hive 命令行查詢hive的版本 hive查看表命令

环境准备

先启动hadoop集群

然后启动mysql

[root@master ~]# mysql -u root -p

输入密码进入mysql并切换到数据库hive

mysql> use hive;

启动hive

[root@master sbin]# hive

数据集准备

本地有以下两个数据文件作为表的数据源

ratings.csv：

1,31,2.5,1260759144
1,1029,3.0,1260759179
1,1061,3.0,1260759182

格式：userid，movieid，rating，timestamp

movies.csv：

1,Toy Story (1995),Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy
2,Jumanji (1995),Adventure|Children|Fantasy
3,Grumpier Old Men (1995),Comedy|Romance

格式：movieid，movie_name，genres

创建表

movie内部表

1）创建movie内部表

在hive中执行以下建表语句，成功后会在hdfs中创建/movie_table目录,其中“row format delimited fields terminated by ‘,’ ”指定每行按逗号分隔字段；“ location ‘/movie_table’ ”指定在hdfs的哪个目录下存放表数据文件，如果不指定则会在/hive/warehouse/（hive-site.xml里配置）下创建表目录

CREATE Table movie_table
(movieid STRING,
title STRING,
genres STRING
)
row format delimited fields terminated by ',' 
stored as textfile
location '/movie_table'

也可将建表语句写到create_movie_table.sql，在本地执行以下命令建表：

[root@master boya]# hive -f create_movie_table.sql

2）往movie表里加载数据

将本地文件movies.csv上传到hdfs的/movie_table

[root@master boya]# hdfs dfs -put movies.csv /movie_table

此时在hive查询movie_table，会查到数据

hive> select * from movie_table limit 10;

3）删除movie表
在hive上执行删除表命令，成功后hive没有此表，hdfs上也没有了/movie_table目录。内部表会将表结构和数据一起删除。

hive> drop table movie_table;

rating外部表

1）创建rating外部表，在hive执行以下建表命令：

CREATE EXTERNAL Table rating_table
(userid STRING,
movieid STRING,
rating STRING,
ts STRING
)
row format delimited fields terminated by ','
stored as textfile
location '/rating_table'

2）往rating表里加载数据
在movie表里加载数据时是手动将数据复制到表目录中，这里使用LOCAL关键字将本地数据加载到表中，本地数据被复制到创建表时指定的目录中

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/boya/ratings.csv' INTO TABLE rating_table;

此时hdfs上的/rating_table目录下存在ratings.csv文件，使rating有了数据来源

3）删除rating表

在hive里执行删除表命令，hive里就没有了rating-table，但在hdfs上仍然存在此表的目录及数据文件/rating_table/ratings.csv。外部表只删除表结构，数据还是保留的。

4）再次创建rating表

在hive里执行以下命令，此时不指定location，则会在hdfs的/hive/warehouse目录下创建rating_table表目录。不指定外部表的存放路径，这样Hive将在hdfs上的/hive/warehouse/目录下以外部表的表名创建一个目录，并将属于这个表的数据存放在这里

CREATE EXTERNAL Table rating_table
(userid STRING,
movieid STRING,
rating STRING,
ts STRING
)
row format delimited fields terminated by ','
stored as textfile

5）装载数据

加载hdfs的数据到rating表中，发现数据文件rating.csv从hdfs的/rating_table目录下移动（类似mv）到/hive/warehouse/rating_table目录中，本质是load一个hdfs上的数据时会转移数据

hive> LOAD DATA  INPATH '/rating_table/ratings.csv' INTO TABLE rating_table;

join操作

rating表和movie表有相同的字段movieid，对两表作join操作产生MapReduce，其中“ /* +MAPJOIN(A) */ ”指定A表为小表，MAPJOIN会把小表全部读入内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据作匹配，由于在map进行了join操作，省去了reduce运行的效率也会高很多

select /* +MAPJOIN(A) */ B.userid, A.title, B.rating
 from movie_table A
 join rating_table B
 on A.movieid == B.movieid
 limit 100

产生新表

将上面join操作得来的数据存放进一张新表，产生MapReduce，执行成功后表的数据存放在hdfs的/hive/warehouse/behavior_table/000000_0：

create table behavior_table as 
 select /* +MAPJOIN(A) */ B.userid, A.title, B.rating 
 from movie_table A 
 join rating_table B 
 on A.movieid == B.movieid 
 limit 10

数据导出

1）导出到本地，执行MapReduce

INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/home/boya/hive_tmp' select userid, title from behavior_table;

2）导出到hdfs，执行MapReduce

INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/hive_tmp' select userid, title from behavior_table;

分区Partition

1）创建分区表
Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现。每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。但是由于HDFS并不支持大量的子目录，这也给分区的使用带来了限制。我们有必要对表中的分区数量进行预估，从而避免因为分区数量过大带来一系列问题。

一个表可以在多个维度上进行分区，并且分区可以嵌套使用。Hive 的分区通过在创建表时启动 PARTITION BY 实现，用来分区的维度并不是实际数据的某一列，具体分区的标志是由插入内容时给定的。建分区需要在创建表时通过PARTITIONED BY子句指定，例如以下命令创建datatime字段作为分区列

CREATE Table rating_table_p
 (userid STRING,
 movieid STRING,
 rating STRING
 )
 partitioned by(datetime STRING)
 row format delimited fields terminated by '\t'
 lines terminated by '\n';

