Hive（数据仓库） Hive 的交互方式和基本操作

1. Hive 的交互方式

第一种交互方式：bin/hive

第二种交互方式：使用 sql 语句或者 sql 脚本进行交互

2. Hive 的基本操作

2.1 数据库操作

创建数据库：

create database if not exists myhive;
           

创建数据库并指定位置：

create database myhive location '/myhive';
           

设置数据库键值对信息：

create database foo with dbproperties ('owner'='itcast','date'='20190120');
           

查看数据库更多详细信息：

desc database extended myhive;
           

删除数据库：

drop database myhive;
           

       强制删除数据库，包含数据库下面的表一起删除：（效果相当于 rm -rf，慎用！！！）

drop database myhive cascade;
           

2.2 数据库表的操作

创建表的语法

create [external] table [if not exists] table_name (
col_name data_type [comment '字段描述信息']
col_name data_type [comment '字段描述信息'])
[comment '表的描述信息']
[partitioned by (col_name data_type,...)]
[clustered by (col_name,col_name,...)]
[sorted by (col_name [asc|desc],...) into num_buckets buckets]
[row format row_format]
[storted as ....]
[location '指定表的路径']
           

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

   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. comment

   表示注释,默认不能使用中文

4. partitioned by

   表示使用表分区,一个表可以拥有一个或者多个分区，每一个分区单独存在一个目录下 .

5. clustered by

   对于每一个表分文件， 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。

6. sorted by

   指定排序字段和排序规则

7. row format

   指定表文件字段分隔符

8. storted as

   指定表文件的存储格式, 常用格式: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 storted as SEQUENCEFILE。

9. location

   指定表文件的存储路径

Hive 建表字段类型

分类	类型	描述	字面量示例
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)

建表入门:

use myhive;
create table stu(id int,name string);
insert into stu values (1,"zhangsan");  #插入数据
select * from stu;
           

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';
           

创建表并指定表文件的存放路径

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

根据查询结果创建表

# 通过复制表结构和表内容创建新表
create table stu3 as select * from stu2;
           

根据已经存在的表结构创建表

create table stu4 like stu;
           

外部表的操作

       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.

内部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。

创建老师表

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

创建学生表

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

加载数据

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

加载数据并覆盖已有数据

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）

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

分区表的操作

       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，按照每月，或者天进行切分成一个个的小的文件,存放在不同的文件夹中.

创建分区表语法

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

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

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

加载数据到多分区表中

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

多分区表联合查询(使用

union all

)

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

查看分区

show  partitions  score;
           

添加一个分区

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

删除分区

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

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

数据准备

：

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

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

(建立表与数据文件之间的一个关系映射)

msck repair table score4;
           

分桶表操作

       分桶，就是将数据按照指定的字段进行划分到多个文件当中去,分桶就是MapReduce中的分区.

开启 Hive 的分桶功能

set hive.enforce.bucketing=true;
           

设置 Reduce 个数

set mapreduce.job.reduces=3;
           

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，由于通标的数据加载通过hdfs dfs -put文件或者通过load data均不好使，只能通过insert overwrite

创建普通表，并通过insert overwriter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

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/servers/hivedatas/course.csv' into table course_common;
           

通过insert overwrite给桶表中加载数据

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

修改表结构

重命名:

alter  table  old_table_name  rename  to  new_table_name;
           

把表score4修改成score5

alter table score4 rename to score5;
           

增加/修改列信息:

• 查询表结构

desc score5;
           

• 添加列

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

• 更新列

alter table score5 change column mysco mysconew int; 
           

• 删除表

drop table score5;
           

Hive表中加载数据

直接向分区表中插入数据

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

通过load方式加载数据

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

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