARTITIONED BY 创建分区表
• CLUSTERED BY 创建分桶表
• SORTED BY 排序不常用
• ROW FORMAT DELIMITED 使用默认序列化LazySimpleSerDe 进行指定分隔符
• SERDE 使用其他序列化类 读取文件
• STORED AS 指定文件存储类型
• LOCATION 指定表在HDFS上的存储位置。
• LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据
• 数据类型
  
• 创建表

CREATE TABLE test(id INT, name STRING, gender STRING);

• 删除表

DROP TABLE test;

2、内部表操作

• 默认创建的就是内部表，如下举例：

create database if not exists myhive;
use myhive;
create table if not exists stu2(id int,name string);
insert into stu2 values (1,"zhangsan"), (2, "lisi");
select * from stu2;

• 在HDFS上，查看表的数据存储文件
  

3、外部表操作

 # 创建外部表
create external table test_ext(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/tmp/test_ext';
# 可以看到，目录/tmp/test_ext被创建
select * from test_ext #空结果，无数据
# 上传数据： 
hadoop fs -put test_external.txt /tmp/test_ext/ 
#现在可以看数据结果
select * from test_ext 
# 删除外部表（但是在HDFS中，数据文件依旧保留）
drop table test_ext;

• 内外部表转换(EXTERNAL=TRUE 外或FALSE 内，注意字母大写)

alter table stu set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');

4、数据加载和导出

• 先建表

CREATE TABLE myhive.test_load(dt string comment '时间（时分秒）', user_id string comment '用户ID', word string comment '搜索词',url string comment '用户访问网址'
) comment '搜索引擎日志表' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

• 数据加载方式一：基于HDFS进行load加载数据（不保留原始文件）

load data local inpath '/home/hadoop/search_log.txt' into table myhive.test_load;

search_log.txt文件内容如下：

• 数据加载方式二：将SELECT查询语句的结果插入到其它表中，被SELECT查询的表可以是内部表或外部表（保留原始文件）

INSERT INTO TABLE tbl1 SELECT * FROM tbl2;
INSERT OVERWRITE TABLE tbl1 SELECT * FROM tbl2;

• 将查询的结果导出到本地 - 使用默认列分隔符

insert overwrite local directory '/home/hadoop/export1' select * from test_load ;

• 将查询的结果导出到本地 - 指定列分隔符

insert overwrite local directory '/home/hadoop/export2' row format delimited fields terminated by '\t' select * from test_load;

• 将查询的结果导出到HDFS上(不带local关键字)

insert overwrite directory '/tmp/export' row format delimited fields terminated by '\t' select * from test_load;

• hive表数据导出

bin/hive -e "select * from myhive.test_load;" > /home/hadoop/export3/export4.txtbin/hive -f export.sql > /home/hadoop/export4/export4.txt

5、分区表

• 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，按照每天，或者每小时进行切分成一个个的小的文件，这样去操作小的文件就会容易得多了。
  
• 基本语法
  create table tablename(...) partitioned by (分区列 列类型, ......) row format delimited fields terminated by '';
• 创建分区表

create table score(s_id string, c_id string, s_score int) partition by (month string) row format delimited fields terminated by '\t';

• 创建多个分区表

create table score(s_id string, c_id string, s_score int) partition by (year string,month string,day string) row format delimited fields terminated by '\t';

• 加载数据到分区表中

load data local inpath '/export/server/hivedata/score.txt' into table score partition(month='202403');

• 加载数据到多分区表中

load data local inpath '/export/server/hivedata/score.txt' into table score partition(year='2024',month='03',day='27');

• 查看分区表

show partitions score;

• 添加一个分区

alter table score add partition(month='202403');

• 同时添加多个分区

alter table score add partition(month='202403') partition(month='202402');

• 删除分区

alter table score drop partition(month='202403');

6、分桶表

• 开启分桶的自动优化（自动匹配reduce task数量和桶数量一致）

set hive.enforce.bucketing=true;

• 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，由于桶表的数据加载通过load data无法执行，只能通过insert select.
  所以，比较好的方式是:

1. 创建一个临时表（外部表或内部表均可），通过load data加载数据进入表
2. 然后通过insert select 从临时表向桶表插入数据

# 创建普通i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/server/hivedata/course.txt' into table course_common;
# 通过insert overwrite给桶表加载数据
insert overwrite table course select * from course_common cluster by(c_id);

• 为什么不可以用load data，必须用insert select插入数据：

1. 问题就在于：如何将数据分成三份，划分的规则是什么？
2. 数据的三份划分基于分桶列的值进行hash取模来决定
3. 由于load data不会触发MapReduce，也就是没有计算过程（无法执行Hash算法），只是简单的移动数据而已
   所以无法用于分桶表数据插入。

• Hash取模

1. Hash算法是一种数据加密算法，其原理我们不去详细讨论，我们只需要知道其主要特征：

• 同样的值被Hash加密后的结果是一致的
  比如字符串“hadoop”被Hash后的结果是12345（仅作为示意），那么无论计算多少次，字符串“hadoop”的结果都会是12345。
  比如字符串“bigdata”被Hash后的结果是56789（仅作为示意），那么无论计算多少次，字符串“bigdata”的结果都会是56789。

1. 基于如上特征，在辅以有3个分桶文件的基础上，将Hash的结果基于3取模（除以3 取余数）
   那么，可以得到如下结果：

• 无论什么数据，得到的取模结果均是：0、1、2 其中一个
• 同样的数据得到的结果一致，如hadoop hash取模结果是1，无论计算多少次，字符串hadoop的取模结果都是1

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至此，分享结束！！！