【Hive】——DDL（CREATE TABLE）

1 CREATE TABLE 建表语法

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2 Hive 数据类型

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2.1 原生数据类型

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2.2 复杂数据类型

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2.3 Hive 隐式转换

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2.4 Hive 显式转换

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2.5 注意

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3 SerDe机制

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3.1 读写文件机制

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3.2 SerDe相关语法

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3.2.1 指定序列化类（ROW FORMAT SERDE ‘’）

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3.2.2 指定分隔符（row format delimited fields terminated by “\t”）

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4 Hive 默认分隔符

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5 存储路径（location）

5.1 默认存储路径

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5.2 Location 修改数据存储路径

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6 练习

6.1 简单数据类型

6.1.1 建表语句

create table t_archer(
    id int comment "ID",
    name string comment "英雄名称",
    hp_max int comment "最大生命",
    mp_max int comment "最大法力",
    attack_max int comment "最高物攻",
    defense_max int comment "最大物防",
    attack_range string comment "攻击范围",
    role_main string comment "主要定位",
    role_assist string comment "次要定位"
) comment "王者荣耀射手信息"
    row format delimited fields terminated by "\t";

6.1.2 上传数据文件到hdfs

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 hadoop dfs -put archer.txt /user/hive/warehouse/test.db/t_archer

6.1.3 查询

select * from t_archer;

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6.2 复杂数据类型

6.2.1 建表语句

create table t_hot_hero_skin_price(
    id int,
    name string,
    win_rate int,
    skin_price map<string,int>
) row format delimited
    fields terminated by ',' --字段之间分隔符
    collection items terminated by '-'  --集合元素之间分隔符
    map keys terminated by ':'; --集合元素kv之间分隔符;

6.2.2 上传数据文件到hdfs

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hadoop dfs -put hot_hero_skin_price.txt /user/hive/warehouse/test.db/t_hot_hero_skin_price

6.2.3 查询

select * from t_hot_hero_skin_price;
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6.3 默认分隔符

6.3.1 建表语句

create table t_team_ace_player(
    id int,
    team_name string,
    ace_player_name string
); --没有指定row format语句 此时采用的是默认的\001作为字段的分隔符

6.3.2 上传数据文件到hdfs

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hadoop dfs -put team_ace_player.txt /user/hive/warehouse/test.db/t_team_ace_player

6.3.3 查询

select * from t_team_ace_player;

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6.4 指定数据存储路径

6.4.1 建表语句

create table t_team_ace_player_location(
id int,
team_name string,
ace_player_name string
)
location ‘/data’; --使用location关键字指定本张表数据在hdfs上的存储路径

6.4.2 上传数据文件到hdfs

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hadoop dfs -put team_ace_player.txt /data

6.4.3 查询

select * from t_team_ace_player_location;
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7 内部表、外部表（external）

7.1 内部表

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默认情况下创建的表就是内部表

7.2 外部表

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7.3 内部表、外部表的差异

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7.4 如何选择内部表或外部表

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8 分区表（partitioned by）

8.1 概述

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8.2 建表语句

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注：分区字段不能是表中已经存在的字段，因为分区字段最终也会以细腻字段的形式显示在表结构上。

--注意分区表创建语法规则
--分区表建表
create table t_all_hero_part(
    id int,
    name string,
    hp_max int,
    mp_max int,
    attack_max int,
    defense_max int,
    attack_range string,
    role_main string,
    role_assist string
) partitioned by (role string)--注意哦 这里是分区字段
    row format delimited fields terminated by "\t";

