HIVE小结 HIVE基本语法，大数据基础知识理解

HIVE和Mysql十分类似

建表规则

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 EXIST 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）

3.LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据

4.COMMENT可以为表与字段增加描述

创建表

hive> CREATE TABLE IF NOT EXISTS test1

> (id INT,name STRING);

删除表

drop table test1;

查看表结构

desc test1;

修改表名

alter table test1 rename to test2;

修改表结构

alter table test1 add columns(address string ,grade string);

创建和已知表相同结构的表

create table test3 like test1;

加载本地数据

load date local inpath '/home/date/' into table test1;

注意可以在into 前面添加overwrite表示覆盖之前在test1的数据，如果没有就表示加载本地数据在原始数据的后面

加载hdfs的文件

首先将文件上传到hdfs文件系统对对应的目录上

hadoop fs -put /home/.txt /usr/

然后加载hdfs中的数据

load data inpath /usr/ into table test1;

插入数据

insert overwrite table test2 select * from test1;

查询数据

和mysql语法上没甚没区别

查询单个字段的数据

where条件查询

all和distinct

limit限制查询

group by

order by

sort bu

distribute by

cluster by

HIVE分区

hive分区是为了更方便数据管理，常见的有时间分区和业分区

需要注意的是分区字段不能和表中的字段重复，否则就会报错：

我们在加载数据的时候也可以分区加载

之后我们再将同一份数据加载到不同的分区中

查询一下数据 select * from t1;

创建分区除了在创建表的时候启动partition by实现，还可以

alter table t1 add partition (pt_d string)

这样就创建了一个分区，这时会看到hive在hdfs中创建了相应的文件夹

查询相应的分区的数据

添加分区，增加一个分区文件

删除分区（删除对应的分区文件）

注意，对于外表进行drop partition并不会删除hdfs上的文件，并且通过msck repair table table_name同步回hdfs上的分区。

内部表和外部表的区别

Hive中表与外部表的区别：

1、在导入数据到外部表，数据并没有移动到自己的数据仓库目录下，也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的！而表则不一样；

2、在删除表的时候，Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉；而删除外部表的时候，Hive仅仅删除外部表的元数据，数据是不会删除的！

那么，应该如何选择使用哪种表呢？在大多数情况没有太多的区别，因此选择只是个人喜好的问题。但是作为一个经验，如果所有处理都需要由Hive完成，那么你应该创建表，否则使用外部表！

原作者：adragon

原文：

https://www.cnblogs.com/liaozhilong/p/9681450.html

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