hive数据库退出 hive从数据库退出命令

Hive（二）

1.Hive常用交互命令

我们重点掌握以下两个

①“-e”不进入 hive 的交互窗口执行 sql 语句

bin/hive -e "select id from student;"

②“-f”执行脚本中 sql 语句

在/opt/module/hive/下创建 datas 目录并在 datas 目录下创建 hivef.sql 文件

touch hivef.sql

文件中写入正确的 sql 语句

select *from student;

执行文件中的 sql 语句

bin/hive -f /opt/module/hive/datas/hivef.sql

执行文件中的 sql 语句并将结果写入文件中

bin/hive -f /opt/module/hive/datas/hivef.sql > /opt/module/datas/hive_result.txt

Hive其他操作命令

退出Hive:

exit

quit

查看dfs文件系统:

dfs -ls /;

查看历史命令:

进入到当前用户的根目录 /root 或/home/atguigu

cat .hivehistory (是一个隐藏文件)

2.Hive常用属性配置

1.运行日志

（1）Hive 的 log 默认存放在/tmp/root/hive.log 目录下（当前用户名下）

（2）修改 hive 的 log 存放日志到/opt/module/hive/logs

mv hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties

在 hive-log4j2.properties 文件中修改 log 存放位置

hive.log.dir=/opt/module/hive/logs

2.打印当前库和表头（很有用）

在 hive-site.xml 中加入如下两个配置:

<property>
 <name>hive.cli.print.header</name>
 <value>true</value>
 </property>
 <property>
 <name>hive.cli.print.current.db</name>
 <value>true</value>
 </property>

3. 参数配置方式

查看所有配置信息

set;

参数三种配置方式
（1）配置文件方式

`默认配置文件：hive-default.xml 用户自定义配置文件：hive-site.xml 注意：用户自定义配置会覆盖默认配置。另外，Hive 也会读入 Hadoop 的配置，因为 Hive 是作为 Hadoop 的客户端启动的，Hive 的配置会覆盖 Hadoop 的配置。配置文件的设定对本 机启动的所有 Hive 进程都有效。

（2）命令行参数方式 启动 Hive 时，可以在命令行添加-hiveconf param=value 来设定参数。

例如： bin/hive -hiveconf mapred.reduce.tasks=10;

查看参数设置
set mapred.reduce.tasks;

（3）参数声明方式

可以在 HQL 中使用 SET 关键字设定参数

例如：

set mapred.reduce.tasks=100;

注意：仅对本次 hive 启动有效。

查看参数设置

set mapred.reduce.tasks;

上述三种设定方式的优先级依次递增。即配置文件<命令行参数<参数声明。注意某些系 统级的参数，例如 log4j 相关的设定，必须用前两种方式设定，因为那些参数的读取在会话 建立以前已经完成了。

3.Hive数据类型

1.基础数据类型

Hive 数据类型	Java 数据类型	长度	例子
TINYINT	byte	1byte 有符号整数	20
SMALINT	short	2byte 有符号整数	20
INT	int	4byte 有符号整数	20
BIGINT	long	8byte 有符号整数	20
BOOLEAN	boolean	布尔类型，true 或者 false	true
FLOAT	float	单精度浮点数	3.14159
DOUBLE	double	双精度浮点数	3.14159
STRING	string	字符系列。可以指定字 符集。可以使用单引号或者双 引号。	‘ now is the time ’ “for all good men”
TIMESTAMP		时间类型
BINARY		字节数组

2.集合数据类型

数据类型	描述	语法示例
STRUCT	和 c 语言中的 struct 类似，都可以通过“点”符号访 问元素内容。例如，如果某个列的数据类型是 STRUCT{first STRING, last STRING},那么第 1 个元素可以通过字段.first 来 引用。	struct() 例 如 struct
MAP	MAP 是一组键-值对元组集合，使用数组表示法可以 访问数据。例如，如果某个列的数据类型是 MAP，其中键 ->值对是’first’->’John’和’last’->’Doe’，那么可以 通过字段名[‘last’]获取最后一个元素	map() 例如 map
ARRAY	数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合。这些 变量称为数组的元素，每个数组元素都有一个编号，编号从 零开始。例如，数组值为[‘John’, ‘Doe’]，那么第 2 个 元素可以通过数组名[1]进行引用。	Array() 例如 array

