Hive 建表加表说明

1. 简介

Hive是一种建立在Hadoop之上的数据仓库基础工具，它能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供了类似SQL的查询语言——HiveQL。Hive的设计目标是方便处理大数据集，因此它提供了高度可扩展的表格模型和强大的查询优化功能。

本文将介绍如何在Hive中建立表格，并对表格结构、分区、存储格式等进行说明。同时，我们将通过代码示例来演示每个概念的使用方法。

2. Hive 表格基本概念

在Hive中，表格是由列和行组成的，类似于关系型数据库中的表。每个表都有一个唯一的名称，可以将其理解为一个逻辑上的表。Hive将表格存储在Hadoop的文件系统中，每个表都有一个对应的数据目录。

2.1 列

表格中的列定义了表格中存储的数据的结构。每个列都有一个名称和一个数据类型，Hive支持各种基本数据类型，如字符串、整数、浮点数等，同时还支持复杂类型，如数组、结构体和映射等。

以下是一个创建包含三列的表格的示例：

CREATE TABLE employees (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
);

上述代码创建了一个名为employees的表格，其中包含id、name、age三列。

2.2 行

表格中的行是存储在表格中的实际数据。每行的数据按照表格的列顺序进行存储。

以下是向employees表格中插入一行数据的示例：

INSERT INTO employees
VALUES (1, 'John Doe', 25);

上述代码向employees表格中插入了一行数据，包含id为1，name为'John Doe'，age为25。

3. Hive 表格属性

除了基本的列和行，Hive还支持一些表格级别的属性，用于定义和管理表格的结构和存储方式。

3.1 表格分区

Hive支持对表格进行分区，以提高查询性能和灵活性。分区可以基于表格的某个列或多个列进行划分。

以下是创建一个分区表格的示例：

CREATE TABLE employees (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
)
PARTITIONED BY (country STRING);

上述代码创建了一个名为employees的表格，其中包含id、name、age三列，并以country列进行分区。

3.2 存储格式

Hive支持不同的存储格式，用于在文件系统中存储表格的数据。常见的存储格式包括文本文件、序列文件、Parquet等。

以下是创建一个使用Parquet存储格式的表格的示例：

CREATE TABLE employees (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
)
STORED AS PARQUET;

上述代码创建了一个名为employees的表格，并指定使用Parquet存储格式。

3.3 外部表

Hive支持外部表，即表格的数据并不存储在Hive的数据目录中，而是外部文件系统中的数据。

以下是创建一个外部表格的示例：

CREATE EXTERNAL TABLE employees (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
)
LOCATION '/user/hive/employees';

上述代码创建了一个名为employees的外部表格，指定了数据存储的位置为/user/hive/employees。

4. Hive 表格操作

Hive提供了一系列的操作，用于管理和查询表格。

4.1 创建表格

创建Hive表格的方式有多种，可以通过命令行界面或脚本进行。

以下是通过HiveQL语句创建表格的示例：

CREATE TABLE employees (
    id INT,
    name STRING,
    age INT
);

4.2 插入数据

向Hive表格插入数据可以使用INSERT INTO语句。

以下是向employees