Hive ---- DDL（Data Definition Language）数据定义
- 1. 数据库（database）
- 1. 创建数据库
- 2. 查询数据库
- 3. 修改数据库
- 4. 删除数据库
- 5. 切换当前数据库
- 2. 表（table）
- 1. 创建表
- 2. 查看表
- 3. 修改表
- 4. 删除表
- 5. 清空表
1. 数据库（database）
1. 创建数据库
1. 语法
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name
[COMMENT database_comment]
[LOCATION hdfs_path]
[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];
2. 案例
（1）创建一个数据库，不指定路径
hive (default)> create database db_hive1;
注：若不指定路径，其默认路径为${hive.metastore.warehouse.dir}/database_name.db
（2）创建一个数据库，指定路径
hive (default)> create database db_hive2 location '/db_hive2';
（3）创建一个数据库，带有dbproperties
hive (default)> create database db_hive3 with dbproperties('create_date'='2022-11-18');
2. 查询数据库
1. 展示所有数据库
（1）语法
SHOW DATABASES [LIKE 'identifier_with_wildcards'];
注：like通配表达式说明：*表示任意个任意字符，|表示或的关系。
（2）案例
hive> show databases like 'db_hive*';
OK
db_hive_1
db_hive_2
2. 查看数据库信息
（1）语法
DESCRIBE DATABASE [EXTENDED] db_name;
（2）案例
查看基本信息
hive (default)> desc database db_hive3;
查看更多信息
hive (default)> desc database extended db_hive3;
3. 修改数据库
用户可以使用alter database命令修改数据库某些信息，其中能够修改的信息包括dbproperties、location、owner user。需要注意的是：修改数据库location，不会改变当前已有表的路径信息，而只是改变后续创建的新表的默认的父目录。
1. 语法
--修改dbproperties
ALTER DATABASE database_name SET DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...);
--修改location
ALTER DATABASE database_name SET LOCATION hdfs_path;
--修改owner user
ALTER DATABASE database_name SET OWNER USER user_name;
2. 案例
修改dbproperties
hive (default)> ALTER DATABASE db_hive3 SET DBPROPERTIES ('create_date'='2022-11-20');
4. 删除数据库
1. 语法
DROP DATABASE [IF EXISTS] database_name [RESTRICT|CASCADE];
注：RESTRICT：严格模式，若数据库不为空，则会删除失败，默认为该模式。
CASCADE：级联模式，若数据库不为空，则会将库中的表一并删除。
2. 案例
（1）删除空数据库
hive> drop database db_hive2;
（2）删除非空数据库
hive> drop database db_hive3 cascade;
5. 切换当前数据库
1. 语法
USE database_name;
2. 案例
hive (default)> use db_hive1;
2. 表（table）
1. 创建表
1. 语法
- 普通建表
（1）完整语法
CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]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, ...)]
（2）关键字说明：
TEMPORARY：临时表，该表只在当前会话可见，会话结束，表会被删除。
EXTERNAL（重点）：外部表，与之相对应的是内部表（管理表）。管理表意味着Hive会完全接管该表，包括元数据和HDFS中的数据。而外部表则意味着Hive只接管元数据，而不完全接管HDFS中的数据。
data_type（重点）：Hive中的字段类型可分为基本数据类型和复杂数据类型。
基本数据类型如下：
复杂数据类型如下；
注：类型转换
Hive的基本数据类型可以做类型转换，转换的方式包括隐式转换以及显示转换。
方式一：隐式转换
具体规则如下：
a. 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。
b. 所有整数类型、float和string类型都可以隐式地转换成double。
c. tinyint、smallint、int都可以转换为float。
d. boolean类型不可以转换为任何其它的类型。
方式二：显示转换
可以借助cast函数完成显示的类型转换
a.语法
cast(expr as <type>)
b.案例
hive (default)> select '1' + 2, cast('1' as int) + 2;
_c0 _c1
3.0 3
PARTITIONED BY（重点）：创建分区表
CLUSTERED BY … SORTED BY…INTO … BUCKETS（重点）：创建分桶表
ROW FORMAT（重点）：指定SERDE，SERDE是Serializer and Deserializer的简写。Hive使用SERDE序列化和反序列化每行数据。
语法一：DELIMITED关键字表示对文件中的每个字段按照特定分割符进行分割，其会使用默认的SERDE对每行数据进行序列化和反序列化。
ROW FORAMT DELIMITED
[FIELDS TERMINATED BY char]
[COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]
[MAP KEYS TERMINATED BY char]
[LINES TERMINATED BY char]
[NULL DEFINED AS char]
注：
fields terminated by ：列分隔符
collection items terminated by ： map、struct和array中每个元素之间的分隔符
map keys terminated by ：map中的key与value的分隔符
lines terminated by ：行分隔符
语法二：SERDE关键字可用于指定其他内置的SERDE或者用户自定义的SERDE。例如JSON SERDE，可用于处理JSON字符串。
ROW FORMAT SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value,property_name=property_value, ...)]
