hive load data
一、 创建表
在官方的wiki里，example是这样的：
- CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
- [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
- [COMMENT table_comment]
- [PARTITIONED BY (col_name data_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]
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_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]
[ROW FORMAT DELIMITED]关键字，是用来设置创建的表在加载数据的时候，支持的列分隔符；
[STORED AS file_format]关键字是用来设置加载数据的数据类型。Hive本身支持的文件格式只有：Text File，Sequence File。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 SEQUENCE] 。通常情况，只要不需要保存序列化的对象，我们默认采用[STORED AS TEXTFILE]。
那么我们创建一张普通的hive表，hive sql就如下：
- CREATE TABLE test_1(id INT, name STRING, city STRING) SORTED BY TEXTFILE ROW FORMAT DELIMITED‘\t’
CREATE TABLE test_1(id INT, name STRING, city STRING) SORTED BY TEXTFILE ROW FORMAT DELIMITED‘\t’
其中，hive支持的字段类型，并不多，可以简单的理解为数字类型和字符串类型，详细列表如下：
- TINYINT
- SMALLINT
- INT
- BIGINT
- BOOLEAN
- FLOAT
- DOUBLE
- STRING
TINYINT SMALLINT INT BIGINT BOOLEAN FLOAT DOUBLE STRING
Hive的表，与普通关系型数据库，如mysql在表上有很大的区别，所有hive的表都是一个文件，它是基于Hadoop的文件系统来做的。
hive总体来说可以总结为三种不同类型的表。
1. 普通表
普通表的创建，如上所说，不讲了。其中，一个表，就对应一个表名对应的文件。
2. 外部表
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。具体sql如下：
- CREATE EXTERNAL TABLE test_1(id INT, name STRING, city STRING) SORTED BY TEXTFILE ROW FORMAT DELIMITED‘\t’ LOCATION ‘hdfs://../../..’
CREATE EXTERNAL TABLE test_1(id INT, name STRING, city STRING) SORTED BY TEXTFILE ROW FORMAT DELIMITED‘\t’ LOCATION ‘hdfs://../../..’
3. 分区表
有分区的表可以在创建的时候使用 PARTITIONED BY 语句。一个表可以拥有一个或者多个分区，每一个分区单独存在一个目录下。而且，表和分区都可以对某个列进行 CLUSTERED BY 操作，将若干个列放入一个桶（bucket）中。也可以利用SORT BY 对数据进行排序。这样可以为特定应用提高性能。具体SQL如下：
- CREATE TABLE test_1(id INT, name STRING, city STRING) PARTITIONED BY (pt STRING) SORTED BY TEXTFILE ROW FORMAT DELIMITED‘\t’
CREATE TABLE test_1(id INT, name STRING, city STRING) PARTITIONED BY (pt STRING) SORTED BY TEXTFILE ROW FORMAT DELIMITED‘\t’
Hive的排序，因为底层实现的关系，比较不同于普通排序，这里先不讲。
桶的概念，主要是为性能考虑，可以理解为对分区内列，进行再次划分，提高性能。在底层，一个桶其实是一个文件。如果桶划分过多，会导致文件数量暴增，一旦达到系统文件数量的上限，就杯具了。哪种是最优数量，这个哥也不知道。
分区表实际是一个文件夹，表名即文件夹名。每个分区，实际是表名这个文件夹下面的不同文件。分区可以根据时间、地点等等进行划分。比如，每天一个分区，等于每天存每天的数据；或者每个城市，存放每个城市的数据。每次查询数据的时候，只要写下类似 where pt=2010_08_23这样的条件即可查询指定时间得数据。
总体而言，普通表，类似mysql的表结构，外部表的意义更多是指数据的路径映射。分区表，是最难以理解，也是最hive最大的优势。之后会专门针对分区表进行讲解。
二、 加载数据
Hive不支持一条一条的用insert语句进行插入操作，也不支持update的操作。数据是以load的方式，加载到建立好的表中。数据一旦导入，则不可修改。要么drop掉整个表，要么建立新的表，导入新的数据。
官方指导为：
- LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
Hive在数据load这块，大方向分为两种方式，load文件或者查询一张表，或者将某张表里的额查询结果插入指定表。
如果划分更细一点个人归纳总结为4种不同的方式的load：
1. Load data到指定的表
直接将file，加载到指定的表，其中，表可以是普通表或者分区表。具体sql如下：
- LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/admin/test/test.txt' OVERWRITE INTO TABLE test_1
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/admin/test/test.txt' OVERWRITE INTO TABLE test_1
关键字[OVERWRITE]意思是是覆盖原表里的数据，不写则不会覆盖。
关键字[LOCAL]是指你加载文件的来源为本地文件，不写则为hdfs的文件。
其中
‘home/admin/test/test.txt’是相对路径
‘/home/admin/test/test.txt’为据对路径
2. load到指定表的分区
直接将file，加载到指定表的指定分区。表本身必须是分区表，如果是普通表，导入会成功，但是数据实际不会被导入。具体sql如下：
- LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/admin/test/test.txt' OVERWRITE INTO TABLE test_1 PARTITION（pt=’xxxx）
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/admin/test/test.txt' OVERWRITE INTO TABLE test_1 PARTITION（pt=’xxxx）
load数据，hive支持文件夹的方式，将文件夹内的所有文件，都load到指定表中。Hdfs会将文件系统内的某文件夹路径内的文件，分散到不同的实际物理地址中。这样，在数据量很大的时候，hive支持读取多个文件载入，而不需要限定在唯一的文件中。
3. insert+select
这个是完全不同于文件操作的数据导入方式。官方指导为：
- Standard syntax:
- INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement
- Hive extension (multiple inserts):
- FROM from_statement
- INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1
- [INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2] ...
- Hive extension (dynamic partition inserts):
- INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement
Standard syntax: INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement Hive extension (multiple inserts): FROM from_statement INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 [INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2] ... Hive extension (dynamic partition inserts): INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement
这个的用法，和上面两种直接操作file的方式，截然不同。从sql语句本身理解，就是把查询到的数据，直接导入另外一张表。这个暂时不仔细分析，之后查询章节，再细讲。
4. alter 表，对分区操作
在对表结构进行修改的时候，我们可以增加一个新的分区，在增加新分区的同时，将数据直接load到新的分区当中。
- ALTER TABLE table_name ADD
- partition_spec [ LOCATION 'location1' ]
- partition_spec [ LOCATION 'location2' ] ...