1 Hive 数据类型
Hive 提供了基本数据类型和复杂数据类型，复杂数据类型是 Java 语言所不具有的。
1.1 基本数据类型
由上表我们看到hive不支持日期类型，在hive里日期都是用字符串来表示的，而常用的日期格式转化操作则是通过自定义函数进行操作。
hive是用java开发的，hive里的基本数据类型和java的基本数据类型也是一一对应的，除了string类型。有符号的整数类型：TINYINT、SMALLINT、INT和BIGINT分别等价于java的byte、short、int和long原子类型，它们分别为1字节、2字节、4字节和8字节有符号整数。
Hive的浮点数据类型FLOAT和DOUBLE,对应于java的基本类型float和double类型。而hive的BOOLEAN类型相当于java的基本数据类型boolean。
对于hive的String类型相当于数据库的varchar类型，该类型是一个可变的字符串，不过它不能声明其中最多能存储多少个字符，理论上它可以存储2GB的字符数。
1.2 复杂数据类型
Hive 有三种复杂数据类型 ARRAY、MAP 和 STRUCT。ARRAY 和 MAP 与 Java 中的 Array 和 Map 类似，而STRUCT 与 C语言中的 Struct 类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。
复杂数据类型的声明必须使用尖括号指明其中数据字段的类型。定义三列，每列对应一种复杂的数据类型，如下所示。
CREATE TABLE complex(
col1 ARRAY< INT>,
col2 MAP< STRING,INT>,
col3 STRUCT< a:STRING,b:INT,c:DOUBLE>
)1.3 类型转化
Hive 的原子数据类型是可以进行隐式转换的，类似于 Java 的类型转换，例如某表达式使用 INT 类型，TINYINT 会自动转换为 INT 类型， 但是 Hive 不会进行反向转化，例如，某表达式使用 TINYINT 类型，INT 不会自动转换为 TINYINT 类型，它会返回错误，除非使用 CAST 操作。
1)隐式类型转换规则如下。
1. 任何整数类型都可以隐式地转换为一个范围更广的类型，如 TINYINT 可以转换成 INT，INT 可以转换成 BIGINT。
2. 所有整数类型、FLOAT 和 String 类型都可以隐式地转换成 DOUBLE。
3. TINYINT、SMALLINT、INT 都可以转换为 FLOAT。
４．BOOLEAN 类型不可以转换为任何其它的类型。
2)可以使用 CAST 操作显示进行数据类型转换，例如 CAST(‘1’ AS INT) 将把字符串’1’ 转换成整数 1；如果强制类型转换失败，如执行 CAST(‘X’ AS INT)，表达式返回空值 NULL。
2 Hive 文件格式
Hive文件存储格式包括以下几类：
1、TEXTFILE
2、SEQUENCEFILE
3、RCFILE
4、ORCFILE(0.11以后出现)
其中TEXTFILE为默认格式，建表时不指定默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。
SEQUENCEFILE，RCFILE，ORCFILE格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到textfile格式的表中，然后再从表中用insert导入SequenceFile,RCFile,ORCFile表中。https://www.cndba.cn/Dave/article/3331
2.1 TEXTFILE 格式
默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用这种方式，hive不会对数据进行切分， 从而无法对数据进行并行操作。
示例：
create table if not exists textfile_table(
site string,
url string,
pv bigint,
label string)
row format delimited
fields terminated by '/t'
stored as textfile;插入数据操作：
set hive.exec.compress.output=true;
set mapred.output.compress=true;
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
insert overwrite table textfile_table select * from textfile_table;2.2 SEQUENCEFILE 格式
SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。 SequenceFile支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。
示例：
create table if not exists seqfile_table(
site string,
url string,
pv bigint,
label string)
row format delimited
fields terminated by '/t'
stored as sequencefile;插入数据操作：
set hive.exec.compress.output=true;
set mapred.output.compress=true;
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
SET mapred.output.compression.type=BLOCK;
insert overwrite table seqfile_table select * from textfile_table;2.3 RCFILE 文件格式
RCFILE是一种行列存储相结合的存储方式。首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取。
create table if not exists rcfile_table(
site string,
url string,
pv bigint,
label string)
row format delimited
fields terminated by '/t'
stored as rcfile;插入数据操作：
set hive.exec.compress.output=true;
set mapred.output.compress=true;
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
insert overwrite table rcfile_table select * from textfile_table;2.4 TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE三种文件的存储情况：
