Hive库、表的特点

  1. hive有默认库default，如果不指定，则使用的是默认库
  2. Hive的数据库名、表名都不区分大小写
  3. 名字不能使用数字开头、不能使用关键字、尽量不使用特殊字符
create table if not exists t1(
uname string comment 'this is name',
chinese int,
math int,
english int
)
comment 'this is my table'
row format delimited
fields terminated by '\t'
lines terminated by '\n'
stored as textfile;

desc database databaseName;
desc database extended databaseName;
describe database extended databaseName;
desc tableName;
desc extended tableName;
describe extended tableName;
  1. 创建库和表的本质
  • 创建数据库，其实就是在hive的参数${hive.metastore.warehouse.dir}对应的目录下，创建一个新的目录，此目录的名称为： 库名.db。
  • 创建表，其实就是在对应的数据库目录下面创建一个子目录，目录名为表名。数据文件就存在这个目录下。
  • 在创建库或者表时，除了创建目录外，还会在mysql中(元数据库)，添加元数据（描述信息）
  1. 加载数据的方式
  • 使用hdfs dfs -put将本地文件上传到表目录下
    例如：hdfs dfs -put ./u1.txt /user/hive/warehouse/mydb1.db/
  • 在hive中使用load命令
    例如：load data [local] inpath ‘文件路径’ [overwrite] into table 表名
  1. 完整建表语法
create [external] table [IF NOT EXISTS] table_name 
   [(colName colType [comment 'comment'], ...)] 
   [comment table_comment] 
   [partition by (colName colType [comment col_comment], ...)] 
   [clustered BY (colName, colName, ...) 
   [sorted by (col_name [ASC|DESC], ...)] into num_buckets buckets] 
   [row format row_format] 
   [stored as file_format] 
   [location hdfs_path]
说明：
1.create table
  创建一个指定名称的表，如果已存在相同名字的表的(不区分大小写)，则抛出异常；用户可以使用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的改变。
  在删除表的时候，内部表的元数据和实际数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除实际数据】
3.like:允许用户复制现有的表结构而不复制数据
4.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。
5.store  as  SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE
  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。
6.clustered  by
  对于每一个表(table)或分区，Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更细粒度的数据范围划分。
  Hive针对某一列进行桶的组织。采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余数的方式决定该条记录存放在哪个通中。
7.补充：
  把表(或分区)组织成桶(Bucket)由两个理由：
  * 获得更高的查询效率：桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。
    具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。
    比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。
    那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大减少JOIN的数据量。
  *使取样(sampling)更高效：在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。