大数据框架hive——创建表，创建分区表；设置严格模式；建立外部表与分区表；hive与Mysql的区别；启动HiveServer2，使用Beeline客户端连接hive；使用fecthTask

hive常见创建表方式

查看表结构详情：

desc formatted 表名

方式一：create table

       指定字段信息

方式二：CTAS

       通过子查询创建表

       create table  as Select

方式三：create like

       创建类似表

       create table new_table like old_table/view

Hive分区表

什么地方会使用到分区表

首先，如果要每一个月统计一次一线城市与准一线城市的交通数据

那么，如何存储数据

是建立一张表，在这张表里添加新的数据，还是每一个月，每一个城市建立一张表

显然，这两种方法都不可取

第一：如果不停的将数据添加到表中，区分数据的语句将会随着时间的增加而越来越复杂

第二：如果为每次都建立一张表，那么要建立的表的数目是很可怕的，也是不可取

此时，就用到了分区表

建立分区表

--分区字段：
-- 月份，城市
create table 表名(
字段.....
)
PARTITIONED BY (分区名 字符类型 COMMENT '分区描述',....)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','  
LINES TERMINATED BY '\n';

分区表是如何管理数据（数据文件）

普通表数据文件存储：

将表中所有数据放到对应HDFS目录下即可：

目录结构：数据库名/表名/数据

分区表：

按照分区字段创建对应分区目录，划分数据存储

目录结构：数据库名/表名/第一个分区名/第二个分区名/..分区名/数据

如何使用分区表中的分区中的数据

sql语句如下：

select
字段名
from
分区表名
where
分区名=“具体分区” and 分区名=“具体分区”

分区表加载数据

方式一：使用load加载，语句如下

LOAD DATA LOCAL
INPATH 'Linux系统中文件路径'
INTO TABLE 表名
PARTITION (分区名=“第几个分区”,...)

方式二：使用hdfs中的put命令

1：在hdfs中建立对应的分区表的文件路径

hive>dfs -mkdir -p 想要建立的分区目录

2：向该目录上传数据文件

hive>dfs -put 数据源目录 分区目录

3：修复元数据：目的，通知元数据，添加了新的分区与分区数据

方法1：修复元数据

msck repair table 表名 

实现原理：扫描表下面的目录，能知道哪些分区信息  
              和 元数据表里面分区信息对比

方法2：添加元数据

ALTER TABLE 表名 ADD IF NOT EXISTS PARTITION(分区名=“新的分区名”，....)

4：查看分区元数据是否添加成功

show partitions 表名

严格模式

严格模式，就是防止执行危险的sql语句

危险的sql语句

Cartesian Product.笛卡尔积，join 没有on

即执行的sql语句使用了join，但是没有使用on来进行条件过滤

不使用on的后果就是会产生笛卡尔集

即如果进行join的俩张表各有十万条数据，直接join，可能就会使整个分布式集群宕机

 No partition being picked up for a query.没有分区信息的查询：分区表必须指定分区字段

即查询分区表时，必须加上要查询的具体的分区，否则会查询所有分区的数据

Comparing bigints and strings.不能比较bigints与string类型的数据

Comparing bigints and doubles.不能比较bigints与doubles类型的数据

Orderby without limit. order by 没有limit

配置严格模式

方法一：修改配置文件

    hive.mapred.mode
    strict

方法二：会话内set设置，当前会话有效

set hive.mapred.mode = strict

外部表与分区表结合使用

外部表删除表时不会将数据删除，分区可以存储大量分组数据

创建外部分区表

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--        外部表与分区表结合使用
--    在删除的时候，不会删除源文件，那么我们数据不交给Hive管理，
--    通常自己指定数据存储位置
--    企业做法：
--        （1）往HDFS文件系统中写文件，放到指定目录下，目录包含分区字段
--        （2）修复元数据
--------------------------------------------

（1）表的数据存储目录

dfs -mkdir -p 自定义目录

（2）创建外部表，分区表

create EXTERNAL table 表名(
字段名 类型，，，
)
PARTITIONED BY (分区名 类型，...)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 
LINES TERMINATED BY '\n'
--数据表文件以什么格式保存
STORED AS TEXTFILE
--保存在自定义路径
LOCATION '自定义路径'

（3）查看表详情

desc formatted 表名;

（4）加载数据
(4.1)创建数据目录

dfs -mkdir -p 数据目录

(4.2)上传数据

dfs -put 源数据 目标目录

(5)修复分区

  ALTER TABLE 表名 ADD IF NOT EXISTS PARTITION (分区名=“新的分区”)

hive数据仓库与MYSQL数据的区别

hive:

       属于大数据生态系统中一个技术框架、用于分析数据

     数据仓库ETL工具（ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置              （transform）、加载（load）至目的端的过程）

       建立在Hadoop之上，为用户提供SQL语句分析海量数据，离线数据分析

       底层MapReduce

       类似于MYSQL数据库中database和table来组织数据

       hive将元数据存储在MYSQL中。

mysql:

       属于RDBMS中关系型数据库的一种

       数据存储和数据检索

       表的数据量不大

区别：

       MYSQL是检索数据，hive管理数据，偏向于分析数据

HiveServer2

介绍

将hive作为一个服务启动（类比于MYSQL服务）

bin/hive 默认会自动一个服务，为Hive 客户端提供服务

启动hiveServer2服务

前端启动：

bin/hiveserver2

ctrl +C 或者窗口关闭就没了，

后台启动:将服务作为守护进程（deamon）启动

 hdfs的进程全都是后台启动

nohup bin/hiveserver2 > hiveServer2.log &

Beeline 客户端

连接方式一：

bin/beeline
!connect jdbc:hive2://主机名:10000 用户名 密码

连接方式方式二：

bin/beeline -u jdbc:hive2://主机名:10000 -n 用户名 -p 密码

通过JDBC客户端去连接

hive切换到apache版本，CDH版本，自己管理jar包

什么情况下，HiveSQL不执行MapReduce而是直接返回结果

设置属性：

set hive.fetch.task.conversion = more

哪些sql语句：

       某些选择查询可以转换为单个FETCH任务，最大限度地减少延迟。
       目前，查询应该是单一来源的，没有任何子查询，不应该有
       任何聚合或区别（引起RS），横向视图和连接。
       0. none：禁用hive.fetch.task.conversion
       1. minimal：分区列上的SELECT STAR，FILTER，仅限LIMIT
       2.更多：SELECT，FILTER，LIMIT only（支持TABLESAMPLE和虚拟列）