hiveQL

create table student(
id string,
name string
) row format delimited fields terminated by ‘\t’;

• 将本地文件加载到表中
  load data local inpath ‘/usr/local/data.txt’ into table student;

• 将hdfs文件加载到表中
  load data inpath ‘/haha.log’ into table student;

hive/bin目录下hiveserver2 开启服务
使用beeline进入
!connect jdbc:hive2://localhost:10000

• 删除表
  drop table users;

• 清空表数据
  truncate table tablename;

• 创建外部表
  create external table exuser(id int, name string)
  row format delimited fields terminated by ‘\t’;

• 查看当前使用的库下
  select current_database();

内部表和外部表的区别

• 创建内部表
  create table user(id int, name string)
  row format delimited fields terminated by ‘\t’;

• 创建外部表
  create external table exuser(id int, name string)
  row format delimited fields terminated by ‘\t’
  location ‘/dbdata/’;
  (路径是hdfs上的文件夹路径)

1.通过external 关键字进行区分
2.因为外部表更多用于引用外部的数据，也不希望对原始数据进行破坏，所以要配合location来指定外部表要读取数据的位置
3.删除内部表或者清空都会将数据真正的删除，而如果是外部表，只会将表的关联信息删除掉，对指定位置下的信息没有影响
内部表也能使用location
load data inpath 命令 (从hdfs上进行数据导入就会将我们的数据移动到表所使用的目录下)

分区表

相当于在表中又分了小表
作用是可以减少我们有一 定条件时的查询数据量，提高查询效率
分区不是只能有一层，可以有多层分区，即小表中又套小表
create table gmjTime(id int, name string)
partitioned by(year string,month string)
row format delimited fields terminated by ‘\t’;

创建好分区后要进行数据的导入 在这里要指定好将数据导入到哪个分区，否则不知道数据文件要放在哪里
比如两个分区的话，都需要指定
load data inpath ‘/dbdata/women.log’ [overwrite] into table gmjTime partition (year=‘2018’,month=‘12’);要确保文件已经都是这个分区需要的

insert into birthdays partition(month=‘01’) select id,name,month from persons where month =‘01’; 如果并行条件太多比如按天分区，这样一个分区一个分区的处理太累了，建议使用动态分区
分区表的信息查看
show partitions 表名;

动态分区

使用场景
当我们想对数据进行分区的时候，你能拿到的数据未必是已经分好区的文件，并不能直接load进来就能用
这时候就经常使用动态分区来解决这种问题
| persons.id | persons.name | persons.month | persons.gender |
±------------±--------------±---------------±----------------±-+
| 1 | caonima | 02 | man |
| 2 | ruizhi | 03 | man |
| 3 | nmsl | 04 | man |
| 4 | lcktienaocan | 12 | man |
| 5 | guerlck | 12 | man |
| 7 | nvshen | 03 | women |
| 8 | nvshengjing | 09 | women |
| 9 | guigui | 12 | women |
| 10 | caonima | 07 | women |
| 11 | gunbiduzi | 112 | women |
如上文件，把数据按月份分区加入表中
1.将混乱的数据传到一个表中
2.创建对应的分区表create table birthdays(id int,name string) partitioned by(month string) row format delimited fields terminated by ‘\t’;
3.向分区表动态分区的插入数据
insert into birthdays partition(month) select id,name,month from persons;

3.1如果要进行动态分区就需要将严格模式取消
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
3.2而且不要在partition(month)中给分区设置固定值，不然就不是动态分区了
3.3使用动态分区会将查询结果集的最后一个作为分区条件，所以select查询要注意

分桶表

设置可以分桶
set hive.enforce.bucketing=true;
创建分桶表
create table mytable(
id int,
name string)
clustered by(id) sorted by(id DESC) into 2 buckets
row format delimited fields terminated by '\t’stored as textfile;

分组表

• 1.使用分组就不再是逐行执行模式了，会根据我们的分组得key以分组模式执行
  所以数据都是一组一组的，没办法调用除了分组key和聚合函数之外的单独属性
• 2.使用聚合函数得到的结果默认的字段名不好使，可以取别名，就可以在条件中使用了
  同一层having使用，作为子查询是可以给外层的where用
• 3.where执行时间在聚合之前进行数据筛选，而having实在聚合结束之后继续条件处理

区别

• order by：会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，只有一个 reduce task的结果，比如文件名是000000_0，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间

• sort by：不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序。因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则 sort by只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序

• distribute by：根据指定的字段将数据分到不同的reducer，且分发算法是hash散列

• Cluster by：除了具有Distribute by的功能外，还会对该字段进行排序。因此，如果分桶和sort字段是同一个时，此时clustered by = distribute by + sort by如果我们要分桶的字段和要排序的字段不一样，那么我们就不能适用clustered by。分桶表的作用：最大的作用是用来提高 join 操作的效率

数据类型

原子数据类型

tinyint 相当于java中的byte
smallint 相当于java中的short
int
bigint 相当于java中的long
float
double
boolean
string

复杂数据类型

• array数据类型创建表
  create table movies(name string,actors array,times date)
  row format delimited fields terminated by ‘,’
  collection items terminated by ‘:’;
  用下标来取值

• map数据类型创建表
  create table maps(id int,name string,family map,age int)
  row format delimited fields terminated by ‘,’
  collection items terminated by ‘#’
  map keys terminated by ‘:’;
  用[‘key’]来取值

• 结构体数据类型
  create table struct (id int,name string,info struct< age:int,gender:string,city:string>)
  row format delimited fields terminated by ‘,’
  collection items terminated by ‘:’;
  用点(.)来获取如info.gender

hive函数