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。

案例实操：

假设某表有如下一行，我们用 JSON 格式来表示其数据结构。在 Hive 下访问的格式为

{
 "name": "songsong",
 "friends": ["bingbing" , "lili"] , //列表 Array, 
 "children": { //键值 Map,
 "xiao song": 18 ,
 "xiaoxiao song": 19
 }
 "address": { //结构 Struct,
 "street": "hui long guan",
 "city": "beijing"
 }
}

基于上述数据结构，我们在 Hive 里创建对应的表，并导入数据。

创建本地测试文件 test.txt

songsong,bingbing_lili,xiao song:18_xiaoxiao song:19,hui long 
guan_beijing
yangyang,caicai_susu,xiao yang:18_xiaoxiao yang:19,chao yang_beijing

注意：MAP，STRUCT 和 ARRAY 里的元素间关系都可以用同一个字符表示，这里用“_”。

Hive 上创建测试表 test

create table test(
name string,
friends array<string>,
children map<string, int>,
address struct<street:string, city:string>
)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '_'
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n';

字段解释：

row format delimited fields terminated by ‘,’ – 列分隔符

collection items terminated by ‘_’ --MAP STRUCT 和 ARRAY 的分隔符(数据分割符号)

map keys terminated by ‘:’ – MAP 中的 key 与 value 的分隔符

lines terminated by ‘\n’; – 行分隔符

导入文本数据到测试表

load data local inpath '/opt/module/hive/datas/test.txt' into table test;

访问三种集合列里的数据，以下分别是 ARRAY，MAP，STRUCT 的访问方式

得到下面

hive (default)> select friends[1],children['xiao song'],address.city from 
test
where name="songsong";
OK
_c0 _c1 city
lili 18 beijing
Time taken: 0.076 seconds, Fetched: 1 row(s)

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

0: jdbc:hive2://hadoop102:10000> select '1'+2, cast('1'as int) + 2;
+------+------+--+
| _c0 | _c1 |
+------+------+--+
| 3.0 | 3 |
+------+------+--+

4. DDL 数据定义

1.创建数据库

①创建数据库

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name
[COMMENT database_comment]
[LOCATION hdfs_path]
[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];

②创建一个数据库，数据库在 HDFS 上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db。

create database db_hive;

避免要创建的数据库已经存在错误，增加 if not exists 判断。（标准写法）

hive (default)> create database db_hive;
FAILED: Execution Error, return code 1 from 
org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. Database db_hive already exists
hive (default)> create database if not exists db_hive;

③创建一个数据库，指定数据库在 HDFS 上存放的位置

create database db_hive2 location '/db_hive2.db';

2.查询数据库

①显示数据库

show databases;

②过滤显示查询的数据库

hive> show databases like 'db_hive*';
OK
db_hive
db_hive_1

③ 查看数据库详情

hive> desc database db_hive;
OK
db_hive hdfs://hadoop100:9820/user/hive/warehouse/db_hive.db
rootUSER

④显示数据库详细信息，extended

⑤切换数据库

hive (default)> use db_hive;

3. 修改数据库

用户可以使用 ALTER DATABASE 命令为某个数据库的 DBPROPERTIES 设置键-值对属性值， 来描述这个数据库的属性信息。

hive (default)> alter database db_hive 
set dbproperties('createtime'='20170830');

在 hive 中查看修改结果

hive> desc database extended db_hive;
db_name comment location owner_name owner_type parameters
db_hive hdfs://hadoop100:9820/user/hive/warehouse/db_hive.db 
atguigu USER {createtime=20170830}

4.删除数据库

①删除空数据库

drop database db_hive2;

②如果删除的数据库不存在，最好采用 if exists 判断数据库是否存在

hive> drop database db_hive;
FAILED: SemanticException [Error 10072]: Database does not exist: db_hive
hive> drop database if exists db_hive2;

③如果数据库不为空，可以采用 cascade 命令，强制删除

hive> drop database db_hive;
FAILED: Execution Error, return code 1 from 
org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. 
InvalidOperationException(message:Database db_hive is not empty. One or 
more tables exist.)
hive> drop database db_hive cascade;

5.创建表

①建表语法

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]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]
[AS select_statement]

（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，在建表的同时可以指定一个指向实 际数据的路径（LOCATION），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）COMMENT：为表和列添加注释。

（4）PARTITIONED BY 创建分区表

（5）CLUSTERED BY 创建分桶表

（6）SORTED BY 不常用，对桶中的一个或多个列另外排序

（7）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, …)]

