hive外部表中文不显示 hive中文表名

hive

• hive概念

• hive的优势和特点
• 数据库和数据仓库区别

• 安装zookeeper
• 安装hive

• 修改mysql登录密码

• 数据库

• 🌰

• 数据表
• hive建表语句

• 🌰
• hive和MapReduce

• hive元数据管理
• hive元数据结构
• 数据类型----复杂数据类型
• 数据分层
• hive建表-Storage SerDe
• hive建表高阶语句-CTAS and WITH

• 🌰

• 创建临时表
• 表操作-删除/修改表

• 删除表
• 修改表（alter针对元数据）

• hive分区（partitions）
• hive分区操作-定义分区

• 静态分区操作
• 动态分区操作

• 分桶
• hive侧视图

• 🌰

hive概念

• 基于hadoop的数据仓库解决方案
  将结构化的数据文件映射为数据库表
  提供类sql的查询语言HQL(Hive Query Language)
  Hive让更多的人使用Hadoop
• Hive成为Apache顶级项目
  Hive始于2007年的Facebook
  官网：hive.apache.org

hive的优势和特点

• 提供了一个简单的优化模型
  HQL类SQL语法，简化MR开发
  支持在不同的计算框架上运行
  支持在HDFS和HBase上临时查询数据
  支持用户自定义函数、格式
  成熟的JDBC和ODBC驱动程序，用于ETL和BI
  稳定可靠(真实生产环境)的批处理
  有庞大活跃的社区

数据库和数据仓库区别

数据库是为某种目的将结构化的数据放在一起的，放在自身database里面，主要用于事务处理
数据仓库用于OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，存储结构化、非结构化、半结构化数据。不放在自身，数据放在hdfs。

安装zookeeper

####### 安装zookeeper #######
前置条件安装完hadoop集群
下载zoopkeeper稳定版，拖进linux里的/opt目录下
    tar -zxf zookeeper-3.4.5-cdh5.14.2.tar.gz 
    mv zookeeper-3.4.5-cdh5.14.2 soft/zk345
    cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
修改zoo.cfg
    vi zoo.cfg
    dataDir=/opt/soft/zk345/tmp
    如果是完全分布式还需要在其他机器上布置zookeeper并在此配置文件下根据建立例如server.0=xxx:2287:3387 多台之间端口可以重复
配置环境变量
    a)Export ZOOKEEPER_HOME=/zookeeper解压路径
    b)Export PATH=……:$ZOOKEEPER_HOME/bin
启动zookeeper
    zkServer.sh start

安装hive

######### 安装hive #########
tar -zxf hive-1.1.0-cdh5.14.2.tar.gz 
mv zookeeper-3.4.5-cdh5.14.2 soft/zk345
修改hive-site.xml
配置环境变量
a)Export HIVE_HOME=/hive解压路径
b)Export PATH=……:$HIVE_HOME/bin
schematool -dbType mysql -initSchema    初始化hive
hive --service metastore   启动hive
hiveserver2  启动beeline
beeline -u jdbc:hive2://主机地址:10000 -n root    进入beeline
hive   进入hive
!quit   退出beeline

修改mysql登录密码

修改mysql登陆密码：
set password for 'root'@'localhost'=password('1234');   给数据库mysql设置密码
grant all privileges on *.* to 'root' @'%' identified by '1234';   授予远程权限
flush privileges;  刷新权限
show variables like '%character%';   设置编码格式

数据库

表的集合，hdfs中表现为一个文件夹
默认在hive.metastore.warehouse.dir属性目录下
如果没有指定数据库，默认使用default数据库

create database if not exists myhivebook;
use myhivebook;
show databases;
// 比show显示更多的细节，例如定位
describe database default; 
// 改变数据库的主人  
alter database myhivebook set owner user dayongd;
// cascade说明把该数据库包括表全部删除
drop database if exists myhivebook cascade;

🌰

// 插入数据
create database mydemo;
use mydemo;
create table userinfos(userid int, username string, age int);
insert into userinfos values(1,'zs',21),(2,'ls',22),(3,'ww',23);

// 查看数据
!hdfs dfs -text /usr/hive/warehouse/mydemo.db/userinfos/...

