之前有写到HBase,那是老夫在开发过程中实际使用的一个存储数据库，HBase和Hive同样作为大数据存储中最优秀的两个存储框架，都有着彼此的优势，HBase更适合实时，Hive更适合离线。这里呢，就先简单的介绍一下HIve的基础架构以及Hive的一些基本安装步骤。

认识我们的主角Hive

什么是Hive

Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能(HQL)。
本质是：将HQL转化成MapReduce程序
如图所示：

1) Hive处理的数据存储在HDFS
2) Hive分析数据底层的实现是MapReduce
3) 执行程序运行在Yarn上

Hive的优缺点

优点

1) 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。
2) 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。
3) Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。
4) Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。
5) Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

缺点

Hive的HQL表达能力有限
（1）迭代式算法无法表达
（2）数据挖掘方面不擅长
Hive的效率比较低
（1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化
（2）Hive调优比较困难，粒度较粗
Hive架构
1．用户接口：Client
CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）
2．元数据：Metastore
元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；
默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore
3．Hadoop
使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。
4．驱动器：Driver
（1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。
（2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。
（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。
（4）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是MR/Spark。

Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。
Hive和数据库比较
由于 Hive 采用了类似SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。本文将从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。数据库可以用在 Online 的应用中，但是Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。
查询语言
由于SQL被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。
数据存储位置
Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。
数据更新
由于Hive是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加数据，使用 UPDATE … SET修改数据。
索引
Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
执行
Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的。而数据库通常有自己的执行引擎。
执行延迟
Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce框架。由于MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用MapReduce 执行Hive查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。
可扩展性
由于Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的（世界上最大的Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有100台左右。
数据规模
由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。

Hive安装

安装过程很简单，主要修改几个配置：

1	mv hive-env.sh.template hive-env.sh

配置hive-env.sh

1 2	export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2 export HIVE_CONF_DIR=/opt/module/apache-hive-1.2.1/conf

随后，我们需要保证我们的HDFS上创建 /tmp 和 /user/hive/warehouse 两个目录，并修改他们的同组权限可写

bin/hadoop fs -mkdir /tmp
bin/hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse

bin/hadoop fs -chmod g+w /tmp
bin/hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse

随后我们启动我们的Hive

bin/hive

剩下的操作基本上和MySQL操作一致了，就不做太多的赘述了。
这里，当我们再打开一个hive窗口的时候，会产生java.sql.SQLException异常：我么试一下

Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException:
 Unable to instantiate
 org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient
        at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:522)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:677)
        at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:621)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:221)
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:136)
Caused by: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient
        at org.apache.hadoop.hive.metastore.MetaStoreUtils.newInstance(MetaStoreUtils.java:1523)
        at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.<init>(RetryingMetaStoreClient.java:86)
        at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:132)
        at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.getProxy(RetryingMetaStoreClient.java:104)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.createMetaStoreClient(Hive.java:3005)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC(Hive.java:3024)
        at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:503)
... 8 more

原因是，Metastore默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore;

Hive元数据配置到MySQL

首先，我们将数据库驱动的.jar包，放到hive目录下的lib目录下，然后我们在配置Metastore到MySQL
在/opt/module/apache-hive-1.2.1/conf目录下，创建一个 hive-site.xml，内容如下：

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
        <property>
          <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
          <value>jdbc:mysql://hadoop101:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true</value>
          <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
        </property>

        <property>
          <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
          <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
          <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
        </property>

        <property>
          <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
          <value>root</value>
          <description>username to use against metastore database</description>
        </property>

        <property>
          <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
          <value>000000</value>
          <description>password to use against metastore database</description>
        </property>
</configuration>

bin/hiveserver2
bin/beeline
beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop101:10000
Enter username for jdbc:hive2://hadoop101:10000: corp
Enter password for jdbc:hive2://hadoop101:10000:  # 这里直接回车就好了

然后，我们就直接进去了。剩下额度操作就和MySQL一致了。

Hive常见的属性配置

Hive数据仓库位置配置

1）Default数据仓库的最原始位置是在hdfs上的：/user/hive/warehouse路径下。
2）在仓库目录下，没有对默认的数据库default创建文件夹。如果某张表属于default数据库，直接在数据仓库目录下创建一个文件夹。
3）修改default数据仓库原始位置（将hive-default.xml.template如下配置信息拷贝到hive-site.xml文件中）。

<property>
    <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
    <value>/user/hive/warehouse</value>
    <description>location of default database for the warehouse</description>
</property>

