vi命令：
ctrl + ：切换到命令模式，输入 %s/a/b/g ，会将 a 替换成 b。
vi 编辑后文件，如果错误地使用 ctrl +zz 关闭编辑，下一次打开时会老是报错。这是因为这样并没有退出编辑文件，可以通过杀死进程来解决
注意直接杀死进程是不行的，因为会有一个临时文件
ps aux | grep vi （或者 ps -ef | grep vi） ，kill -9 6087 ，但是不行。
正确方法，删除 .xx.txt.swp 临时文件
ll 显示文件后，然后 rm .xx.txt.swp
删除全部内容：
在命令模式下 ，先使用 :0或:1 跳到文件第一行，然后输入:.,$d（表示删除当前光标后面的所有内容） 一回车就全没了
另：:$ 跳到文件最后一行
hive 的基本使用介绍
1、hive 的参数设置方式
a、直接在 hive 窗口使用 set 去设置：只对当前连接的 session 有效
让提示符显示当前库，这样结果就会显示当前所在库名了。
设置 hve命令 打印当前的库
set hive.cli.print.current.db=true;
显示查询结果时显示字段名，不设置使用 select * from table ，只会有数据，不会有对应字段提示。
set hive.cli.print.header=true
[图片上传失败...(image-d503ab-1546140371812)]
注：上面两个参数设置都只是临时的，如果关闭 hive 将会失效
解决办法：
在 linux 的当前用户目录下（即~，cd 命令下），编辑一个 .hiverc 文件（隐藏文件，hive启动时会去加载这个文件），写入以下参数
set hive.cli.print.current.db=true；
set hive.cli.print.header=true；
b、配置文件设置：全局有效
用户自定义配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml
默认设置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml
注：使用 vi ~/.bashrh 命令查看设置的各个全局变量，知道 hive、hadoop 的安装目录是在哪里
使用 vi /etc/hosts 查看 ip 地址的别名
[图片上传失败...(image-a4b758-1546140371812)]
c、启动hive 窗口或者远程连接时指定：只当前session 有效
使用以下命令启动，设置显示当前库名，可以跟多条参数
hive -hiveconf hive.cli.print.current.db=true hive.cli.print.header=true
3、启动 hive 的另一种方式：把 hive 启动为一个服务（端口10000），这样就可以使用 hive客户端（beeline）在任意地方访问了。
启动服务端，注意这是阻塞式的，输入以下命令
/opt/hive2.1/bin/hiveserver2
注意：在后台运行的启动方式，1表示标准输出信息>重定向输出，2表示错误信息，最后一个&就是表示不阻塞后台运行，这里指向 /dec/null 是一个黑洞，放什么都会消失。加nohup 是为了不会因为当前用户退出而导致服务退出，而是会一直运行除非使用 kill -9 杀进程，jobs -l 命令可以查看进程号， 或者使用ps aux|grep file.name
nohup /opt/hive2.1/bin/hiveserver2 1>/dev/null 2>&1 &
可以使用命令查看 10000 端口，有看到10000端口这样就可以启动客户端
netstat -nltp
启动客户端，这是一个交互式程序
/opt/hive2.1/beeline
写命令连接到服务端，URI 符合jdbc规范，用户是启动 hdfs 的用户名
!connect jdbc:hive2://192.168.109.147:10000:用户名：密码
服务端连接成功后，就可以写 hive 命令了
select * from table
客户端关闭
!quit
总结：
使用这种方式连接会和 mysql 的显示一样很好看，服务端会显示客户端的执行结果
注意程序是在开启服务端的机器运行的，下面分区表中是从本地加载文件到 hdfs，如果文件是在客户端的，那么 load data local inpath 语句将会报错；'文件不存在'。此时就需要在文件所在机器直接用 hive 命令开启而不是用客户端连接了，这样就可以了。
4、hive 的脚本运行方式：不会进入hive 命令行
注意这个是 linux 命令，而不是在 hive 里面敲的，etl.sh 脚本如下
hive -e 'show databases;
select * from cookie4'
所以利用上面这个原理，就可以把很多命令都写成 hive -e 的形式，组成一个脚本 et1.sh，然后使用 sh et1.sh 命令执行 shell 脚本，可以把所有要执行的hive 语句都放到一个 hive -e "*****"; 里面， 使用hive -v -e “***” 会输出日志信息
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5、hive 命令的另一种执行方式：不会进入hive 命令行
适用于命令很长，用脚本也不不好写（一条语句几百行），就可以将命令写到一个 *.hql 文件（有; ，上面脚本的没有 ；），然后执行
hive -f test.hql
文件内容如下
select * from cookie5;
6、运行一个参数文件，从配置文件中启动 hive，并加载配置文件中的参数：会进入hive 命令行
inithive.conf 的内容如下，里面也可以放一下 hql 执行语句
use myhive;
set hive.cli.print.current.db=true;
一、hive的语句
查看当前所在库
select current_database();
模糊查找表名:包含lan 的表
