Hive 基本操作(创建数据库与创建数据库表)

二、Hive基本操作

2.1、创建数据库与创建数据库表 创建数据库操作 创建数据库

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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

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<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>

创建数据库并指定hdfs存储位置

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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

修改数据库的创建日期

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alter  database  myhive2  set  dbproperties('createtime'='20880611');

查看数据库详细信息 查看数据库基本信息

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desc  database  myhive2;

查看数据库更多详细信息

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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

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drop  database  myhive2;

强制删除数据库，包含数据库下面的表一起删除

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drop  database  myhive  cascade;   不要执行（危险动作）   

创建数据库表操作 创建数据库表语法

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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

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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

分类 类型 描述 字面量示例

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	原始类型	BOOLEAN	true/false	TRUE
		TINYINT	1字节的有符号整数 -128~127	1Y
		SMALLINT	2个字节的有符号整数，-32768~32767	1S
		INT	4个字节的带符号整数	1
		BIGINT	8字节带符号整数	1L
		FLOAT	4字节单精度浮点数1.0	
		DOUBLE	8字节双精度浮点数	1.0
		DEICIMAL	任意精度的带符号小数	1.0
		STRING	字符串，变长	“a”,’b’
		VARCHAR	变长字符串	“a”,’b’
		CHAR	固定长度字符串	“a”,’b’
		BINARY	字节数组	无法表示
		TIMESTAMP	时间戳，毫秒值精度	122327493795
		DATE	日期	‘2016-03-29’
		INTERVAL	时间频率间隔	
	复杂类型	ARRAY	有序的的同类型的集合	array(1,2)
		MAP	key-value,key必须为原始类型，value可以任意类型	map(‘a’,1,’b’,2)
		STRUCT	字段集合,类型可以不同	struct(‘1’,1,1.0), named_stract(‘col1’,’1’,’col2’,1,’clo3’,1.0)
		UNION	在有限取值范围内的一个值	create_union(1,’a’,63)

⭐⭐

创建表并指定字段之间的分隔符

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

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insert into stu2 values (1,"zhangsan");
insert into stu2 values (2,"lisi");
insert into stu2 values (3,"wangwu");

根据查询结果创建表

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create table stu3 as select * from stu2;

根据已经存在的表结构创建表

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create table stu4 like stu2;

查询表的类型

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desc formatted  stu2;

外部表： 外部表说明： 外部表因为是指定其他的hdfs路径的数据加载到表当中来，所以hive表会认为自己不完全独占这份数据，所以删除hive表的时候，数据仍然存放在hdfs当中，不会删掉

管理表和外部表的使用场景： 每天将收集到的网站日志定期流入HDFS文本文件。在外部表（原始日志表）的基础上做大量的统计分析，用到的中间表、结果表使用内部表存储，数据通过SELECT INSERT进入内部表。

操作案例 分别创建老师与学生表外部表，并向表中加载数据 创建老师表：

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create external table techer (t_id string,t_name string) row format delimited fields terminated by 't';

创建学生表：

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create external table student (s_id string,s_name string,s_birth string , s_sex string ) row format delimited fields terminated by 't';

从本地文件系统向表中加载数据

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load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' into table student;

加载数据并覆盖已有数据

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load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' overwrite  into table student;

从hdfs文件系统向表中加载数据（需要提前将数据上传到hdfs文件系统，其实就是一个移动文件的操作）

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cd /export/servers/hivedatas
hdfs dfs -mkdir -p /hivedatas
hdfs dfs -put techer.csv /hivedatas/
load data inpath '/hivedatas/techer.csv' into table techer;

如果删掉techer表，hdfs的数据仍然存在，并且重新创建表之后，表中就直接存在数据了,因为我们的techer表使用的是外部表，drop table之后，表当中的数据依然保留在hdfs上面了

⭐⭐ 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

创建分区表语法

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

创建一个表带多个分区

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create table score2 (s_id string,c_id string, s_score int) partitioned by (year string,month string,day string) row format delimited fields terminated by 't';

加载数据到分区表中

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load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score partition (month='201806');

加载数据到一个多分区的表中去

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load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score2 partition(year='2018',month='06',day='01');

多分区联合查询使用union all来实现

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select * from score where month = '201806' union all select * from score where month = '201806';

查看分区

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show  partitions  score;

添加一个分区

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alter table score add partition(month='201805');

同时添加多个分区

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alter table score add partition(month='201804') partition(month = '201803');

注意：添加分区之后就可以在hdfs文件系统当中看到表下面多了一个文件夹

删除分区

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alter table score drop partition(month = '201806');

外部分区表综合练习： 需求描述：现在有一个文件score.csv文件，存放在集群的这个目录下/scoredatas/month=201806，这个文件每天都会生成，存放到对应的日期文件夹下面去，文件别人也需要公用，不能移动。需求，创建hive对应的表，并将数据加载到表中，进行数据统计分析，且删除表之后，数据不能删除