配置同组用户有执行权限

1	bin/hdfs dfs -chmod g+w /user/hive/warehouse

查询后信息现实配置

1）在hive-site.xml文件中添加如下配置信息，就可以实现显示当前数据库，以及查询表的头信息配置。

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

Hive运行日志信息配置

在 /opt/module/apache-hive-1.2.1/conf 目录下，修改hive-log4j.properties，修改如下：

1	hive.log.dir=/opt/module/apache-hive-1.2.1/logs

参数配置方式

查看当前所有的配置信息

hive>set;

参数的配置三种方式

(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) 命令行参数设置
启动Hive时，可以在命令行添加-hiveconf param=value来设定参数。进队当前Hive有效。

bin/hive -hiveconf mapred.reduce.tasks=10;
# 进队当前hive有效
# 查看当前配置
hive (default)> 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；

hive (default)> set mapred.reduce.tasks=100;
# 进队当前hive有效
# 查看当前配置
hive (default)> 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。

Hive数据类型

基本数据类型

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 FALSE
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
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。

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()
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()
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()
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

(1) 假设有表如下一行，我们使用JSON格式来存储其数据结构，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" 
    }
}

(2) 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

1 2	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“_”。
(3) 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

(4) 导入数据

1	load data local inpath ‘/opt/module/datas/test.txt’into table test

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

1	select friends[1],children['xiao song'],address.city from test where name="songsong";

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。

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。
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。
DDL数据定义
创建数据库
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。
1
hive (default)> 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）
1
hive (default)> create database if not exists db_hive;
创建一个数据库，指定数据库在HDFS上存放的位置
1
hive (default)> create database db_hive2 location '/db_hive2.db';
查询数据库

显示数据库

# 显示数据库
show databases;
# 过滤显示查询的数据库
show databases like 'db_hive*';

查看数据库详情

# 显示数据库信息
desc database db_hive;
# 显示数据库详细信息，extended
desc database extended db_hive;

切换数据库
1
use db_hive
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。数据库的其他元数据信息都是不可更改的，包括数据库名和数据库所在的目录位置。
1
alter database db_hive set dbproperties('createtime'='20170830');

删除数据库
(1) 删除空的数据库

1	drop database if exists db_hive ;

(2) 删除不为空的数据库

1	drop database if exists db_hive cascade;

创建表

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]

（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改变。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
（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，目的是用于序列化和反序列化。
（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）LIKE允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。

管理表（内部表）和外部表

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。
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。

内部表和外部表的转换

# 内部表-> 外部表
alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');
# 外部表-> 内部表
alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='FALSE');

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

分区表

分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。

分区表的创建以及数据加载

create table dept_partition(
  deptno int, 
  dname string, 
  loc string
)
partitioned by (month string)
row format delimited fields terminated by '\t';

1	load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into table default.dept_partition partition(month='201709');

增加分区，删除分区，查看分区表分区数，以及分区表结构

-- 创建单个分区
alter table dept_partition add partition(month='201706') ;
-- 同时创建多个分区
alter table dept_partition add partition(month='201705') partition(month='201704');
-- 删除分区
alter table dept_partition drop partition (month='201704');
-- 删除多个分区
alter table dept_partition drop partition (month='201705'), partition (month='201706');
-- 查看分区表分区数
show partitions dept_partition;
-- 查看分区表结构
desc formatted dept_partition;

分区表注意事项

创建二级分区表

create table dept_partition2(
    deptno int, 
    dname string, 
    loc string
)
partitioned by (month string, day string)
row format delimited fields terminated by '\t';

正常的加载数据
(1) 加载数据到二级分区表中

1	load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into table default.dept_partition2 partition(month='201709', day='13');

(2) 查询分区数据

1	select * from dept_partition2 where month='201709' and day='13';

把数据直接上传到分区目录上，让分区表和数据产生关联的三种方式
(1) 方式一：上传数据后修复

-- 上传数据
dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/dept_partition2/month=201709/day=12;
hive (default)> dfs -put /opt/module/datas/dept.txt  /user/hive/warehouse/dept_partition2/month=201709/day=12;
-- 查询数据（查询不到刚上传的数据）
select * from dept_partition2 where month='201709' and day='12';
-- 执行修复命令
msck repair table dept_partition2;
-- 再次查询数据
select * from dept_partition2 where month='201709' and day='12';