用户在建表的时候可以自定义 SerDe 或者使用自带的 SerDe。如果没有指定 ROW FORMAT 或者 ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的 SerDe。在建表的时候，用户还需 要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的 SerDe，Hive 通过 SerDe 确定表 的具体的列的数据。

SerDe 是 Serialize/Deserilize 的简称， hive 使用 Serde 进行行对象的序列与反序列化

（8）STORED AS 指定存储文件类型 常用的存储文件类型：SEQUENCEFILE（二进制序列文件）、TEXTFILE（文本）、RCFILE（列 式存储格式文件） 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。

（9）LOCATION ：指定表在 HDFS 上的存储位置。

（10）AS：后跟查询语句，根据查询结果创建表。

（11）LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。

6.管理表

理论

默认创建的表都是所谓的管理表，有时也被称为内部表。因为这种表，Hive 会（或多或 少地）控制着数据的生命周期。Hive 默认情况下会将这些表的数据存储在由配置项hive.metastore.warehouse.dir(例如，/user/hive/warehouse)所定义的目录的子目录下。 当我们删除一个管理表时，Hive 也会删除这个表中数据。管理表不适合和其他工具共享 数据。

案例实操

原始数据:

1001 ss1
1002 ss2
1003 ss3
1004 ss4
1005 ss5
1006 ss6
1007 ss7
1008 ss8
1009 ss9
1010 ss10
1011 ss11
1012 ss12
1013 ss13
1014 ss14
1015 ss15
1016 ss16

普通创建表(管理表)

create table if not exists student(
id int, name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile
location '/user/hive/warehouse/student';

根据查询结果创建表（查询的结果会添加到新创建的表中）

create table if not exists student2 as select id, name from student;

根据已经存在的表结构创建表

create table if not exists student3 like student;

查询表的类型

hive (default)> desc formatted student2;
Table Type: MANAGED_TABLE

7.外部表

理论

因为表是外部表，所以 Hive 并非认为其完全拥有这份数据。删除该表并不会删除掉这 份数据，不过描述表的元数据信息会被删除掉。

管理表和外部表的使用场景

每天将收集到的网站日志定期流入 HDFS 文本文件。在外部表（原始日志表）的基础上 做大量的统计分析，用到的中间表、结果表使用内部表存储，数据通过 SELECT+INSERT 进入内部表。

案例实操

分别创建部门和员工外部表，并向表中导入数据。

原始数据

dept:

10 ACCOUNTING 1700
20 RESEARCH 1800
30 SALES 1900
40 OPERATIONS 1700

emp：

7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800.00 20
7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-2-20 1600.00 300.00 30
7521 WARD SALESMAN 7698 1981-2-22 1250.00 500.00 30
7566 JONES MANAGER 7839 1981-4-2 2975.00 20
7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-9-28 1250.00 1400.00 30
7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-5-1 2850.00 30
7782 CLARK MANAGER 7839 1981-6-9 2450.00 10
7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-4-19 3000.00 20
7839 KING PRESIDENT 1981-11-17 5000.00 10
7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-9-8 1500.00 0.00 30
7876 ADAMS CLERK 7788 1987-5-23 1100.00 20
7900 JAMES CLERK 7698 1981-12-3 950.00 30
7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-3 3000.00 20
7934 MILLER CLERK 7782 1982-1-23 1300.00 10

上传数据到 HDFS

hive (default)> dfs -mkdir /student;
hive (default)> dfs -put /opt/module/datas/student.txt /student;

建表语句，创建外部表

创建部门表

create external table if not exists dept(
deptno int,
dname string,
loc int
)
row format delimited fields terminated by '\t';

创建员工表

create external table if not exists emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
row format delimited fields terminated by '\t';

查看创建的表

hive (default)>show tables;

查看表格式化数据

hive (default)> desc formatted dept;
Table Type: EXTERNAL_TABLE

删除外部表

drop table dept;

外部表删除后，hdfs 中的数据还在，但是 metadata 中 dept 的元数据已被删除

8.管理表与外部表的互相转换

（1）查询表的类型

hive (default)> desc formatted student2;
Table Type: MANAGED_TABLE

（2）修改内部表 student2 为外部表

alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');

（3）查询表的类型

hive (default)> desc formatted student2;
Table Type: EXTERNAL_TABLE

（4）修改外部表 student2 为内部表

alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='FALSE');

（5）查询表的类型

hive (default)> desc formatted student2;
Table Type: MANAGED_TABLE

注意：(‘EXTERNAL’=‘TRUE’)和(‘EXTERNAL’=‘FALSE’)为固定写法，区分大小写！