show tables 'lan';
查看表信息
desc formatted table_name; 排列友好
desc extended table _name;
show create table table_name;
1、建库
建好库后，就会在 hdfs 中生成目录：/opt/hive2.1_data/warehouse/db_order.db
create database db_order;
建带属性的库：
create database db_name comment '库的属性:可选' dbproperties('creater'='lanyi','date'='2018-11-02')
删除库：
drop database db_lan; 空库
drop database db_lan cascade; 不是空库，库里面有表
2、建表
标准，包含 数组、结构体、字典的建表语句
create table cdt(
id int comment '识别码',
name string comment '姓名',
work_location array
piaofang map
address struct
row format delimited fields terminated by '\t'
collection items terminated by ','
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n' （默认就是以换行区分一条记录，可以省略）
stored as textfile; （默认文件格式）
使用 show create table cdt; 命令可以得到
表示是以\n 区分每行记录
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
表示底层文件存储格式是 textFile
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
注意：Hive 对文件中字段的分隔符默认情况下只支持单字节分隔符，如果数据文件中的分隔符是多 字符的，如下所示：
01||huangbo
02||xuzheng
03||wangbaoqiang
但是可以使用RegexSerDe 正则表达式来解析实现双字节分隔符
create table t_bi_reg(id string,name string)
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
with serdeproperties('input.regex'='(.)\|\|(.)','output.format.string'='%1s')
stored as textfile;
load data local inpath '/home/hadoop/data.txt' into table t_bi_reg;
表建好后，会在库目录下再建一个表目录， /opt/hive2.1_data/warehouse/db_order.db /t_order
注意，如果不写 row 后面的语句，hive 会认为表数据文件中的字段分隔符为 ^A,这是一个
create table t_order(id string,create_time string,amount float,uid string) row format delimited fields terminated by ',';
表建好后，可以尝试把数据放到 hdfs 下，数据要放到表目录中。如
建立一个表
create table t_movie(movie string,actor string) row format delimited fields terminated by ',';
数据文件为 movie.dat，内容如下（一行一条数据，以逗号分隔）
zhuilong,liudehua
tianyi,
sansheng,wangfei
把数据放到 hdfs 文件目录,注意是表目录下
hadoop fs -put ./movie.dat /opt/hive2.1_data/warehouse/db_order.db/t_movie
通过 子查询建表，会带有查询出来的数据
create table t_data
as
select *****；
注意：这种查询建表的方式生成的表字段名，会是查询结果的字段名，如果使用了 nvl（非空字段时取值，空字段时取值）这种不确定字段名的情况，就要使用 as 取别名，不然会又异常。
上面的注意情况，如果是查询数据插入到表中，则不用关注别名问题，因为不管取不取名字，插入表都是已经有字段名字了。
增加字段：
alter table t_date add columns (score int comment '得分',address string comment '地址')
增加分区：是增加分区，而不是增加分区字段
alter table t_date add partition(city = 'shenzhen');
alter table t_date add partition(city='ganzhou') partition(city='nankang');
3、删除表
hive 会从元数据库中清除关于这个表的信息，还会从 hdfs 中删除这个表的表目录
drop table t_order；。
删除表中数据，清空数据
truncate table tablename
删除库：
drop database db_lan; 空库
drop database db_lan cascade; 不是空库，库里面有表
删除分区，注意要有引号，因为分区字段定义是string
ALTER TABLE my_partition_test_table DROP IF EXISTS PARTITION (y=“2018 ”,m=“08”；
删除字段：不支持，但是可以使用 replace columns 替换字段来实现
删除分区：
