本节我们主要来学习一些hive的命令操作，同时探究一下Hive，HDFS，MySQL之间的联系，从而更好的理解其内部原理。
常用的基础命令
代码语言：javascript复制#此处的命令都是指在hive命令行下执行的命令，所有的命令别忘记以分号结尾。
hive> show databases;#查看当前数据库列表
hive> create databases dbname;#创建一个名称为dbname的数据库
hive> use databasename;#将当前的数据库切换为databasename
hive> show tables;#查看当前数据库中有哪些表
hive> desc tbname;#查看表结构，包括字段类型，注释等
Hive的数据类型
hive基本数据类型
hive集合数据类型
注：图片来自《hive编程指南》
这里先简单了解一下Hive的数据类型，本节我们暂时不会用到太多很复杂的类型。
建表
假设我们现在建立一张student表，它有两个字段，id(int)和name(string)。
hive> create database learn;#创建数据库learn
hive> use learn;#切换到learn数据库
hive> create table student(id int, name string);#创建表student
hive> show create table student;#查看建表语句
创建表，查看建表语句
我们通过show create table student;命令查看student表建立时一些详细信息。关注一下LOCATION的值为：hdfs://localhost:8020/user/hive/warehouse/learn.db/student，猜测这是一个HDFS的文件路径，我们通过浏览器验证一下：
在浏览器中查看student表的location
可以看到，我们建立的student表是HDFS上的一个目录(文件夹)，目录的位置就是LOCATION对的值。
将本地文件加载到Hive表
本地文件：当前目录下的student.txt，字段之间用空格分割，
1 zhangsan
2 lisi
3 wangwu
hive> load data local inpath 'student.txt' into table student;
加载本地数据
加载成功之后，我们先来看一下HDFS中student目录，如下图所示，可以看到该目录下出现了一个student文件。
查看HDFS中student目录
然后用hive命令查询一下student表。
代码语言：javascript复制hive> select * from student;
OK
NULL NULL
NULL NULL
NULL NULL
Time taken: 0.139 seconds, Fetched: 3 row(s)
可以看到结果虽然是有三行，但全部否是null。如果执行select count(*) from student;也能输出结果为3。
查询student表的行数
出现这种情况是，我们建表时没有指定数据列之间的分隔符，hive默认的字段分隔符是 01，即ASCII码的第一个字符Control-A，而我们的文件的分隔符是空格，二者不一致是导致数据不能正确加载的原因。
接下来我们创建一个新的表并指定分隔符为t，即tab符，然后重新加载以t分割的本地文件。
hive> create table teacher(id int, name string) row format delimited fields terminated by 't';#创建teacher表并指定行分隔符为't'
hive> load data local inpath 'teacher.txt' into table teacher;#实际运行加了overwrite，表示覆盖表中已有的数据，如果不加overwrite就会在已有的数据后直接添加。
加载tab符分割的数据
创建teacher表同样在HDFS中建立了相应的目录，load数据同样也将本地的数据加载到了相应的目录中。
HDFS中查看teacher目录
将HDFS文件加载到Hive表
我们按照以下的步骤进行操作：
①在本地建立course.txt文件，写入三行内容，字段之间用空格分割。
1 语文
2 数学
3 体育
②将course.txt上传到HDFS中并检查是否上传成功。
③在hive中建立course表，指定分隔符为tab符
④执行load data inpath '/course.txt' into table course命令，加载HDFS数据到course表中。
⑤查询course表中的数据，验证是否成功加载
⑥查看HDFS中是否依然存在course.txt文件。
从执行的结果我们可以看出，从HDFS中加载数据时，是将HDFS中的文件直接移动到了表对应的HDFS目录中(内部表)。
理解Hive的元数据
Hive环境搭建的时候我们使用MySQL存储了Hive元数据，并且在初始化时生成了很多mysql数据表。那么它们有什么作用呢？我们来看一下TBLS，COLUMNS_V2，SDS三个表的信息，很容易联系到我们前面创建的表。
代码语言：javascript复制mysql> use metastore;#切换到我们之前创建的元数据库。
mysql> show tables;
---------------------------
| Tables_in_metastore |
---------------------------
| BUCKETING_COLS |
| CDS |
| COLUMNS_V2 |
| COMPACTION_QUEUE |
| COMPLETED_TXN_COMPONENTS |
| DATABASE_PARAMS |
| DBS |
| DB_PRIVS |
| DELEGATION_TOKENS |
| FUNCS |
| FUNC_RU |
| GLOBAL_PRIVS |
| HIVE_LOCKS |
| IDXS |
| INDEX_PARAMS |
| MASTER_KEYS |
| NEXT_COMPACTION_QUEUE_ID |
| NEXT_LOCK_ID |
| NEXT_TXN_ID |
| NOTIFICATION_LOG |
| NOTIFICATION_SEQUENCE |
| NUCLEUS_TABLES |
| PARTITIONS |
| PARTITION_EVENTS |
| PARTITION_KEYS |
| PARTITION_KEY_VALS |
| PARTITION_PARAMS |
| PART_COL_PRIVS |
| PART_COL_STATS |
| PART_PRIVS |
| ROLES |
| ROLE_MAP |
| SDS |
| SD_PARAMS |
| SEQUENCE_TABLE |
| SERDES |
| SERDE_PARAMS |
| SKEWED_COL_NAMES |
| SKEWED_COL_VALUE_LOC_MAP |