8.3 分区表数据加载–静态分区

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--双分区表，按省份和市分区
--分区字段之间是一种递进的关系 因此要注意分区字段的顺序 谁在前在后
create table t_user_province_city (id int, name string,age int) partitioned by (province string, city string);
静态上传文件
SQL
load data local inpath '/root/data/all_hero/archer.txt' into table t_all_hero_part partition(role='sheshou');
load data local inpath '/root/data/all_hero/assassin.txt' into table t_all_hero_part partition(role='cike');
load data local inpath '/root/data/all_hero/mage.txt' into table t_all_hero_part partition(role='fashi');
load data local inpath '/root/data/all_hero/support.txt' into table t_all_hero_part partition(role='fuzhu');
load data local inpath '/root/data/all_hero/tank.txt' into table t_all_hero_part partition(role='tanke');
load data local inpath '/root/data/all_hero/warrior.txt' into table t_all_hero_part partition(role='zhanshi');

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8.4 分区表数据加载–动态分区

8.4.1 概述

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8.4.2 开启动态分区

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SQL
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

8.4.3 动态分区插入

--创建一张新的分区表 t_all_hero_part_dynamic
create table t_all_hero_part_dynamic(
    id int,
    name string,
    hp_max int,
    mp_max int,
    attack_max int,
    defense_max int,
    attack_range string,
    role_main string,
    role_assist string
) partitioned by (role string)
    row format delimited
        fields terminated by "\t";

insert into table t_all_hero_part_dynamic partition(role) --注意这里 分区值并没有手动写死指定
select tmp.*,tmp.role_main from t_all_hero tmp;

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8.5 多重分区表

8.5.1 概述

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8.5.2 加载数据

--双分区表的数据加载 静态分区加载数据
load data local inpath '/root/hivedata/user.txt' into table t_user_province_city
    partition(province='zhejiang',city='hangzhou');
load data local inpath '/root/hivedata/user.txt' into table t_user_province_city
    partition(province='zhejiang',city='ningbo');
load data local inpath '/root/hivedata/user.txt' into table t_user_province_city
    partition(province='shanghai',city='pudong');

8.5.3 双分区进行过滤

--双分区表的使用  使用分区进行过滤 减少全表扫描 提高查询效率
select * from t_user_province_city where  province= "zhejiang" and city ="hangzhou";

9 分桶表（buckets）

9.1 概述

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9.2 规则

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9.3 语法

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9.4 案例

9.4.1 创建分桶表

CREATE TABLE t_usa_covid19_bucket(
    count_date string,
    county string,
    state string,
    fips int,
    cases int,
    deaths int
)
CLUSTERED BY(state) INTO 5 BUCKETS; --分桶的字段一定要是表中已经存在的字段

9.4.2 创建普通表

CREATE TABLE t_usa_covid19(
    count_date string,
    county string,
    state string,
    fips int,
    cases int,
    deaths int
)
    row format delimited fields terminated by ",";

9.4.3 向普通表导入数据

hadoop dfs -put us-covid19-counties.dat /user/hive/warehouse/test.db/t_usa_covid19

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9.4.5 基于分桶字段查询

--基于分桶字段state查询来自于New York州的数据
--不再需要进行全表扫描过滤
--根据分桶的规则hash_function(New York) mod 5计算出分桶编号
--查询指定分桶里面的数据 就可以找出结果  此时是分桶扫描而不是全表扫描
select *
from t_usa_covid19_bucket where state="New York";

普通查询耗时：181ms
基于分桶字段查询耗时：175ms

9.5 好处

9.5.1 减少全表扫描

基于分桶字段state查询,不再需要进行全表扫描过滤,根据分桶的规则hash_function(New York) mod 5计算出分桶编号,查询指定分桶里面的数据就可以找出结果此时是分桶扫描而不是全表扫描

9.5.2 JOIN时可以提高MR程序效率，减少笛卡尔积数量

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9.5.3 分桶表数据进行高效抽样

当数据量特别大时，对全体数据进行处理存在困难时，抽样就显得尤其重要了。抽样可以从被抽取的数据中估计和推断出整体的特性，是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。

10 事务表（transactional）

10.1 概述

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事务表创建几个要素：开启参数、分桶表、存储格式orc、表属性