alter table t_data drop partition (city='shenzhen');
3.1、改表
修改字段： 会将 name 字段变成 new_name sring类型，如果有注释仍然保留，不影响表数据
alter table t_data change name new_name string;
修改（替换）所有字段：会依次把字段替换掉，表数据保留并一 一对应，如果字段变少数据也变少，变多则为null。用来替换所有字段
alter table t_date replace columns （id int , name string , address string）;
修改分区：只能修改分区存储的位置
此时原先的分区文件夹仍存在，但是在往分区添加数据时，只会添加到新的分区目录
alter table student_ptn partition (city='beijing') set location '/student_ptn_beijing';
添加分区时就指定分区的存储目录
alter table student_ptn add if not exists partition(city='beijing')
location '/student_ptn_beijing' partition(city='cc') location '/student_cc';
4、内部表 Managed_table 和外部表 External_table
建外部表的语法：不指定目录的就是 内部表
a、内部表的目录在 hive 的仓库目录中（/opt/hive2.1_data/warehouse ），外部表的目录由用户指定
b、drop 一个内部表时：hive 会清除相关元数据，并删除表数据目录（数据也没了）
c、drop 一个外表表时：hive 只会清除相关元数据（数据还在）
eg：
在 hdfs 下建立两级目录，所以带上了 -p，
hadoop fs -mkdir -p /pvlog/2017/
将造的日志数据 pv.log 放到 hdfs 新目录下（暴力导入数据），数据如下图
hadoop fs -put pv.log /pvlog/2017/
[图片上传失败...(image-9e70a0-1546140371812)]
建立外部表，将数据和表关联到一起（这样就不用将数据移动到表目录了）
create external table t_access( ip string,url string, access_time string ) row format delimited fields terminated by ',' location 'access/log';
此时查询数据，可得下图
select * from t_access
[图片上传失败...(image-899bbf-1546140371809)]
5、分区表
在表目录中为数据文件创建分区子目录，以便于在查询时，MR 程序可以针对分区子目录中的数据进行处理，缩减读取数据的范围（不然就要全部读取）。
比如：网站每天产生的浏览记录，浏览记录应该建一个表来存放，但是，有时候，我们可能只需要对某一天的浏览记录进行分析，这时，就可以将这个表建为分区表，每天的数据导入其中的一个分区，当然，每日的分区目录，应该有一个目录名（分区字段）。
partitioned by（day string）就是分区的依据
下面是建表语句，只会建表目录，分区的目录是在放数据的时候建立，先建表再放数据
create table t_pv_log（ip string，url string，comit_time string）partitioned by（day string）row format delimited fields terminated by ','；
创建两个日志数据文件，分别是 pv15.log，pv16.log 表示15、16两日的日志信息，然后导入数据。
将数据导入分区表，local表示从本地目录，partition 表示当前数据是哪个区的。
注意要保证运行此命令的机器与文件所在机器是同一台，不然会报文件不存在错误，此问题针对于服务器、客户端方式启动 hive 的情况。
load data local inpath '/home/python/Desktop/pv15.log' into table t_pv_log partition（day='0615'）；
导入数据后在表目录下会创建一个目录 day=0615，里面存放着 pv15.log 文件
也可以查询到数据了，结果如下图（多了一个字段）
select * from t_pv_log
[图片上传失败...(image-21279f-1546140371812)]
查询不同区的数据
select * from t_pv_log where day=‘0615’；
注意：这里各个区的数据文件名字是无关紧要的，不同区的名字也可以相同，只看用户是将什么数据导入了什么区去。
另外因为分区会多一个字段，所以要注意不能是表中已有字段名
查询分区
show partiticons tablename；
6、CTAS 建表语法
通过已存在的表来建表
创建一个和 table1 一样字段的 table2 表
create table table2 like table1
创建一个表类似与已有表，不仅字段一样而且还带有数据（好像不会有分区），查出来是什么字段名新表就是什么字段名
create table table2
as
select * from table1 where ip>‘192.168.109.2’;
7、将数据导入 hive 表
方法1：手动用 hdfs 命令，将文件放到表目录下
方法2：从linux本地导入 文件，在 hive 的交互式 shell 中用 hive 命令来导入本地数据（非hdfs）到表目录，本地文件还在，并且表目录下也会有一份数据
这是 hive 命令：注意表的文件类型是 textfile 才可以导入 txt等文本文件
load data local inpath ‘/root/order.data’into table t_order;
