声明:
1. 本文针对的是一个知识的梳理，自行整理以及方便影象
2. 如有错误不当之处, 请指出
一、hive的定义与理解
起首，hive是一个构建于hadoop集群之上的数据仓库应用。那么，得先了解一下什么是数据仓库？数据仓库是一个数据聚集，用于支持管理决议。简单来说就是为了分析数据而设计的仓库。
那么hive就好理解了，hive是一个翻译器，不具备计算能力，存储能力，是一个构建于hadoop集群之上的体系，用于存储和处置惩罚数据。而它将得到的数据映射到一张数据表，然后存储在hafs之上。
hive提供了自己的SQL语句，即HQL，如今来看看和sql的差异之处，和SQL很多相似的地方，免去了学习一门新语言的时间，（对于我这种摆烂的照旧挺好的）。
二、体系架构
如图所示，hive的的体系架构为这个，一样平常为以下几步：
1.用户建表，给入sql语句
2.Metastore（元数据）记载对应的路径。
3.映射表的关系返回给用户
4.通过接口毗连hive，通过cli发布HQL
5.hive解析查询制订逻辑查询筹划
6.转换成MapReduce作业
7.在Hadoop上执行MapReduce
运行机制
三、基本操纵
DDL操纵（数据定义语言）包括：Create、Alter、Show、Drop等。
（1）create database- 创建新数据库
查看仓库DB的信息和路径
（2）alter database - 修改数据库
（3）drop database - 删除数据库
（4）create table - 创建新表
先查看表，已存在cat这个表
.创建一个名为cat的内部表，有两个字段为cat_id和cat_name，字符类型为string。
create table cat(cat_id string,cat_name string);
创建一个外部表，表名为cat2，有两个字段为cat_id和cat_name，字符类型为string
create external table if not exists cat2(cat_id string,cat_name string);
（5）alter table - 变更（改变）数据库表
修改cat表的表结构。对cat表添加两个字段group_id和cat_code
alter table cat add columns(group_id string,cat_code string);
可以用desc cat查看
（6）drop table - 删除表
（7）create index - 创建索引（搜刮键）
（8）drop index - 删除索引
（9）show table - 查看表
DML操纵（数据操纵语言）包括：Load 、Insert、Update、Delete、Merge。
（1）load data - 加载数据
①insert into - 插入数据
②insert overwrite - 覆盖数据（insert ... values从Hive 0.14开始可用。）
（2）update table - 更新表（update在Hive 0.14开始可用，并且只能在支持ACID的表上执行）
（3）delete from table where id = 1; - 删除表中ID便是1的数据（delete在Hive 0.14开始可用，并且只能在支持ACID的表上执行）
（4）merge - 合并（MERGE在Hive 2.2开始可用，并且只能在支持ACID的表上执行）
Hive中数据的导入导出
以下先容四种常见的数据导入方式：
1.从本地文件体系中导入数据到Hive表。
起首，在Hive中创建一个cat_group表，包含group_id和group_name两个字段，字符类型为string，以“\t”为分隔符，并查看结果。
- create table cat_group(group_id string,group_name string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile;
- show tables;
[row format delimited]关键字，是用来设置创建的表在加载数据的时间，支持的列分隔符。
[stored as textfile]关键字，是用来设置加载数据的数据类型，默认是TEXTFILE，假如文件数据是纯文本，就是利用 [stored as textfile]，然后从本地直接拷贝到HDFS上，Hive直接可以辨认数据。
通过select语句查看cat_group表中是否乐成导入数据，由于数据量大，利用limit关键字限定输出10条记载。
- select * from cat_group limit 10; 2.将HDFS上的数据导入到Hive中。
起首，别的开启一个操纵窗口，在HDFS上创建/myhive2目录。
- 然后，将本地/data/hive2/下的cat_group表上传到HDFS的/myhive2上，并查看是否创建乐成。
- 将cat_group1表中的数据导入到cat_group2表中。
- insert overwrite table cat_group2 select * from cat_group1; （insert overwrite 会覆盖数据)
分区表
分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件体系上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所 有的数据文件。Hive 中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务必要分割成小的数据集。在查询时通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所必要的指定的分区，如许的查询服从会进步很多
创建表分区，在Hive中创建一个分区表goods，包含goods_id和goods_status两个字段，字符类型为string，分区为cat_id，字符类型为string，以“\t“为分隔符。(partition by 用来定义分区 )
- create table goods(goods_id string,goods_status string) partitioned by (cat_id string) row format delimited fields terminated by '\t';
向分区表插入数据，将本地/data/hive2下的表goods中数据，插入到分区表goods中。
起首，在Hive中创建一个非分区表goods_1表，用于存储本地/data/hive2下的表goods中数据。
- create table goods_1(goods_id string,goods_status string,cat_id string) row format delimited fields terminated by '\t';
- 导表操纵
将本地/data/hive2下的表goods中数据导入到Hive中的goods_1表中load data local inpath '/data/hive2/goods' into table goods
- 同理，再将表goods_1中的数据导入到分区表goods中
insert into table goods partition(cat_id='52052') select goods_id,goods_status from goods_1 where cat_id='52052';
- 查看表goods中的分区
show partitions goods;
- 分桶是将数据集分解成更容易管理的多少部分的另一个技术。桶为表提供了额外的结构，Hive在处置惩罚某些查询时利用这个结构，能够有效地进步查询服从。
分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。
- 创建桶
创建一个名为goods_t的表，包含两个字段goods_id和goods_status，字符类型都为string，按cat_id string做分区，按goods_status列聚类和goods_id列排序，划分成两个桶，clustered by用来指定划分通分桶用的列和要划分桶的个数create table goods_t(goods_id string,goods_status string) partitioned by (cat_id string) clustered by(goods_status) sorted by (goods_id) into 2 buckets;
- 用insert子句将其他表中的数据加载到分桶表
insert overwite table good1 select * from goods_t;
(每个桶对于MapReduce的输出文件分区，一个作业产生)
- 导入数据的语法
（1）load data [local] inpath 'filepath' [overwrite] into table tablename [partition(partcol=val1,partcol2=cal2...)]
local的意思是导入linux的本地的数据，若是从hdfs上导入就不消加
filepath指的是数据的路径
overwrite指定覆盖表之前的数据
partition分区表的意思
（2）单表查询导入数据
insert [overwrite|into] table 表1
[partition (part1=val1,part2=val2) ] select字段1，字段2，字段3 from 表2;
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