第一章 Hive基本概念

1.1 什么是Hive

1.1.1 Hive简介

Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。

Hive：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。

我这种憨憨电脑就只能处理这么多数据了，再多要废了~~~~

1.1.2 Hive本质

本质：将HQL转化成MapReduce程序

（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

1.1.3 和数据库的比较

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。**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。下面从多个方面比较二者：

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。

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。

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。

第二章 Hive数据类型

2.1 基本数据类型

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。

2.2 集合数据类型

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。

2.2.3 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。

大可隐式转小，小不可隐式转大

转换规则

（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。（String类型转换的前提是阿拉伯数字）
（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。

使用CAST显式数据类型转换

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。

第三章 DDL数据

3.1 对库

3.1.1 创建数据库

语法：

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name
[COMMENT database_comment]              #数据库的说明
[LOCATION hdfs_path]					#存储在HDFS的路径
[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];  #数据库相关配置项

3.1.2 查询数据库

1） 显示数据库

show databases;

2. 过滤显示查询的数据库

show databases like 'db_hive*';

3. 查看数据库详情

desc database [extended] db_hive;         #extended 显示详细信息

4） 切换当前数据库

use 库名;

3.1.3 删除数据库

1. 删除空数据库

drop [if not exists] database 库名;

2. 如果数据库不为空，可以采用cascade（级联）命令强制删除

drop database 库名 cascade;

3.2对表

3.2.1 创建表

语法：

语法很长，根据需要使用就好了，我们简单的创建表的话其实还是很简单的，不信我们看一下下面的案例~~~

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]

字段解释说明

（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(Serialize/Deserilize)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。
（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。

案例

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';

简简单单朴实无华，小白就该有小白的亚子！

3.2.2 管理表（内部表）

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。

3.2.3 外部表

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。

两种表的应用场景

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。

管理表到外部表的转换

alter table table_name set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');
显然外部表到内部表那么参数就是false。

3.2.4 修改表

重命名表

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;

3.2.5 增加/修改/替换列信息

（1）更新列

ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]

（2）增加和替换列

ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...) 

注：ADD是代表新增一字段，字段位置在所有列后面(partition列前)，REPLACE则是表示替换表中所有字段。

第四章 DML

4.1 数据导入

4.1.1 向表中装载数据（Load）

语法:

load data [local] inpath '数据的path' [overwrite] into table student [partition (partcol1=val1,…)];

说明：

（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

4.1.2 通过查询语句向表中插入数据（Insert）

基本模式插入

insert overwrite table student_par select id, name from student ; 

4.1.3查询语句中创建表并加载数据（As Select）

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 student3
as select id, name from student;

4.1.4 创建表时通过Location指定加载数据路径

4.1.5 Import数据到指定Hive表中

注意：先用export导出后，再将数据导入。

4.2 数据导出

4.2.1 Insert导出

1）将查询的结果导出到本地

hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/export/student'
select * from student;

2）将查询的结果格式化导出到本地

hive(default)>insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/export/student1'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't'       
select * from student;

3）将查询的结果导出到HDFS上(没有local)

hive (default)> insert overwrite directory '/user/atguigu/student2'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY 't' 
select * from student;

4.2.2 Hadoop命令导出到本地

hive (default)> dfs -get /user/hive/warehouse/student/student.txt
/opt/module/datas/export/student3.txt;

Export导出到HDFS上

(defahiveult)> export table default.student to
 '/user/hive/warehouse/export/student';

Sqoop导出

后面学，暂时没学

4.3 清除表中数据 （Truncate）

注意：Truncate只能删除管理表，不能删除外部表中数据

hive (default)> truncate table student;
default)> dfs -get /user/hive/warehouse/student/student.txt
/opt/module/datas/export/student3.txt;

预告

第5章 查询
第6章 分区表和分桶表
第7章 函数
第8章 企业级调优
第9章 Hive实战