• 用完先删表，再删库，再删元数据里面的表
  hive> drop table userinfos;
  hive> drop database mydemo;
  hive> drop table mydemo;

数据表

• 分为内部表和外部表

• 内部表(管理表)
  hdfs中所属数据库目录下的子文件夹
  数据完全由hive管理，删除表(元数据)会删除数据
• 外部表(External Tables)
  数据保存在指定位置的hdfs路径中
  hive不完全管理数据，删除表(元数据)不会删除数据

hive建表语句

// IF NOT EXISTS可选，如果表存在，则忽略
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS employee_external(
  // 列出所有列和数据类型
  name string,
  work_place ARRAY<string>,
  sex_age STRUCT<sex:string,age:int>,
  skills_score MAP<string,int>,
  depart_title MAP<STRING,ARRAY<STRING>>
)
// COMMENT可选
COMMENT 'This is an external table'
ROW FORMAT DELIMITED
// 如何分割列（字段）
FIELDS TERMINATED BY '|'
// 如何分割集合和映射
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ','
MAP KEYS TERMINATED BY ':'
// 文件存储格式
STORED AS TEXTFILE
// 数据存储路径（HDFS）
LOCATION '/user/root/employee';

🌰

// 建内部表
create table class(class_id int, class_name string)
row format delimited
fields terminated by ','
stored as textfile;

插入数据：
insert into class values(1,'kb03'),(2,'kb06');

// 建外部表
create external table student(
	stu_id int,
	stu_name string,
	age int
)
row format delimited fields terminated by ','
location '/data';

插入数据：
在外部建立数据文件d1.csv，拖进/opt，
hdfs dfs -put d1.csv /data/

hive和MapReduce

MapReduce执行效率更快，hive开发效率更快

hive元数据管理

• 记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系
• 存储在关系数据库中

• 默认Derby，轻量级内嵌SQL数据库
  Derby非常适合测试和演示
  存储在.metastore_db目录中
• 实际生产一般存储在MySql中
  修改配置文件hive-site.xml

• HCatalog
  将hive元数据共享给其他应用程序

hive元数据结构

数据结构	描述	逻辑关系	物理存储(hdfs)
database	数据库	表的集合	文件夹
table	表	行数据的集合	文件夹
partition	分区	用于分割数据	文件夹
buckets	分桶	用于分布数据	文件
row	行	行记录	文件中的行
columns	列	列记录	每行中指定的位置
views	视图	逻辑概念，可跨越多张表	不存储数据
index	索引	记录统计数据信息	文件夹

数据类型----复杂数据类型

ARRAY：存储的数据为想同类型
MAP：具有相同类型的键值对
STRUCT：封装了一组字段

类型	格式	定义	示例
ARRAY	[‘Apple’,‘Orange’,‘Mongo’]	ARRAY<string.>	a[0] = ‘Apple’
MAP	{‘A’:‘Apple’,‘O’:‘Orange’}	MAP<string,string>	b[‘A’] = ‘Apple’
STRUCT	{‘Apple’,2}	STRUCT<fruit:string,weight:int>	c.weight = 2

数据分层

• ODS 层
  原始数据层，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理。
• DWD层
  明细数据层
  结构和粒度与ods层保持一致，对ods层数据进行清洗(去除空值，脏数据，超过极限范围的数据)，也有公司叫dwi。
• DWS层
  服务数据层
  以dwd为基础，进行轻度汇总。一般聚集到以用户当日，设备当日，商家当日，商品当日等等的粒度。
  在这层通常会有以某一个维度为线索，组成跨主题的宽表，比如 一个用户的当日的签到数、收藏数、评论数、抽奖数、订阅数、点赞数、浏览商品数、添加购物车数、下单数、支付数、退款数、点击广告数组成的多列表。
• ADS层
  数据应用层， 也有公司或书把这层成为app层、dal层、dm层，叫法繁多。
  面向实际的数据需求，以DWD或者DWS层的数据为基础，组成的各种统计报表。
  统计结果最终同步到RDS以供BI或应用系统查询使用。

hive建表-Storage SerDe

Hive支持不同类型的Storage SerDe
LazySimpleSerDe: TEXTFILE
BinarySerializerDeserializer: SEQUENCEFILE
ColumnarSerDe: ORC, RCFILE
ParquetHiveSerDe: PARQUET
AvroSerDe: AVRO
OpenCSVSerDe: for CST/TSV
JSONSerDe
RegExSerDe
HBaseSerDe

hive建表高阶语句-CTAS and WITH

CTAS - as select方式建表
CTAS不能创建partition，external，bucket table

CREATE TABLE ctas_employee as SELECT * FROM employee;

CTE(CTAS with Common Table Expression)

CREATE TABLE cte_employee AS
WITH 
r1 AS  (SELECT name FROM r2 WHERE name = 'Michael'),
r2 AS  (SELECT name FROM employee WHERE sex_age.sex= 'Male'),
r3 AS  (SELECT name FROM employee  WHERE sex_age.sex= 'Female')
SELECT * FROM r1 UNION ALL SELECT * FROM r3;

Like

CREATE TABLE employee_like LIKE employee;

🌰

查询userinfos表里的每个学生的分数在每个班总分的占比

select r.username,r.classname,r.score,(r.score/l.countScore*100) rate 
from (select classname,sum(score) countScore from scores group by classname) l 
inner join 
(select u.*,s.classname,s.score from userinfos u inner join scores s on u.userid=s.userid) r 
on l.classname=r.classname
	
with
a1 as (select classname,sum(score) countScore from scores group by classname),
a2 as (select u.*,s.classname,s.score from userinfos u inner join scores s on u.userid=s.userid)
select a2.username,a2.classname,a2.score,(a2.score/a1.countScore*100) from a1 inner join a2 on a1.classname=a2.classname

创建临时表

临时表是应用程序自动管理在复杂查询期间生成的中间数据的方法
表只对当前session有效，session退出后自动删除
表空间位于/tmp/hive-<user_name>(安全考虑)
如果创建的临时表表名已经存在，实际用的是临时表

CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table_name1 (c1 string);
CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table_name2 AS..
CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table_name3 LIKE..