| SKEWED_STRING_LIST |
| SKEWED_STRING_LIST_VALUES |
| SKEWED_VALUES |
| SORT_COLS |
| TABLE_PARAMS |
| TAB_COL_STATS |
| TBLS |
| TBL_COL_PRIVS |
| TBL_PRIVS |
| TXNS |
| TXN_COMPONENTS |
| TYPES |
| TYPE_FIELDS |
| VERSION |
---------------------------
53 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from TBLS;#存放我们已经建立的表，具体字段如图所示
mysql> select * from COLUMNS_V2;#存放表的字段，CD_ID是外键
mysql> select * from SDS;#存放表的LOCATION和格式信息
注：这个表横向太长了。因此截成了两段，凑合看。感兴趣的可以自己动手试试。
TBS存放的是我们已经创建的表，COLUMNS_V2存放了标的字段信息，SDS存放了表的LOCATION和格式信息。其他表的信息我们也可以通过看里面的内容理解其作用~请读者自行了解~
其他命令
查看某个表的基本信息:
代码语言：javascript复制hive> desc student;#查看表的字段及其类型
OK
id int
name string
Time taken: 0.069 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive> desc formatted student;#查看表的详细信息，包括字段，位置，类型，存储信息等
OK
# col_name data_type comment
id int
name string
# Detailed Table Information
Database: learn
Owner: chenghengchao
CreateTime: Sat Jun 08 00:31:45 CST 2019
LastAccessTime: UNKNOWN
Protect Mode: None
Retention: 0
Location: hdfs://localhost:8020/user/hive/warehouse/learn.db/student
Table Type: MANAGED_TABLE
Table Parameters:
COLUMN_STATS_ACCURATE true
numFiles 1
numRows 0
rawDataSize 0
totalSize 27
transient_lastDdlTime 1559973358
# Storage Information
SerDe Library: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
InputFormat: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
OutputFormat: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
Compressed: No
Num Buckets: -1
Bucket Columns: []
Sort Columns: []
Storage Desc Params:
serialization.format 1
Time taken: 0.059 seconds, Fetched: 32 row(s)
在hive命令下直接操作HDFS：
代码语言：javascript复制# 在hive下直接操作HDFS，建立data文件夹并上传本地文件到HDFS，命名为a.txt 和b.txt
hive> dfs -mkdir /data;
hive> dfs -put student.txt /data/a.txt;
hive> dfs -put student.txt /data/b.txt;
表的类型有两种MANAGED_TABLE和EXTERNAL_TABLE。
代码语言：javascript复制hive内部表和外部表的区别 1）创建表时：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。 2）删除表时：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。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据 reference:https://blog.csdn.net/u010886217/article/details/83796151 reference:https://www.jianshu.com/p/ac2eca9181be reference:https://blog.csdn.net/qq_36743482/article/details/78393678
#创建外部表并指向已有的data目录，如果指定的location不存在则会创建。
hive> create external table ext_student(id bigint,name string) row format delimited fields terminated by 't' location '/data';
OK
Time taken: 0.064 seconds
hive> select * from ext_student;
OK
1 zhangsan
2 lisi
3 wangwu
1 zhangsan
2 lisi
3 wangwu
Time taken: 0.034 seconds, Fetched: 6 row(s)
查询结果显示了6条记录，前3条和后3条是一样的。这是因为/data 下面有两个文件a.txt 和b.txt，每个文件有3行有数据。如果再上传一次teacher文件到/data目录下。在看ext_student中的数据
代码语言：javascript复制hive> dfs -put teacher.txt /data/c.txt;
hive> select * from ext_student;
OK
1 zhangsan
2 lisi
3 wangwu
1 zhangsan
2 lisi
3 wangwu
1 赵老师
2 王老师
3 刘老师
4 邓老师
Time taken: 0.032 seconds, Fetched: 10 row(s)
可见，指定的location，即/data目录下的三个文件的数据都被加载到了ext_student中。事实上，无论是外部表还是内部表，只要把某个文件放到表的目录下，就会被扫描并被查询出来。查询的执行过程是先通过TBLS表找到student表，然后根据表id到COLUMNS_V2表查找这张表都有哪些字段，然后再根据表id到SDS表中查找应该到HDFS的那个目录下去查找数据。
Hive分区表