(2) 方式二：上传数据后添加分区

-- 上传数据
dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/dept_partition2/month=201709/day=11;
dfs -put /opt/module/datas/dept.txt  /user/hive/warehouse/dept_partition2/month=201709/day=11;
alter table dept_partition2 add partition(month='201709',
 day='11');
-- 查询数据
select * from dept_partition2 where month='201709' and day='11';

(3) 方式三：创建文件夹后load数据到分区

-- 创建目录
dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/dept_partition2/month=201709/day=10;
-- 上传数据
load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into table dept_partition2 partition(month='201709',day='10');
-- 查询数据
hive (default)> select * from dept_partition2 where month='201709' and day='10';

修改表

重命名表

1	ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name

增加/修改/删除表分区(参考上述的分区表操作)

增加/修改/替换列信息

-- 更新列
ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]
-- 增加和替换列
ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...) 
-- 添加列
alter table dept_partition add columns(deptdesc string);
-- 更新列
alter table dept_partition change column deptdesc desc int;
-- 替换列
alter table dept_partition replace columns(deptno string, dname string, loc string);
-- 删除表
drop table dept_partition;

DML数据操作（这里基本上和SQL保持一致）

数据导入

向表中装载数据（Load）

1	load data [local] inpath '/opt/module/datas/student.txt' overwrite \| into table student [partition (partcol1=val1,…)];

（1）load data:表示加载数据
（2）local:表示从本地加载数据到hive表；否则从HDFS加载数据到hive表
（3）inpath:表示加载数据的路径
（4）overwrite:表示覆盖表中已有数据，否则表示追加
（5）into table:表示加载到哪张表
（6）student:表示具体的表
（7）partition:表示上传到指定分区

通过查询语句向表中插入数据（Insert）

insert into table  student 
partition(month='201709') 
values(1,'wangwu');

insert overwrite table student 
partition(month='201708') 
select id, name 
from student 
where month='201709';

查询语句中创建表并加载数据（As Select）（这部分看我前面表的创建）

创建表时通过Location指定加载数据路径

-- 创建表，并指定在hdfs上的位置
create table if not exists student5(
    id int, 
    name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/user/hive/warehouse/student5';
-- 上传数据到hdfs上
dfs -put /opt/module/datas/student.txt /user/hive/warehouse/student5 ;
-- 查询数据
select * from student5;

Import数据到指定Hive表中

注意：先用export导出后，再将数据导入。

1	import table student2 partition(month='201709') from '/user/hive/warehouse/export/student';

数据导出

Insert导出

-- 将查询的结果导出到本地
insert overwrite local directory '/opt/module/datas/export/student' select * from student;
-- 将查询的结果格式化导出到本地
insert overwrite local directory '/opt/module/datas/export/student1' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'             select * from student;
-- 将查询的结果导出到HDFS上(没有local)
insert overwrite directory '/user/atguigu/student2' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' select * from student;

Hadoop命令导出到本地

1	dfs -get /user/hive/warehouse/student/month=201709/000000_0 /opt/module/datas/export/student3.txt;

Hive Shell命令导出

1	bin/hive -e 'select * from default.student;' > /opt/module/datas/export/student4.txt;

Export 导出到HDFS上

1	export table default.student to '/user/hive/warehouse/export/student';

Sqoop导出(这个在Sqoop里面有提到，可以参考我的另一篇博客，还没写)

清除表中的数据(Truncate只能删除管理表，不能删除外部表中数据)

1	truncate table student;

查询（HQL的查询与SQL基本保持一致，这里着重不讲普通的）

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
  FROM table_reference
  [WHERE where_condition]
  [GROUP BY col_list]
  [ORDER BY col_list]
  [CLUSTER BY col_list
    | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]
  ]
 [LIMIT number]

全表查询/特定列查询/列别名(AS)/limit n

（1）SQL 语言大小写不敏感。
（2）SQL 可以写在一行或者多行
（3）关键字不能被缩写也不能分行
（4）各子句一般要分行写。
（5）使用缩进提高语句的可读性。

算术运算符

运算符	描述
A+B	A和B 相加
A-B	A减去B
A*B	A和B 相乘
A/B	A除以B
A%B	A对B取余
A&B	A和B按位取与
A\|B	A和B按位取或
A^B	A和B按位取异或
~A	A按位取反
## 常用的函数（COUNT()/MAX()/MIN()/SUM()/AVG()）

Where语句

使用WHERE子句，将不满足条件的行过滤掉
WHERE子句紧随FROM子句
比较运算符（Between/In/ Is Null）
下面表中描述了谓词操作符，这些操作符同样可以用于JOIN…ON和HAVING语句中。

