hive 的数据模型中四种表：

 -Table内部表 
 -External Table 外部表
 -Partition分区表 
 -Bucket Table 桶表

内部表

• 表：Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的hive.metastore.warehouse.dir属性来配置，这个属性默认的值是/user/hive/warehouse（这个目录在HDFS上），我们可以根据实际的情况来修改这个配置。
• 如果我有一个表test，那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/test目录（这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse）；test表所对应的所有数据都存放在这个目录中。
• 如果删除这张表，则表在关系数据中存储的元数据以及在warehouse目录下的数据也会被清除掉、

External Table 外部表

• Hive中的外部表和表很类似，但是其数据不是放在自己表所属的目录中，而是存放到别处，这样的好处是如果你要删除这个外部表，该外部表所指向的数据是不会被删除的，它只会删除外部表对应的元数据；而如果你要删除内部表，该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。

外部表操作演示：

1. 创建外部表（创建的时候得用LOCATION 指定原数据存储的路径，不指定的话hive会在user/hive/warehouse下以外部表的表名创建目录并将数据存储在这里）

创建代码演示：

create EXTERNAL table t_external (year string,month int,num int)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/usr/extends'; 

• 加载数据可用：hdfs dfs -put filename /usr/extends 也可用： hive>load data local
  inpath ‘/home/centosm/test/hive’ into table t_external; 执行load
  命令之前数据如下所示：

执行load 命令之后：

1. 查询外部表内容
   
2. 查询外部表中的文件路径
   select INPUT__FILE__NAME from t_external;

如果删除外部表，只会将其对应的元数据删除了，目录中的数据并不会被删除

hive> drop table t_external;
hive> select * from t_external;
FAILED: SemanticException [Error 10001]: Line 1:14 Table not found 't_external'

由上可见对应的数据并没有被删除。

综上所述：外部表与内部表的区别如下

1. 在导入数据到外部表，数据并没有移动到自己的数据仓库目录下，也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的！而表则不一样；
2. 在删除表的时候，Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉；而删除外部表的时候，Hive仅仅删除外部表的元数据，数据是不会删除的！ 那么，应该如何选择使用哪种表呢？在大多数情况没有太多的区别，因此选择只是个人喜好的问题。但是作为一个经验，如果所有处理都需要由Hive完成，那么你应该创建表，否则使用外部表！

Partition分区表

• 在Hive中，表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp表有dt和city两个分区，则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse/dt=20131218/city=BJ，所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。
• 因为我们存放的很多网站的日志都是按照时间进行分文件夹存储的。

创建分区表操作：

create table t_partition(ts bigint,line string)  
partitioned by (dt string,country string)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY ',';

查看表结构效果：

hive> desc t_partition;
OK
ts                      bigint                                      
line                    string                                      
dt                      string                                      
country                 string                                      

 # Partition Information          
 # col_name              data_type               comment             

dt                              string                                      
country                     string 

向表中导入数据后的效果：

load data local inpath '/home/centosm/test/file3.txt'
into table t_partition
partition(dt='2017-04-01',country='US');

。。。。导入多个文件到不同分区

数据导完后查询表中数据如下：

hive> select * from t_partition;
OK
1111111         hello file1     2017-03-01      GB
2222            hello file2     2017-03-01      GB
123122222222    helloFile3      2017-04-01      CH
123122222222    helloFile3      2017-04-01      US
Time taken: 0.158 seconds, Fetched: 4 row(s)

hive> select * from t_partition where country='US';
OK
123122222222    helloFile3      2017-04-01      US

hive>  select * from t_partition where country='US' and dt='2017-04-01' ;
OK
123122222222    helloFile3      2017-04-01      US
Time taken: 0.216 seconds, Fetched: 1 row(s)

hive>  select * from t_partition where country='US' or dt='2017-03-01' ;
OK
1111111 hello file1     2017-03-01      GB
2222    hello file2     2017-03-01      GB
123122222222    helloFile3      2017-04-01      US
Time taken: 0.13 seconds, Fetched: 3 row(s)

查询表分区

hive> show partitions t_partition;
OK
dt=2017-03-01/country=GB
dt=2017-04-01/country=CH
dt=2017-04-01/country=US
Time taken: 0.074 seconds, Fetched: 3 row(s)

查询hive存储数据的目录如下

hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/t_partition/dt=2017-03-01/country=GB
Found 2 items
-rwxr-xr-x   1 centosm supergroup         20 2017-03-25 01:11 /user/hive/warehouse/t_partition/dt=2017-03-01/country=GB/file.txt
-rwxr-xr-x   1 centosm supergroup         17 2017-03-25 01:14 /user/hive/warehouse/t_partition/dt=2017-03-01/country=GB/file2.txt

由上述可知加载数据到分区后数据的目录可能如下所述：

• 综上所述，分区只不过是将表中指定的文件存储到更细化的文件目录中，比如以时间为分区，那么每天的数据则会存储到以日期为目录的路径下，当进行查询时在sql中指定where那个分区时就不用进行全表查询，而是只需要查询某一天这个目录下的数据，很明显这么做大大地加快了查询的速度。

桶

1. 桶是为了提升两个表联合后的查询效率
2. 使用关键字 CLUSTERED BY 来设置划分桶的列和划分桶的个数
   参考代码：

create table bucketed_users (id INT,name string) clustered by (id) into 4 buckets;

• 上述是使用用户ID来划分桶（Hash求值，随机放到4个桶里面），注意：如果是两个表，不需要相同的桶的个数，倍数关系也是可以的。
• 下面这个表就是声明其排序的
  代码如下：

create table bucketed_users (id int,name string) clustered by (id) sorted by (id asc) into 4 buckets;

• 注意：如果要向分区后的表中添加成员，需要将hive.enforce.bucketing属性设置为true,然后使用insert命令即可。
• 物理上每个桶就是表或者分区的一个文件。
• 可以使用tablesample进行取样测试