表操作-删除/修改表

删除表

// with perge直接删除（可选），否则会放到.Trash目录
drop table if exists employee [with perge];
// 清空表数据
truncate table employee;

修改表（alter针对元数据）

// 修改表名，常用于数据备份
alter table 表名 rename to 新表名;
// 修正表文件格式
alter table 表名 set fileformat rcfile;
// 修改列名
alter table 表名 change 旧表名 新表名 数据类型;
// 添加列
alter table 表名 add columns(列名 数据类型);
// 删除列
alter table 表名 drop [column] 列名
// 替换列
alter table 表名 replace columns (col_spec[,col_spec...])

hive分区（partitions）

• 分区主要用于提高性能
  分区列的值将表划分为segments（文件夹）
  查询时使用“分区”列和常规列类似
  查询时hive自动过滤掉不用于提高性能的分区
• 分为静态分区和动态分区
• // 默认分区数量最大为100个，修改分区数量方法：

set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000000;
set hive.exec.max.created.files=1000000;

hive分区操作-定义分区

静态分区操作

手动输入区名和区的数量

// 定义分区
create table mypart(mpid int, mapname string)
partitioned by(gender string)
row format delimited fields terminated by ',';

// 分区插入数据
create table userinfos(userid int, username string, age int, gender string);
insert into userinfos values(1,'zs',21,'male'),(2,'ls',22,'male'),(3,'ww',23,'female');
insert overwrite into mypart partition(gender='male')
select userid,username from userinfos;

// 静态分区
alter table mypart add partition(gender='male') partition(gender='female');

// 删除分区
alter table mypart drop partition(gender='male');

动态分区操作

// 设置属性
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

// 向分区插入数据
insert into table mypart partition(gender)
select userid,username,gender from userinfos;

// 向userinfos表添加列birthday
alter table userinfos add columns (birthday date);

// 创建userinfos表
create table userinfos(
	userid int,
	username string,
	age int,
	gender string,
	birthday date
)
partitioned by (year int, month int)
row format delimited fields terminated by ',';

create table customs(
userid int,
username string,
age int,
gender string,
birthday string
)
row format delimited fields terminated by ',';

// 导入外部数据，把下图的表拖入linux的/opt目录下
load data local inpath '/opt/data.csv' overwrite into table mydemo.customs;

insert overwrite table userinfos partition(year,month)
select userid,username,age,gender,regexp_replace(birthday,'/','-'),split(birthday,'/')[0] as year,split(birthday,'/')[1] from customs as month;

分桶

• 分桶对应于hdfs中的文件
  更高的查询处理效率
  使抽样更高效
  根据“桶列”的哈希函数将数据分桶
• 分桶只有动态分桶
  set hive.enforce.bucketing=true;
• 定义分桶，分桶的列是表中已有的列，分桶数是最好是2的n次方
  clustered by (employee_id) into 2 buckets
• 必须使用insert方式加载数据

create table mycust(
    > userid int,
    > username string,
    > age int,
    > gender string,
    > bir string
    > )
    > clustered by(gender) into 2 buckets
    > row format delimited fields terminated by ',';
load data local inpath '/opt/mydata.csv' into table mycust;
set hive.enforce.bucketing = true;    开启桶表

hive侧视图

常与表生成函数结合使用，将函数的输入和输出连接
outer关键字：即使output为空也会生成结果

select name,work_place,loc from employee lateral view outer explode(split(null,',')) a as loc;

支持多层级

select name,wps,skill,score from employee 
lateral view explode(work_place) work_place_single as wps
lateral view explode(skills_score) sks as skill,score;

通常用于规范化行或解析json

// explode
select explode(split('hello,world',','));

// 行转列
select userid,
    > sum(if(subject='chinese',score,0)) as chinese,
    > sum(if(subject='math',score,0)) as math
    > from tb_score
    > group by userid;

// 列转行
union会去重，union all不会
select userid,'chinese' as subject,chinese as score from view_sc 
    > union all
    > select userid,'math' as subject,math as score from view_sc;

🌰

create table words(line string);
load data inpath '/opt/abc.txt' overwrite into table mydemo.words;
select word,count(*) as world_count
from words
laternal view explode(split(line,' ')) t as word
group by word;