操作符	支持的数据类型	描述
A=B	基本数据类型	如果A等于B则返回TRUE，反之返回FALSE
A<=>B	基本数据类型	如果A和B都为NULL，则返回TRUE，其他的和等号（=）操作符的结果一致，如果任一为NULL则结果为NULL
A<>B, A!=B	基本数据类型	A或者B为NULL则返回NULL；如果A不等于B，则返回TRUE，反之返回FALSE
A<B	基本数据类型	A或者B为NULL，则返回NULL；如果A小于B，则返回TRUE，反之返回FALSE
A<=B	基本数据类型	A或者B为NULL，则返回NULL；如果A小于等于B，则返回TRUE，反之返回FALSE
A>B	基本数据类型	A或者B为NULL，则返回NULL；如果A大于B，则返回TRUE，反之返回FALSE
A>=B	基本数据类型	A或者B为NULL，则返回NULL；如果A大于等于B，则返回TRUE，反之返回FALSE
A [NOT] BETWEEN B AND C	基本数据类型	如果A，B或者C任一为NULL，则结果为NULL。如果A的值大于等于B而且小于或等于C，则结果为TRUE，反之为FALSE。如果使用NOT关键字则可达到相反的效果。
A IS NULL	所有数据类型	如果A等于NULL，则返回TRUE，反之返回FALSE
A IS NOT NULL	所有数据类型	如果A不等于NULL，则返回TRUE，反之返回FALSE
IN(数值1, 数值2)	所有数据类型	使用 IN运算显示列表中的值
A [NOT] LIKE B	STRING 类型	B是一个SQL下的简单正则表达式，如果A与其匹配的话，则返回TRUE；反之返回FALSE。B的表达式说明如下：‘x%’表示A必须以字母‘x’开头，‘%x’表示A必须以字母’x’结尾，而‘%x%’表示A包含有字母’x’,可以位于开头，结尾或者字符串中间。如果使用NOT关键字则可达到相反的效果。
A RLIKE B, A REGEXP B	STRING 类型	B是一个正则表达式，如果A与其匹配，则返回TRUE；反之返回FALSE。匹配使用的是JDK中的正则表达式接口实现的，因为正则也依据其中的规则。例如，正则表达式必须和整个字符串A相匹配，而不是只需与其字符串匹配。

Like和RLike

1）使用LIKE运算选择类似的值
2）选择条件可以包含字符或数字:
% 代表零个或多个字符(任意个字符)。
_ 代表一个字符。
3）RLIKE子句是Hive中这个功能的一个扩展，其可以通过Java的正则表达式这个更强大的语言来指定匹配条件。

逻辑运算符（And/Or/Not）

操作符	含义
AND	逻辑并
OR	逻辑或
NOT	逻辑否

分组

Group By语句

GROUP BY语句通常会和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列队结果进行分组，然后对每个组执行聚合操作。

Hiving语句

（1）where针对表中的列发挥作用，查询数据；having针对查询结果中的列发挥作用，筛选数据。
（2）where后面不能写分组函数，而having后面可以使用分组函数。
（3）having只用于group by分组统计语句。

-- 求每个部门的平均工资
select deptno, avg(sal) from emp group by deptno;
-- 求每个部门的平均薪水大于2000的部门
select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno having avg_sal > 2000;

Join语句

等值Join

Hive支持通常的SQL JOIN语句，但是只支持等值连接，不支持非等值连接。

（1）使用别名可以简化查询。
（2）使用表名前缀可以提高执行效率。

1
2

-- 根据员工表和部门表中的部门编号相等，查询员工编号、员工名称和部门名称；
select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;

内/左外/右外/满外/多表连接

注意：连接 n个表，至少需要n-1个连接条件。例如：连接三个表，至少需要两个连接条件。
SQL神经大条(1)JOIN操作的那些事

笛卡尔积

笛卡尔集会在下面条件下产生
（1）省略连接条件
（2）连接条件无效
（3）所有表中的所有行互相连接

连接谓词中不支持or

排序

Order By（一个reduce）

使用 ORDER BY 子句排序
ASC（ascend）: 升序（默认）

DESC（descend）: 降序
2. ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾

-- 降序
select * from emp order by sal desc;
-- 别名
select ename, sal*2 twosal from emp order by twosal;
-- 多个列排序
select ename, deptno, sal from emp order by deptno, sal ;