10.2 事务配置

开启事务配置（可以使用set设置当前session生效也可以配置在hive-site.xml中）

set hive.support.concurrency = true; --Hive是否支持并发
set hive.enforce.bucketing = true; --从Hive2.0开始不再需要是否开启分桶功能
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict; --动态分区模式非严格
set hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager; –
set hive.compactor.initiator.on = true; --是否在Metastore实例上运行启动线程和清理线程
set hive.compactor.worker.threads = 1; --在此metastore实例上运行多少个压缩程序工作线程。

10.3 创建事务表

create table trans_student(
   id int,
   name String,
   age int
)
clustered by (id) into 2 buckets 
stored as orc 
TBLPROPERTIES('transactional'='true');

10.4 insert、update、delete操作

insert into trans_student values(1,"allen",18);

update trans_student
set age = 20
where id = 1;

delete from trans_student where id =1;

select *
from trans_student;

11 视图（view）

11.1 概述

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不支持删除修改

11.2 创建视图

--1、创建视图
create view v_usa_covid19 as select count_date, county,state,deaths from t_usa_covid19 limit 5;

--2、从已有的视图中创建视图
create view v_usa_covid19_from_view as select * from v_usa_covid19 limit 2;

11.3 显示当前已有的视图

show tables;
show views;--hive v2.2.0之后支持

11.4 视图的查询使用

select * from v_usa_covid19;

11.5 查看视图定义

show create table v_usa_covid19;

11.6 删除视图

drop view v_usa_covid19_from_view;

11.7 更改视图属性

alter view v_usa_covid19 set TBLPROPERTIES ('comment' = 'This is a view');

11.8 更改视图定义

alter view v_usa_covid19 as  select county,deaths from t_usa_covid19 limit 2;

11.9 好处

通过视图来限制数据访问可以用来保护信息不被随意查询

create table userinfo(firstname string, lastname string, ssn string, password string);

create view safer_user_info as select firstname, lastname from userinfo;

降低查询的复杂度，优化查询语句


from (
         select * from people join cart
                                   on(cart.pepople_id = people.id) where firstname = 'join'
     )a select a.lastname where a.id = 3;

--把嵌套子查询变成一个视图
create view shorter_join as
select * from people join cart
                          on (cart.pepople_id = people.id) where firstname = 'join';

--基于视图查询
select lastname from shorter_join where id = 3;

12 物化视图（materialized view）

12.1 概述

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12.2 语法

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## 12.3 物化视图、视图的区别

12.4 物化视图查询重写

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12.5 案例

create table student(
    num int,
    name string,
    sex string,
    age int,
    dept string)
    row format delimited
        fields terminated by ',';
select * from student;

12.5.2 创建事务表

CREATE TABLE student_trans (
       sno int,
       sname string,
       sdept string
)
clustered by (sno) into 2 buckets stored as orc TBLPROPERTIES('transactional'='true');

12.5.3 通过普通表向事务表导入数据

insert overwrite table student_trans
select num,name,dept
from student;

12.5.4 查询事务表（耗时20s）

SELECT sdept, count(*) as sdept_cnt from student_trans group by sdept;

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12.5.5 创建物化视图

CREATE MATERIALIZED VIEW student_trans_agg
AS SELECT sdept, count(*) as sdept_cnt from student_trans group by sdept;

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12.5.6 再次查询事务表，查询重写，高效查询（耗时240ms）

SELECT sdept, count(*) as sdept_cnt from student_trans group by sdept;

12.5.7 禁止物化视图自动重写，再次查询事务表

--禁用物化视图自动重写
ALTER MATERIALIZED VIEW student_trans_agg DISABLE REWRITE;
--启用物化视图自动重写
ALTER MATERIALIZED VIEW student_trans_agg ENABLE REWRITE;

SELECT sdept, count(*) as sdept_cnt from student_trans group by sdept;

禁用后，无法查询命中，查询效率低下

12.5.8 删除物化视图

drop materialized view student_trans_agg;

12.5.9 查看物化视图

show materialized views;