方法3：从hdfs 系统导入文件，用 hive 命令导入 hdfs 中的数据到表目录（命令没有 local）
注意从 hdfs 中导入文件，文件会被移动到表目录下
这是 hive 命令
load data inpath ‘/opt/order.data’ into table t_order;
方法4：直接插入数据，和mysql一样
[table] 可以省略，注意
insert into [table] tablename [partition(y=,m=,d=*)] values（字段1值，字段2值，...） ,（字段1值，字段2值，...） ,,,
insert into [table] tablename （字段1，字段2，...) values （字段1值，字段2值，...）,,,
会重写数据
insert overwrite table table_name 【partition（y=2018’，m=08）】
select * from 。。。
会插入数据，注意插入语句要保证数据与字段是能匹配的，不然报错
insert into table table_name【partition（y=2018’，m=08） 】
select * from 。。。
视图：
和关系型数据库有差别
a、只有逻辑视图，没有物化视图
b、视图只能查询，不能load、insert、update、Delete数据
c、视图再创建的时候，只是保存了一份元数据，当查询视图的时候，才开始执行视图对应的那些子查询
不手动指定视图的字段信息
cretate view view_name as select * from cdt；
创建视图的时候加上表注释
create view view_name(name comment '姓名',age comment '年龄')
comment '这是视图注释，可省略'
as select * from cdt;
二、Hive 的关联查询
1、内连接 ，join 或者 inner join
没有连接条件，结果会是 t_a、t_b两个表的所有行两两相连接
这种就是叫 笛卡尔积
select a.* ,b.* from t_a a join t_b b ;
有连接条件的连接语句，求交集，是inner join
select a.* ,b.* from t_a a join t_b b on a.name=b.name;
[图片上传失败...(image-9ac445-1546140371811)]
2、左连接， left join 和 left outer join是一样的
以左边为基准，左边表数据都保留，右表如果没有符合连接条件的会显示 NULL
select a.* ,b.* from t_a a left join t_b b on a.name=b.name;
[图片上传失败...(image-faa969-1546140371811)]
右连接，类似
[图片上传失败...(image-bfbb26-1546140371811)]
3、全外连接，full outer join
左右表的数据都返回，哪个表没有就补充 NULL，不是join
select a.* ,b.* from t_a a full outer join t_b b on a.name=b.name;
[图片上传失败...(image-356c2f-1546140371811)]
4、左半连接，semi join
右表数据不返回，左表数据只返回连接上的，类似 inner join 结果的一半
注意 select 结果不能有 b 表的东西，因为查出来就没有结果
select a.* from t_a a semi join t_b b on a.name=b.name;
[图片上传失败...(image-1b6c58-1546140371811)]
5、lateral view 连接：（这个一般意义上不叫连接）
可以把表扩展一些新的字段，但是后面需要连接数组（hive里面的数据类型array）、列表（tuple，使用 json_tuple 函数处理json字典数据时的结果），表扩展的对应行数据扩展后会对应行拼接起来
json 是表名，data 字段存放的是json 数据
select * from json lateral view json_tuple(data,'movie','rate','timeStamp','uid') a as a1,a2,a3,a4;
[图片上传失败...(image-fc29d0-1546140371811)]
[图片上传失败...(image-d597b7-1546140371811)]
[图片上传失败...(image-c4531a-1546140371811)]
三、分组聚合
一些函数
hive 中使用 show functions 可以查看函数命令
1、大写函数
将 url 字段内容大写
select upper（url）from t_pv_log；
[图片上传失败...(image-8c52d6-1546140371811)]
2、计数、count
3、查看分区
show partitions t_table；
求每条 url 的访问总次数
分组的表达式是对分组的数据进行逐组运算
count（1）表示一行就加一个
select url ，count(1) from t_pv_log group by url；
group by 分组后排序，使用 order by
这个是错的：会报 chn_name 字段不存在，这是因为order by 是对查询出来后的结果进行排序，必须是查询出来有的字段名
select length(chn_name),count(1) from tmp_base_info group by length(chn_name) order by length(chn_name);
下面这个才是对的：
select length(chn_name) as chn,count(1) from tmp_base_info group by length(chn_name) order by chn;