Sort By(每个MapReduce内部排序)

Sort By：每个Reducer内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。

Distribute By(分区排序)

Distribute By：类似MR中partition，进行分区，结合sort by使用。
注意，Hive要求DISTRIBUTE BY语句要写在SORT BY语句之前。
对于distribute by进行测试，一定要分配多reduce进行处理，否则无法看到distribute by的效果。

1	select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;

Cluster By

当distribute by和sorts by字段相同时，可以使用cluster by方式。
cluster by除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是升序排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC。

1
2
3

select * from emp cluster by deptno;
-- 等价于
select * from emp distribute by deptno sort by deptno;

注意：按照部门编号分区，不一定就是固定死的数值，可以是20号和30号部门分到一个分区里面去。

分桶及抽样查询

分通表数据存储

分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。
分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区，特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个疑虑。
分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。

-- 创建一个分通表
create table stu_buck(
    id int, 
    name string
)
clustered by(id) 
into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';

-- 导入数据
load data local inpath '/opt/datas/hive/student.txt' into table stu_buck;

然后我们查看数据后，发现并没有出现我们期待的分桶结果:

发现并没有分成4个桶。是什么原因呢？
创建分通表时，数据通过子查询的方式导入

-- 先建立一个普通的stu表
create table stu(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t';
-- 向普通的Stu表里面导入数据
load data local inpath '/opt/datas/student.txt' into table stu;
-- 清空stu_buck表中数据
truncate table stu_buck;
select * from stu_buck;
-- 导入数据到分桶表，通过子查询的方式
insert into table stu_buck
select id, name from stu;

结果如下：

-- 清空stu_buck表中数据
truncate table stu_buck;
select * from stu_buck;
-- 设置两个属性
set hive.enforce.bucketing=true;
set mapreduce.job.reduces=-1;
-- 导入数据到分桶表，通过子查询的方式
insert into table stu_buck select id, name from stu;

可以看到我们的分桶可行了。

1 2	-- 查询数据 select * from stu_buck;

分桶抽样查询

对于非常大的数据集，有时用户需要使用的是一个具有代表性的查询结果而不是全部结果。Hive可以通过对表进行抽样来满足这个需求。

1	select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 4 on id);

注：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总共分了4份，当y=2时，抽取(4/2=)2个bucket的数据，当y=8时，抽取(4/8=)1/2个bucket的数据。
x表示从哪个bucket开始抽取，如果需要取多个分区，以后的分区号为当前分区号加上y。例如，table总bucket数为4，tablesample(bucket 1 out of 2)，表示总共抽取（4/2=）2个bucket的数据，抽取第1(x)个和第3(x+y)个bucket的数据。
注意：x的值必须小于等于y的值，否则

1	FAILED: SemanticException [Error 10061]: Numerator should not be bigger than denominator in sample clause for table stu_buck

其他常用的查询函数

NVL(空字段赋值)

NVL：给值为NULL的数据赋值，它的格式是NVL( string1, replace_with)。它的功能是如果string1为NULL，则NVL函数返回replace_with的值，否则返回string1的值，如果两个参数都为NULL ，则返回NULL。

-- 如果员工的comm为NULL，则用-1代替
select nvl(comm,-1) from emp;
-- 如果员工的comm为NULL，则用 mgr 列的数据代替
select nvl(comm,mgr) from emp;

CASE WHEN（条件，相当于if else）

select 
  dept_id,
  sum(case sex when '男' then 1 else 0 end) male_count,
  sum(case sex when '女' then 1 else 0 end) female_count
from 
  emp_sex
group by
  dept_id;

行转列

CONCAT(string A/col, string B/col…): 返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串;
CONCAT_WS(separator, str1, str2,…): 它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间;
COLLECT_SET(col): 函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。
数据准备
| name | constellation | blood_type |
| —— | ————- | ———- |
| 孙悟空 | 白羊座 | A |
| 大海 | 射手座 | A |
| 宋宋 | 白羊座 | B |
| 猪八戒 | 白羊座 | A |
| 凤姐 | 射手座 | A |

需求
把星座和血型一样的人归类到一起。

1
2
3

射手座,A            大海|凤姐
白羊座,A            孙悟空|猪八戒
白羊座,B            宋宋

select
    t1.base,
    concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name
from
    (select
        name,
        concat(constellation, ",", blood_type) base
    from
        person_info) t1
group by
    t1.base;

列转行

EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
LATERAL VIEW
用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
数据准备

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