Hive语法（一）
HiveQL与关系型数据库的SQL 略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML 以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。HIVE不适合用于联机(online)事务处理，也不提供实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。
（一）表操作
建表规则：
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]
①CREATE 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 EXIST 选项来忽略这个异常。
②EXTERNAL 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）。
③LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。
④COMMENT可以为表与字段增加描述
⑤ROW 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, …)]
ROW FORMAT DELIMITED 指定用户创建表加载数据时，支持的列分隔符。
用户在建表的时候可以自定义 SerDe （序列化 ）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。
⑥STORED AS
SEQUENCEFILE
| TEXTFILE
| RCFILE
| INPUTFORMAT input_format_classname
OUTPUTFORMAT output_format_classname
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 SEQUENCE 。
1.创建一个内部表student1
2.创建一个外部表teacher2
3.删除表
先创建一个test表
删除
4.改变表结构
5.改变表名
6.创建和已知表结构相同的表
7.加载数据
（1）加载本地数据
在本地创建一个student.txt文件，内容如下：
加载数据到student1表中
查看一下
（2）加载hdfs文件数据
将本地文件上传到hdfs文件系统
将hdfs文件数据导入表中
查看结果
8.表插入数据
（1）单表插入
创建一个和student1相似的表，查看该表的结构
将表student1的内容插入到新表中，并查看
（2）多表插入
创建两个新表
多表插入
查看结果
9.表内容查询
（1）查表的所有内容
（2）where条件查询
（3）查表的某个字段
（4）all和distinct关键字
（5）limit关键字
10.group by 分组查询
创建一个表group_test,并且导入数据
计算表的行数
创建一个新表，将性别去重后的数据导入新表
insert overwrite table group_gender_sum select group_test.gender,count(distinct group_test.uid) from group_test group by group_test.gender;11.order by 排序查询
使用 ORDER BY 查询的时候，为了优化查询的速度，使用 hive.mapred.mode 属性，在 hive.mapred.mode=strict 模式下必须指定limit 。
12.sort by
不用limit限制
（二）视图操作
1.创建一个测试表。
2.基于test表创建一个视图
（三）索引操作
1.创建索引
2.操作索引
3.创建一个索引测试表
4.创建一个临时索引表
5.加载本地数据到临时索引表
设置 Hive 的索引属性来优化索引查询
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;----设置所有列为 dynamic partition
hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;----使用动态分区6.查询index_tmp 表中的数据，插入 table_test 表中。
7.使用 index_test 表，在属性 id 上创建一个索引 index1_index_test 。
8.填充索引数据
9.查看创建的索引
10.查看分区信息。
11.查看索引数据。
12.删除索引。
13.索引数据也被删除。
（三）分区操作
1.建分区表
这里出现了错误，由于在新建表的时候，并没有创建分区列address，所以只有在存在分区列的表上执行增加分区的操作，才会成功。
先创建分区列字段
使用分区
创建好分区，在对应的hdfs文件系统中可以找到新创建的分区。
2.插入数据
从student表中选取列插入分区表中
insert overwrite table partition_test partition(stat_date='2015-01-18',province='jiangsu') select member_id,name from partition_test_input where stat_date='2015-01-18' and province='jiangsu';（四）桶操作
Hive 中 table 可以拆分成 Partition table 和 桶（BUCKET），桶操作是通过 Partition 的 CLUSTERED BY 实现的，BUCKET 中的数据可以通过 SORT BY 排序。
BUCKET 主要作用如下。
1)数据 sampling（抽样）；
2)提升某些查询操作效率，例如 Map-Side Join。
设置环境变量自动控制上一轮 Reduce 的数量从而适配 BUCKET 的个数
1.创建分桶表stu，并设置环境变量。
2.插入数据
3.查看