注意：PARTITONED BY子句中定义的列是表中正式的列（分区列），但是数据文件内并不包含这些列。分区列也不是表中的一个实际的字段，而是一个或者多个伪列。意思是说，在表的数据文件中实际并不保存分区列的信息与数据。

执行以下语句可查看表的结构信息，如列名，分区名，所属数据库Database，存放位置Location，桶Buckets等，其中可看到Location为hdfs://192.168.230.10:9000/hive/warehouse/rating_table_p

hive> desc formatted rating_table_p;

2）往分区表里装载数据

在将数据加载到表内之前，需要数据加载人员明确知道所加载的数据属于哪一个分区。例如将2003-10.data.small文件的数据装入分区表中，文件数据如下：

执行以下命令，指定该文件数据对应的分区列的值为‘2003-10’，执行成功后hive会在hdfs的/hive/warehouse/rating_table_p目录下建立datetime=2003-10子目录，并将2003-10.data.small文件放进datetime=2003-10子目录内

LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/boya/2003-10.data.small' OVERWRITE INTO TABLE rating_table_p partition(datetime='2003-10');

此时查询分区表的数据，会发现获得的数据中多出了时间伪列，而执行desc rating_table_p会发现表结构依然是userid、movieid和rating三个字段

分桶Bucket

Hive 中 table 可以继续拆分成 Partition table（分区表） 和 桶（BUCKET）表，桶操作是通过 Partition 的 CLUSTERED BY 实现的，BUCKET 中的数据可以通过 SORT BY 排序。

BUCKET 主要作用如下：
数据 sampling；
提升某些查询操作效率，例如 Map Side Join。

1）创建桶表

set hive.enforce.bucketing=true;
CREATE Table rating_table_b
(userid STRING,
movieid STRING,
rating STRING
)
clustered by (userid) INTO 16 buckets;

‘set Hive.enforce.bucketing=true’ 可以自动控制上一轮 Reduce 的数量从而适配 BUCKET 的个数，当然，用户也可以自主设置 mapred.reduce.tasks 去适配 BUCKET 个数，推荐使用：hive> set Hive.enforce.bucketing=true;
　　
执行desc formatted rating_table_b可查看桶表的结构信息，如Num Buckets：16，Bucket Columns：[userid]

桶是通过对指定列下的值进行哈希计算来实现的，并用hash结果除以桶的个数做取余运算的方式来分桶，从而将数据打散，保证了每个桶中都有数据，但每个桶中的数据条数不一定相等。通过哈希值将一个列名 (userid)下的数据切分为一组桶，并使每个桶对应于该表名目录下的一个存储文件。

每个桶就是表(或分区）目录里的一个文件。它的文件名并不重要，但是桶 n 是按照字典序排列的第 n 个文件。事实上，桶对应于 MapReduce的输出文件分区：一个作业产生的桶(输出文件)和reduce任务个数相同.

2）向桶中插入数据
从外部表rating_table中导入数据到桶表，执行以下命令，产生MapReduce：

from rating_table
insert overwrite table rating_table_b
select userid, movieid, rating;

在建表时按照用户id分成了16个桶，这里在插入数据时对应16个reduce操作，输出16个文件。

3）采样

• tablesample是抽样语句，语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y)
• y必须是table总bucket数的倍数或者因子。hive根据y的大小，决定抽样的比例。例如，table总共分为64个bucket，当y=32时，抽取（64 / 32=）2个bucket的数据，当y=128时，抽取（64 / 128=）1/2个bucket的数据。x表示从哪个bucket开始抽取。例如，table总bucket数为32，tablesample(bucket 3 out of 16)，表示总共抽取（32 / 16=）2个bucket的数据，分别为第3个bucket和第（3+16=）19个bucket的数据。

rating_table_b分成16个bucket，执行以下语句，抽取第3个bucket的数据：

select * from  rating_table_b tablesample(bucket 3 out of 16 on userid) limit 10;

验证是否是hdfs上第三个桶的数据，发现从/hive/warehouse/rating_table_b/000002_0抽取的数据：

对分区表再进行分桶

1）创建分区分桶表

set hive.enforce.bucketing=true;
CREATE Table rating_table_p_b
(userid STRING,
movieid STRING,
rating STRING
)
partitioned by(datetime STRING)
clustered by (userid) sorted by (movieid) 
INTO 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t'
lines terminated by '\n';

分区中的数据可以被进一步拆分成桶，先partitioned by (datetime STRING)，再clustered by (userid) sorted by(movieid) into 4 bucket

2）插入数据

from rating_table_p
insert overwrite table rating_table_p_b partition(datetime='2003-10') 
select userid, movieid, rating where datetime='2003-10' sort by movieid;

执行成功后查看hdfs，发现/hive/warehouse/rating_table_p_b/datetime=2003-10目录下有四个文件

在hive查询rating_table_p_b表，发现按movieid升序：

另外，如果不使用set hive.enforce.bucketing=true这项属性，我们需要显式地声明set mapred.reduce.tasks=4来设置Reducer的数量。此外，还需要在SELECT语句后面加上CLUSTERBY来实现INSERT查询。

from rating_table_p
insert overwrite table rating_table_p_b partition(datetime='2003-10') 
select userid, movieid, rating where datetime='2003-10' cluster by userid;

执行以上语句在hdfs中有四个输出文件，但在hive查询时没有按movieid升序，若加上order by movieid，则产生MapReduce按字典排序