STORED AS（重点）：指定文件格式，常用的文件格式有，textfile（默认值），sequence file，orc file、parquet file等等。
LOCATION：指定表所对应的HDFS路径，若不指定路径，其默认值为
${hive.metastore.warehouse.dir}/db_name.db/table_name
TBLPROPERTIES：用于配置表的一些KV键值对参数
- Create Table As Select（CTAS）建表
该语法允许用户利用select查询语句返回的结果，直接建表，表的结构和查询语句的结构保持一致，且保证包含select查询语句放回的内容。
CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[COMMENT table_comment]
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format]
[LOCATION hdfs_path]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]
[AS select_statement]
- Create Table Like语法
该语法允许用户复刻一张已经存在的表结构，与上述的CTAS语法不同，该语法创建出来的表中不包含数据。
CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
[LIKE exist_table_name]
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format]
[LOCATION hdfs_path]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]
2. 案例
- 内部表与外部表
（1）内部表
Hive中默认创建的表都是的内部表，有时也被称为管理表。对于内部表，Hive会完全管理表的元数据和数据文件。
创建内部表如下：
create table if not exists student(
id int,
name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/user/hive/warehouse/student';
准备其需要的文件如下，注意字段之间的分隔符。
[fickler@hadoop102 datas]$ vim student.txt
1001 student1
1002 student2
1003 student3
1004 student4
1005 student5
1006 student6
1007 student7
1008 student8
1009 student9
1010 student10
1011 student11
1012 student12
1013 student13
1014 student14
1015 student15
1016 student16
上传文件到Hive表指定的路径
[fickler@hadoop102 datas]$ hadoop fs -put student.txt /user/hive/warehouse/student
删除表，观察数据HDFS中的数据文件是否还在
hive (default)> drop table student;
不见了
（2）外部表
外部表通常可用于处理其他工具上传的数据文件，对于外部表，Hive只负责管理元数据，不负责管理HDFS中的数据文件。
创建外部表如下：
create external table if not exists student(
id int,
name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/user/hive/warehouse/student';
上传文件到Hive表指定的路径
[fickler@hadoop102 datas]$ hadoop fs -put student.txt /user/hive/warehouse/student
删除表，观察数据HDFS中的数据文件是否还在
hive (default)> drop table student;
还在
- SERDE和复杂数据类型
本案例重点练习SERDE和复杂数据类型的使用。
若现有如下格式的JSON文件需要由Hive进行分析处理，请考虑如何设计表？
注：以下内容为格式化之后的结果，文件中每行数据为一个完整的JSON字符串。
{
"name": "dasongsong",
"friends": [
"bingbing",
"lili"
],
"students": {
"xiaohaihai": 18,
"xiaoyangyang": 16
},
"address": {
"street": "hui long guan",
"city": "beijing",
"postal_code": 10010
}
}
我们可以考虑使用专门负责JSON文件的JSON Serde，设计表字段时，表的字段与JSON字符串中的一级字段保持一致，对于具有嵌套结构的JSON字符串，考虑使用合适复杂数据类型保存其内容。最终设计出的表结构如下：
hive>
create table teacher
(
name string,
friends array<string>,
students map<string,int>,
address struct<city:string,street:string,postal_code:int>
)
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
location '/user/hive/warehouse/teacher';
创建该表，并准备以下文件。注意，需要确保文件中每行数据都是一个完整的JSON字符串，JSON SERDE才能正确的处理。
[fickler@hadoop102 datas]$ vim teacher.txt
{"name":"dasongsong","friends":["bingbing","lili"],"students":{"xiaohaihai":18,"xiaoyangyang":16},"address":{"street":"hui long guan","city":"beijing","postal_code":10010}}
上传文件到Hive表指定的路径
[fickler@hadoop102 datas]$ hadoop fs -put teacher.txt /user/hive/warehouse/teacher
尝试从复杂数据类型的字段中取值
- create table as select和create table like
（1）create table as select
hive>
create table teacher1 as select * from teacher;
表结构+数据一起复制
（2）create table like
hive>
create table teacher1 as select * from teacher;
仅复制表结构
2. 查看表
1. 展示所有表
（1）语法
SHOW TABLES [IN database_name] LIKE ['identifier_with_wildcards'];
注：like通配表达式说明：*表示任意个任意字符，|表示或的关系。
（2）案例
hive> show tables like 'stu*';
2. 查看表信息
（1）语法
DESCRIBE [EXTENDED | FORMATTED] [db_name.]table_name
注：EXTENDED：展示详细信息
FORMATTED：对详细信息进行格式化的展示
（2）案例
查看基本信息
hive> desc stu;
查看更多信息
hive> desc formatted stu;
3. 修改表
1. 重命名表
（1）语法
ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name
（2）案例
hive (default)> alter table stu rename to stu1;
2. 修改列信息
（1）语法
增加列
该语句允许用户增加新的列，新增列的位置位于末尾。
ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)
更新列
该语句允许用户修改指定列的列名、数据类型、注释信息以及在表中的位置。
ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]
替换列
该语句允许用户用新的列集替换表中原有的全部列。
ALTER TABLE table_name REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)
（2）案例
查询表结构
hive (default)> desc stu;
添加列
hive (default)> alter table stu add columns(age int);
查询表结构
hive (default)> desc stu;
更新列
hive (default)> alter table stu change column age ages double;
替换列
hive (default)> alter table stu replace columns(id int, name string);
4. 删除表
1. 语法
DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;
2. 案例
hive (default)> drop table stu;
5. 清空表
1. 语法
TRUNCATE [TABLE] table_name
注意：truncate只能清空管理表，不能删除外部表中数据。
2. 案例
hive (default)> truncate table student;