代码语言：javascript复制hive> create external table players(id bigint,name string) partitioned by (nation string) row format delimited fields terminated by 't' location '/players';#执行后会在HDFS上创建/players目录，这是一个以nation分区的表
OK
Time taken: 0.095 seconds
hive> dfs -put china.txt /players;#将本地的china.txt上传到HDFS的players目录下
hive> select * from players;#查询players表，发现结果是空的，但如果从浏览器中查看players牡蛎，发现文件china.txt存在。
OK
Time taken: 0.041 seconds
查询没有数据的原因，是没有上传文件到指定分区。我们换一种方式。
代码语言：javascript复制hive> load data local inpath 'china.txt' into table players partition(nation='China');
Loading data to table learn.players partition (nation=China)
Partition learn.players{nation=China} stats: [numFiles=1, numRows=0, totalSize=38, rawDataSize=0]
OK
Time taken: 0.242 seconds
hive> select * from players;
OK
1 zhangjike China
2 yijianlian China
3 subingtian China
Time taken: 0.045 seconds, Fetched: 3 row(s)
我们上传文件时指定分区，就能查询出结果。此时在HDFS上出现了一个nation=China的目录，china.txt被上传到了改该目录下。
我们试一下手动创建nation=USA目录，并将usa.txt上传到该目录。再查询players表
hive> dfs -mkdir /players/nation=USA;
hive> dfs -put usa.txt /players/nation=USA;
hive> select * from players;
OK
1 zhangjike China
2 yijianlian China
3 subingtian China
Time taken: 0.042 seconds, Fetched: 3 row(s)
查询的结果没有USA分区的数据，但从浏览器中查看确实已经存在了/players/nation=USA/usa.txt，并且usa.txt是有数据的。这是因为元数据库中没有记录USA这个分区。(看SDS表的话，只有nation=China的记录)。但如果此时使用load命令加载数据，则可以创建nation=USA的分区。在SDS表中也会出现nation=USA。
代码语言：javascript复制hive> load data local inpath 'usa.txt' into table players partition(nation='USA');
Loading data to table learn.players partition (nation=USA)
Partition learn.players{nation=USA} stats: [numFiles=2, numRows=0, totalSize=50, rawDataSize=0]
OK
hive> select * from players;
OK
1 zhangjike China
2 yijianlian China
3 subingtian China
1 Curry USA
2 Phelps USA
3 Woods USA
1 Curry USA
2 Phelps USA
3 Woods USA
Time taken: 0.037 seconds, Fetched: 9 row(s)
查询的结果中出现了USA分区，但是有重复。这是因为nation=USA目录下有两个相同内容的文件。原因是通过load命令将目录“变”为分区的同时，也加载了相同的一份数据。我们也可以看出：分区一定是一个目录，但目录不一定是分区。而且如果删除了分区，文件夹可以继续存在，如果删除了文件夹，分区也继续存在。
我们也可以通过另一种方式修改(增加)分区，如下面命令所示。如果直接运行该命令，会在HDFS上创建目录nation=Other。如果我们先用mkdir创建nation=Other目录，再使用该命令，也可以将目录“变”为分区，此时目录下的文件就会被加载到表中，读者可以自行验证。
代码语言：javascript复制hive> alter table players add partition(nation='Other') location '/players/nation=Other';
再总结一下查看和删除分区的命令。
代码语言：javascript复制hive> show partitions players;#查看分区
OK
nation=China
nation=Other
nation=USA
Time taken: 0.047 seconds, Fetched: 3 row(s)
hive> alter table players drop if exists partition (nation='Other');#删除某个分区
Dropped the partition nation=Other
OK
Time taken: 0.068 seconds
使用了分区之后，最大的好处是能提高查询的速度，同时也对数据进行了更细粒度的划分。可以使用where关键字限制分区。
代码语言：javascript复制hive> select * from players where nation = 'China';
OK
1 zhangjike China
2 yijianlian China
3 subingtian China
Time taken: 0.074 seconds, Fetched: 3 row(s)
hive> select * from players where nation = 'USA';
OK
1 Curry USA
2 Phelps USA
3 Woods USA
1 Curry USA
2 Phelps USA
3 Woods USA
Time taken: 0.047 seconds, Fetched: 6 row(s)
总结
本文我们对Hive的一些基础知识进行了学习，包括查看数据库，查看表的基本命令，如何建表并加载数据，hive元数据的存储位置，hive分区表与HDFS的关系等。通过学习我们对Hive底层原理有了更为深刻的认识。