[hadoop@djt01 ~]$ hadoop dfs -dus /user/hive/warehouse/*
hdfs://hadoop@djt01:19000/user/hive/warehouse/hbase_table_1 0
hdfs://hadoop@djt01:19000/user/hive/warehouse/hbase_table_2 0
hdfs://hadoop@djt01:19000/user/hive/warehouse/orcfile_table 0
hdfs://hadoop@djt01:19000/user/hive/warehouse/rcfile_table 102638073
hdfs://hadoop@djt01:19000/user/hive/warehouse/seqfile_table 112497695
hdfs://hadoop@djt01:19000/user/hive/warehouse/testfile_table 536799616
hdfs://hadoop@djt01:19000/user/hive/warehouse/textfile_table 107308067
[hadoop@djt01 ~]$ hadoop dfs -ls /user/hive/warehouse/*/
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 51328177 2014-03-20 00:42 /user/hive/warehouse/rcfile_table/000000_0
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 51309896 2014-03-20 00:43 /user/hive/warehouse/rcfile_table/000001_0
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 56263711 2014-03-20 01:20 /user/hive/warehouse/seqfile_table/000000_0
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 56233984 2014-03-20 01:21 /user/hive/warehouse/seqfile_table/000001_0
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 536799616 2014-03-19 23:15 /user/hive/warehouse/testfile_table/weibo.txt
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 53659758 2014-03-19 23:24 /user/hive/warehouse/textfile_table/000000_0.gz
-rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 53648309 2014-03-19 23:26 /user/hive/warehouse/textfile_table/000001_1.gz总结： 相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE，RCFILE由于列式存储方式，数据加载时性能消耗较大，但是具有较好的压缩比和查询响应。数据仓库的特点是一次写入、多次读取，因此，整体来看，RCFILE相比其余两种格式具有较明显的优势。
3 Hive 的数据存储
Hive的存储结构包括数据库、表、视图、分区和表数据等。数据库，表，分区等等都对应HDFS上的一个目录。表数据对应HDFS对应目录下的文件。
Hive中所有的数据都存储在HDFS中，没有专门的数据存储格式，因为Hive是读模式(Schema On Read)，可支持TextFile，SequenceFile，RCFile 或者自定义格式等。
只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。
- Hive 的默认列分隔符：控制符 Ctrl + A，/x01
- Hive 的默认行分隔符：换行符 /n
Hive中包含以下数据模型：
1) database：在 HDFS 中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹。
2) table：在 HDFS 中表现所属 database 目录下一个文件夹。
3) external table：与 table 类似，不过其数据存放位置可以指定任意 HDFS 目录路径。
4) partition：在 HDFS 中表现为 table 目录下的子目录。
5) bucket：在 HDFS 中表现为同一个表目录或者分区目录下根据某个字段的值进行 hash 散列之后的多个文件。
6) view：与传统数据库类似，只读，基于基本表创建。
Hive的元数据存储在 RDBMS 中，除元数据外的其它所有数据都基于 HDFS 存储。默认情况下，Hive 元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。实际生产环境中不适用，为了支持多用户会话，则需要一个独立的元数据库，使用MySQL 作为元数据库，Hive 内部对 MySQL 提供了很好的支持。
Hive中的表分为内部表、外部表、分区表和分桶表。
内部表和外部表的区别：
删除内部表，删除表元数据和数据
删除外部表，删除元数据，不删除数据
内部表和外部表的使用选择：
大多数情况，他们的区别不明显，如果数据的所有处理都在 Hive 中进行，那么倾向于选择内部表，但是如果 Hive 和其他工具要针对相同的数据集进行处理，外部表更合适。
使用外部表访问存储在 HDFS 上的初始数据，然后通过 Hive 转换数据并存到内部表中。使用外部表的场景是针对一个数据集有多个不同的 Schema。
通过外部表和内部表的区别和使用选择的对比可以看出来，hive 其实仅仅只是对存储在HDFS 上的数据提供了一种新的抽象。而不是管理存储在 HDFS 上的数据。所以不管创建内部表还是外部表，都可以对 hive 表的数据存储目录中的数据进行增删操作。
分区表和分桶表的区别：
Hive 数据表可以根据某些字段进行分区操作，细化数据管理，可以让部分查询更快。同时表和分区也可以进一步被划分为 Buckets，分桶表的原理和 MapReduce 编程中的HashPartitioner 的原理类似分区和分桶都是细化数据管理，但是分区表是手动添加区分，由于 Hive 是读模式，所以对添加进分区的数据不做模式校验，分桶表中的数据是按照某些分桶字段进行 hash 散列形成的多个文件，所以数据的准确性也高很多。
