1、内部表是私有表,一旦给表加载数据之后,内部表认为这份数据就是他独占的,表一旦删除,表数据文件会跟着全部删除,如果在应用中,数据是部门内部的,或者个人的,则表可以设置为内部表,不会对其他人造成影响。
2、外部表创建语法: create table 表
use myhive;
-- 1、创建内部表-使用默认分隔符:'\001'
create table stu(id int, name string);
-- 加载数据
insert into stu values (1,'zs');
insert into stu values (2,'ls');
select * from stu;
-- 2、创建内部表-使用指定分隔符: ','
create table stu2(id int, name string)
row format delimited fields terminated by ',';
insert into stu2 values (1,'zs');
insert into stu2 values (2,'ls');
-- 开启本地模式
set hive.stats.column.autogather=false;
set hive.exec.mode.local.auto=true; --开启本地mr
-- 3、通过复制表结构来建表
create table stu3 as select * from stu2; -- 即复制表结构,又复制数据
create table stu4 like stu2; -- 仅复制表结构
-- 4、查看表的元数据信息
desc stu2; -- 查看字段信息(简单)
desc formatted stu2; -- 查看详细的元数据信息
-- 5、删除表
-- 内部表删除,将表数据和元数据全部删除
drop table stu2;
select * from stu;
-- 6、给表加载数据(最正式的) - 本地 -复制
create table stux(id int, name string)
row format delimited fields terminated by '\t';
-- 从本地加载--复制
load data local inpath '/export/data/hivedatas/1.txt' into table stux;
select * from stux;
-- 6、给表加载数据(最正式的) - HDFS - 剪切
create table stuy(id int, name string)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data inpath '/input/hivedatas/1.txt' into table stuy;
select * from stuy;
1、外部表是公有表,一旦给表加载数据之后,外部表认为这份数据大家的,表一旦删除,表数据文件不会删除,只删除表和文件之间的映射关系,如果在应用中,数据是各部门共享,则可以设置为外部表,你的表只是对文件有访问权。
2、外部表创建语法: create external table 表...
-- 1、创建外部表
create external table teacher
(
tid string,
tname string
) row format delimited fields terminated by '\t';
create external table student
(
sid string,
sname string,
sbirth string,
ssex string
) row format delimited fields terminated by '\t';
-- 加载数据
load data local inpath '/export/data/hivedatas/student.txt' into table student;
load data local inpath '/export/data/hivedatas/teacher.txt' into table teacher;
select * from student;
select * from teacher;
-- 删除表,只删除元数据,不会删除表数据
drop table teacher;
1、分区表就是对一个表的文件数据进行分类管理,表现形式就是有很多的文件夹(dt=2019-02-27)
2、分区表的作用是以后查询时,我们可以手动指定对应分区的数据,避免全表扫描,提高查询效率
3、专业的介绍
所谓的分区表,指的就是将数据按照表中的某一个字段进行统一归类,并存储在表中的不同的位置,也就是说,一个分区就是一类,这一类的数据对应到hdfs存储上就是对应一个目录。当我们需要进行处理的时候,可以通过分区进行过滤,从而只取部分数据,而没必要取全部数据进行过滤,从而提升数据的处理效率。且分区表是可以分层级创建。
select * from 表 where dt = '2019-03-13'
4、分区表的关键字是Partition,这里的分区是MR中的分区没有关系
5、分区表可以有内部分区表,也可以有外部分区表
6、什么时候表数据不用分区:
1)几乎在实际应用中所有的表数据都要分区
2)如果你的数据量很小,而且数据很单一,此时可以不用分区
----------------------单级分区----------------------------------
-- 1、创建单分区表
create table score
(
sid string,
cid string,
sscore int
)
partitioned by (dt string) -- 这个dt是分区字段和表字段没有关系,理论上可以随便写
row format delimited fields terminated by '\t';
-- 2、给分区表加载数据
-- 第一件事:在HDFS的表目录下创建文件夹:dt=2022-10-13 第二件事:将score.txt复制到该文件夹下
load data local inpath '/export/data/hivedatas/score.txt' into table score partition (dt='2022-10-13');
select * from score;
-- 再添加一个分区
load data local inpath '/export/data/hivedatas/score2.txt' into table score partition (dt='2022-10-14');
select * from score;
-- 3、查询数据
-- 查找dt=2022-10-13分区数据
select * from score where dt='2022-10-13';
-- 查找dt=2022-10-14分区数据
select * from score where dt='2022-10-14';
desc score; -- 查看哪个是分区列
----------------------多级分区----------------------------------
-- 1、创建多级分区表
create table score2
(
sid string,
cid string,
sscore int
)
partitioned by (year string, month string ,dt string) -- 这个dt是分区字段和表字段没有关系,理论上可以随便写
row format delimited fields terminated by '\t';
-- 2、给分区表加载数据