需求实现: 数据准备：

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hdfs dfs -mkdir -p /scoredatas/month=201806
hdfs dfs -put score.csv /scoredatas/month=201806/

创建外部分区表，并指定文件数据存放目录

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create external table score4(s_id string, c_id string,s_score int) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by 't' location '/scoredatas';

进行表的修复,就是建立表与数据文件之间的一个关系映射

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msck  repair   table  score4;

修复成功之后即可看到数据已经全部加载到表当中去了

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select * from score4;

第二种实现方式，上传数据之后手动添加分区即可 数据准备：

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hdfs dfs -mkdir -p /scoredatas/month=201805
hdfs dfs -put score.csv /scoredatas/month=201805

修改表，进行手动添加方式

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alter table score4 add partition(month='201805');

⭐⭐

分桶表 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去，说白了就是将数据按照字段进行划分，可以将数据按照字段划分到多个文件当中去 开启hive的桶表功能

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set hive.enforce.bucketing=true;

设置reduce的个数

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set mapreduce.job.reduces=3;

创建桶表

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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，只能通过insert overwrite。hdfs dfs -put文件或者通过load data无法加载

创建普通表，并通过insert overwrite的方式将普通表的数据通过查询的方式加载到桶表当中去

创建普通表：

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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

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load data local inpath '/export/servers/hivedatas/course.csv' into table course_common;

通过insert overwrite给桶表中加载数据

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insert overwrite table course select * from course_common cluster by(c_id);

修改表 表重命名 基本语法： alter table old_table_name rename to new_table_name;

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把表score4修改成score5
alter table score4 rename to score5;

增加/修改列信息 （1）查询表结构

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desc score5;

（2）添加列

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alter table score5 add columns (mycol string, mysco string);

（3）查询表结构

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desc score5;

（4）更新列

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alter table score5 change column mysco mysconew int;

（5）查询表结构

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desc score5;

删除表

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drop table score5;

hive表中加载数据 直接向分区表中插入数据

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create table score3 like score;

insert into table score3 partition(month ='201807') values ('001','002','100');

通过查询插入数据 通过load方式加载数据

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load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' overwrite into table score partition(month='201806');

通过查询方式加载数据

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create table score4 like score;

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insert overwrite table score4 partition(month = '201806') select s_id,c_id,s_score from score;

注: 关键字overwrite 必须要有 多插入模式 常用于实际生产环境当中，将一张表拆开成两部分或者多部分 给score表加载数据

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load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' overwrite into table score partition(month='201806');

创建第一部分表：

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create table score_first( s_id string,c_id  string) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by 't' ;

创建第二部分表：

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create table score_second(c_id string,s_score int) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by 't';

分别给第一部分与第二部分表加载数据

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from score 
insert overwrite table score_first partition(month='201806') select s_id,c_id 
insert overwrite table score_second partition(month = '201806')  select c_id,s_score;	

查询语句中创建表并加载数据（as select） 将查询的结果保存到一张表当中去

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create table score5 as select * from score;

创建表时通过location指定加载数据路径 1）创建表，并指定在hdfs上的位置

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create external table score6 (s_id string,c_id string,s_score int) row format delimited fields terminated by 't' location '/myscore6';

2）上传数据到hdfs上

hdfs dfs -mkdir -p /myscore6 hdfs dfs -put score.csv /myscore6;

3）查询数据

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select * from score6;

export导出与import 导入 hive表数据（内部表操作）

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create table techer2 like techer;
export table techer to  '/export/techer';
import table techer2 from '/export/techer';

hive表中的数据导出（了解） 将hive表中的数据导出到其他任意目录，例如linux本地磁盘，例如hdfs，例如mysql等等 insert导出 1）将查询的结果导出到本地

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insert overwrite local directory '/export/servers/exporthive/a' select * from score;

2）将查询的结果格式化导出到本地

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insert overwrite local directory '/export/servers/exporthive' row format delimited fields terminated by 't' collection items terminated by '#' select * from student;

collection items terminated by ‘#’ 对集合类型使用#来进行分割

3）将查询的结果导出到HDFS上(没有local)

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insert overwrite directory '/export/servers/exporthive' row format delimited fields terminated by 't' collection items terminated by '#' select * from score;

注: 对于集合类型我们使用#来进行分割，因为这个表里面没有集合类型，所以加不加这个结果都一样

Hadoop命令导出到本地

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dfs -get /export/servers/exporthive/000000_0 /export/servers/exporthive/local.txt;

hive shell 命令导出

基本语法：（hive -f/-e 执行语句或者脚本 > file）

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bin/hive -e "select * from myhive.score;" > /export/servers/exporthive/score.txt

export导出到HDFS上

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export table score to '/export/exporthive/score';

sqoop导出 后续单独讲。

清空表数据 只能清空管理表，也就是内部表

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truncate table score5;

node.js 大数据 数据库 hive nat

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