注意：分组查询的结果，只有分组条件字段可以直接写，其他字段只能是聚合函数的结果
四、子查询
把查询结果当做是一个表，用括号包起来并取一个别名，然后去查询。
五、hive 的数据类型
普通数据类型：
1、tinyint、smallint、int、bigint、float、double
2、日期类型 timestamp（时间戳）、date
eg：
有一些数据
1，zhangsan，1985-09-08
2，lisi，1979-07-18
那么可以创建一个表，带 birthday date 字段的去接收这些数据
3、string、char（字符型）
4、boolean（值为true、false）、binary（二进制）
复合数据类型：
1、array 数组类型
eg：有一个数据的一部分是 ‘吴京：杨刚：王伟’，如果将保存这个数据的字段定义为 string，那么要求获取其中一部分不太好求（要根据冒号切片），但是如果保存为数组就方便很多了。
定义为数组，里面是string
并且指定集合字段按照‘：’来切分
create table t_movie（movie_name string， actors array
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by ‘：’；
[图片上传失败...(image-95253e-1546140371811)]
只取数组中一部分数据，如这里用角标取出第一个演员名字
[图片上传失败...(image-fbe77-1546140371811)]
配合函数可以实现更多功能：例如array_contains 查询包含某一演员的电影
select movie_name,actors,first_show
from t_movie
where array_contains(actors,'吴刚')；
求电影有几个演员
select movie_name,actors,first_show ，size（actors）
from t_movie；
2、map 类型
eg：有一些数据如下，第二个字段是表示其家庭成员（可以 key 不一致）
1，zhangsan，father：xiaoming#mother：xiaohua#brother：xiaosu，28
2，lisi，father：mayun#mother：huangyi#sister：guanwu，22
那么可以使用一个 map 类型来对上面数据中的家庭成员进行描述
建表语句，map 里面放的是两个 string
并且分别告诉字段怎么切，元素怎切，key values 怎么切
create table t_person（id int，name string，family_members map
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '#'
map keys terminated by ':';
查询结果
select * from t_person
[图片上传失败...(image-7d2048-1546140371811)]
查询每个人的爸爸，使用字典的取值方式
select id，name，family_members【'father'】，age
from t_person；
[图片上传失败...(image-7af6fc-1546140371811)]
查出每个人有哪些亲属，只需要取 map 的 key
select id，name，map_keys（family_members）as relations
from t_family；
[图片上传失败...(image-edab34-1546140371811)]
查出每个人亲属的名字，只需要取 values
select id，name，map_values（family_members）as relations
from t_family；
[图片上传失败...(image-dc098f-1546140371811)]
查出每个人的亲人数量
select id，name，size（family_members）as relations
from t_family；
查出所有拥有兄弟的人
这里用了函数的嵌套，使用了数组判断元素的函数
select id，name，age from t_person
where array_contains（map_keys（family_members），‘brother’）；
或者用子查询来实现
select id，name，age
from （select id，name，age，map_keys（family_members）as relations）tmp
where array_contains（relations，‘brother’）；
[图片上传失败...(image-875979-1546140371811)]
3、struct 结构体类型：
是类与 对象的结构，就是 c 语言里面的对象，因此用点语法
eg：有以下数据
1，zhansan，18：male：深圳
2，lisi，28：female：北京
3，wangwu，38：male：广州
4，赵六，26：male：上海
5，钱琪，35：male：杭州
6，王八，48：female：南京
建表映射上面的数据，因为数据结合在一起所以用结构类型来表示
防止表存在，存在就删除，不存在不会影响
drop table [if exists] t_user
create table t_user（id int，name string，
info struct
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '：'；（导入数据的时候结构体用：来分隔）
[图片上传失败...(image-a3d960-1546140371810)]
查询每个人的 id，地址，取数据用点语法
select id，name，info.addr from t_user；
[图片上传失败...(image-83696a-1546140371810)]