-- 第一件事:在HDFS的表目录下创建三级文件夹:year=2022/month=10/dt=13 第二件事:将score.txt复制到该文件夹下
load data local inpath '/export/data/hivedatas/score.txt'
into table score2 partition (year='2022',month='10',dt='13');
select * from score2;
-- 再添加一个分区
load data local inpath '/export/data/hivedatas/score2.txt'
into table score2 partition (year='2022',month='11',dt='13');
-- 再添加一个分区
load data local inpath '/export/data/hivedatas/score2.txt'
into table score2 partition (year='2023',month='11',dt='13');
select * from score2;
-- 3、查询分区数据:查询 2022年 10月13号数据
select * from score2 where year='2022' and month = '10' and dt = '13';
----------------------分区相关的SQL----------------------------------
show partitions score; -- 查看表所有分区情况
alter table score add partition(dt='2022-01-01'); -- 手动添加一个分区
alter table score drop partition(dt='2022-01-01'); -- 手动删除一个分区
单级分区
-- -----------------------单级分区:按照日进行分区---------------------------------
-- 1、开启动态分区
set hive.exec.dynamic.partition=true; -- 开启动态分区
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;-- 设置为非严格格式
-- 2、模拟数据
/*
1 2022-01-01 zhangsan 80
2 2022-01-01 lisi 70
3 2022-01-01 wangwu 90
1 2022-01-02 zhangsan 90
2 2022-01-02 lisi 65
3 2022-01-02 wangwu 96
1 2022-01-03 zhangsan 91
2 2022-01-03 lisi 66
3 2022-01-03 wangwu 96
*/
-- 3、创建一个中间普通表(该表用来存入原始数据)
create table test1
(
id int,
date_val string,
name string,
score int
)
row format delimited fields terminated by '\t';
-- 4、给普通表加载数据
load data local inpath '/export/data/hivedatas/partition.txt' into table test1;
-- 5、来创建最终的分区表
create table test2
(
id int,
name string,
score int
)
partitioned by (dt string) -- 这个分区字段的名字随便写,它来决定HDFS上文件夹的名字:day=2022-01-01
row format delimited fields terminated by ',';
-- 6、查询普通表,将数据插入到分区表
insert overwrite table test2 partition (dt)
select id, name, score, date_val from test1;
select * from test2;
-- -----------------------单级分区:按照月进行分区---------------------------------
1 2022-01-01 zhangsan 80
2 2022-01-01 lisi 70
3 2022-01-01 wangwu 90
1 2022-01-02 zhangsan 90
2 2022-01-02 lisi 65
3 2022-01-02 wangwu 96
1 2022-01-03 zhangsan 91
2 2022-01-03 lisi 66
3 2022-01-03 wangwu 96
1 2022-02-01 zhangsan 80
2 2022-02-01 lisi 70
3 2022-02-01 wangwu 90
1 2022-02-02 zhangsan 90
2 2022-02-02 lisi 65
3 2022-02-02 wangwu 96
1 2022-02-03 zhangsan 91
2 2022-02-03 lisi 66
3 2022-02-03 wangwu 96
load data local inpath '/export/data/hivedatas/partition2.txt' overwrite into table test1;
drop table test2_1;
create table test2_1
(
id int,
date_val string,
name string,
score int
)
partitioned by (month string) -- 这个分区字段的名字随便写,它来决定HDFS上文件夹的名字:day=2022-01-01
row format delimited fields terminated by ',';
-- 6、查询普通表,将数据插入到分区表
insert overwrite table test2_1 partition (month)
select id, date_val,name, score, substring(date_val,1,7) from test1;
动态分区
-- 1、创建普通表
drop table if exists test3;
create table test3
(
id int,
date_val string,
name string,
sex string,
score int
)
row format delimited fields terminated by '\t';
;
-- 2、给普通表加载数据
load data local inpath '/export/data/hivedatas/partition3.txt' overwrite into table test3;
select * from test3;
-- 3、创建最终的分区表
drop table test4;
create table test4
(
id int,
name string,
score int
)
partitioned by (xxx string, yyy string)
row format delimited fields terminated by '\t'
;
-- 4、去普通表查询,将查询后的结果插入到最终的分区表
insert overwrite table test4
select id, name, score,date_val,sex from test3; -- 这里的动态分区是看最后的两个字段