Hive数据仓库基于shell命令行基本操作（DDL/DML）：
首先启动hive数据库仓库的shell脚本模式：
命令：/opt/mysoft/hive/bin/hive
1> 查看当前Hive中有哪些数据库
hive初始化后，会生成一个默认的default数据库；往往根据项目不同，会建立不同业务的hive数据库；
命令：show databases;
2> 创建数据库
命令：create database test;
3> 打开/使用数据库
命令：use test;
4> 查看数据库中的所有表
命令：show tables;
5> 基于打开的数据库建表
命令：create table stu (id int,name string) row format delimited fields terminated by ',';
查看创建成功后的表结构:
命令：desc stu;
6> 加载数据到表中
本地文件方式：
命令：load data local inpath '/opt/mysoft/stu.txt' into table stu;
HDFS远程服务器方式：
命令：load data inpath 'hdfs://hadoop:9000/output/*' into table stu;
语法命令：
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type[COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_namedata_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]
1、 CREATE 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 EXISTS 选项来忽略这个异常。
2、 EXTERNAL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）。
Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。
3、 LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name LIKE existing_table;
4、 ROW 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,...)]
hive建表的时候默认的分割符是'\001'，若在建表的时候没有指明分隔符，load文件的时候文件的分隔符需要是'\001'；若文件分隔符不是'001'，程序不会报错，但表查询的结果会全部为'null'；
用vi编辑器Ctrl+v然后Ctrl+a即可输入'\001' -----------> ^A
SerDe是Serialize/Deserilize的简称，目的是用于序列化和反序列化。
Hive读取文件机制：首先调用InputFormat（默认TextInputFormat），返回一条一条记录（默认是一行对应一条记录）。然后调用SerDe（默认LazySimpleSerDe）的Deserializer，将一条记录切分为各个字段（默认'\001'）。
Hive写文件机制：将Row写入文件时，主要调用OutputFormat、SerDe的Seriliazer，顺序与读取相反。
可通过desc formatted 表名；进行相关信息查看。
当我们的数据格式比较特殊的时候，可以自定义SerDe。
5、 PARTITIONED BY
在hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition分区概念。
分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。表和列名不区分大小写。分区是以字段的形式在表结构中存在，通过describe table命令可以查看到字段存在，但是该字段不存放实际的数据内容，仅仅是分区的表示。
6、 STORED AS SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE
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 SEQUENCEFILE。
TEXTFILE是默认的文件格式，使用DELIMITED子句来读取分隔的文件。
6、CLUSTERED BY INTO num_buckets BUCKETS
对于每一个表（table）或者分，Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。
把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：
（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。
（2）使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。
hive cli中显示列名： 进入hive cli后 set hive.cli.print.header=true;
案例：
1> 创建普通表，字段以逗号进行分割，默认分隔符是'\001', vi 编辑器的：ctrl + v 和 ctrl+a
create table tb_stu(id int, name string) row format delimited fields terminated by ',';
2> 创建分区表，有时候数据量太大，我们只需要查询一部分，可以使用字段分区，分区字段不能和已有的字段重复
create table tb_stu2(id int,name string) partitioned by (age int) row format delimited fields terminated by ',';
加载数据：load data local inpath '/opt/mysoft/hivedata/student.txt' INTO TABLE tb_stu2 PARTITION(age=20);
加载数据时如果添加local加载的是本地数据，如果没有local加载的是hdfs服务器上的数据。
3> 创建双分区表 使用partition(year string,hour int)
create table tb_stu3(id int,name string) partitioned by (dt string,hour string) row format delimited fields terminated by ',';
加载数据：load data local inpath '/opt/mysoft/hivedata/student.txt' into table tb_stu3 partition(dt = '20200404',hour='23');
4> 分桶表 （cluster by into num bucked ）
指定开启分桶：set hive.enforce.bucketing = true;
set mapreduce.job.reduces = 4;
创建分桶表：
create table tb_stu4(id int,name string) clustered by (id) sorted by(id desc) into 4 buckets row format delimited fields terminated by ',';
导入数据(需要前创建一个同样字段的临时表，然后导入数据，再从临时表中查询数据导入到分桶表)：
insert overwrite table tb_stu4 select * from tb_stu cluster by (id)
分桶表需要使用mr程序进行计算之后再装载导入到分桶表中，根据分桶字段的hash值计算分桶
5> 内部表和外部表（EXTERNAL）, 主要区别在于看有没有加 external关键字，内部表在hive的默认路径下，外部表可以指定目录，特别是有比较大的数据的时候，不用上传到hive，直接在hdfs上的文件目录建立关联。
创建表： create external table tb_stu5(id int,name string) row format delimited fields terminated by ',' location '/input';
外部表当元数据表删除的时候，外部表对象应的数据文件不会被删除，内部表则元数据和表文件一块被删除。
6> like 语句： 复制一个表的表结构，但不会复制数据。
create table stu_like like tb_stu;
7> 修改分区表：
alter table tb_stu2 partition(age = 20) rename to partition(age=50);
8> hive表的join查询：
select * from tb_stu t1 join tb_stu2 t2 on t1.id = t2.id where t1.id = 5;
9> 导出数据：
导出到本地目录：
insert overwrite local directory '/opt/data' select * from tb_stu;
导出到hdfs目录：
insert overwrite directory '/input' select * from tb_stu;
10> hive 中创建dual表
create table dual(id string);
在opt/mysoft/hivedata目录中创建 dual.txt 文件，文件中只保存一个空格。
加载数据到dual表： load data local inpath '/opt/mysoft/hivedata/dual.txt' into table dual;
测试：select substr('hello world',2,3) from dual;
11> 自定义UDF开发函数：
hive 可以使用自定义UDF函数。
定义步骤：使用maven创建一个java工程
1. 导入需要的依赖jar包
hive-exec-1.2.1.jar和hadoop-common-2.7.4.jar依赖
2.创建一个类，继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类，重载evaluate()方法，实现自己的定义方法的业务逻辑
3.打成jar包上传到服务器
4.将jar包添加到hive的classpath
hive>addJAR /home/hadoop/udf.jar;
5. 创建临时函数与开发好的java class关联
create temporary function tolowercase as 'com.hive.test.udffunc';
6.使用自定义函数：select tolowercase('ABCDEF'); 输出结果：abcdef