1、Hive内部表和外部表

1.内部表：未被external修饰；外部表：被external修饰。

区别：

（1）内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理；

（2）内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse）， 外部表数据的存储位置由自己制定；

（3）删除内部表会直接删除元数据（metadata）及存储数据；删除外部表仅仅会删除元数据，HDFS上的文件并不会被删除；

对内部表的修改会将修改直接同步给元数据，而对外部表的表结构和分区进行修改，则需要修复（MSCK REPAIR TABLE table_name;）

2.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。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。

　　需要注意的是传统数据库对表数据验证是 schema on write（写时模式），而 Hive 在load时是不检查数据是否符合schema的，hive 遵循的是 schema on read（读时模式），只有在读的时候hive才检查、解析具体的数据字段、schema。

　　读时模式的优势是load data 非常迅速，因为它不需要读取数据进行解析，仅仅进行文件的复制或者移动。

写时模式的优

势是提升了查询性能，因为预先解析之后可以对列建立索引，并压缩，但这样也会花费要多的加载时间。

2、库表操作

1、库操作

show databases;

hive 的表存放位置模式是由 hive-site.xml 当中的一个属性指定的，默认是存放在该配置文件设置的路径下，也可在创建数据库时单独指定存储路径。

<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>

1、创建数据库

create database if not exists test_001;
use test_001;

创建数据库并指定位置
create database test_002 location '/user/hive/warehouse/test.db';

2、删除数据库

删除一个空数据库，如果数据库下面有数据表，那么就会报错

drop database test_003;
强制删除数据库，包含数据库下面的表一起删除(请谨慎操作)
drop database test_003 cascade;

2、表操作

1、建语句格式说明

[]里的属性为可选属性，不是必须的，但是如果有可选属性，会使 sql 语句的易读性更好，更标准与规范。

例如：[comment '字段注释信息'][comment '表的描述信息']等，[external]属性除外

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name(      
column_name data_type [comment '字段注释信息']
column_name data_type [comment '字段注释信息']
...
[comment '表的描述信息']                               
[PARTITIONED BY(column_name data_type, ...)]
[CLUSTERED BY (column_name, column_name, ...)
[SORTED BY(col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
[ROW FORMAT row_format] 
[STORED AS file_format]
[LOCATION '指定表在 hdfs 中的存储路径']  
)

1. CREATE TABLE

创建一个指定名字的表，如果相同名字的表已存在，则抛出异常提示：表已存在，使用时可以使用IF NOT EXISTS语句来忽略这个异常。

如果创建的表名已存在，则不会再创建，也不会抛出异常提示：表已存在。否则则自动创建该表。

2. EXTERNAL

顾名思义是外部的意思，此关键字在建表语句中让使用者可以创建一个外部表，如果不加该关键字，则默认创建内部表。

外部表在创建时必须同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive在创建内部表时，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，不对数据的位置作任何改变。

内部表在删除后，其元数据和数据都会被一起删除。

外部表在删除后，只删除其元数据，数据不会被删除。

3. COMMENT

用于给表的各个字段或整张表的内容作解释说明的，便于他人理解其含义。

4. PARTITIONED BY

区分表是否是分区表的关键字段，依据具体字段名和类型来决定表的分区字段。

5. CLUSTERED BY

依据column_name对表进行分桶，在 Hive 中对于每一张表或分区，Hive 可以通过分桶的方式将数据以更细粒度进行数据范围划分。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。

6. SORTED BY

指定表数据的排序字段和排序规则，是正序还是倒序排列。

7. ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'

指定表存储中列的分隔符，这里指定的是'\t'，也可以是其他分隔符。

8. STORED AS SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE

指定表的存储格式，如果文件数据是纯文本格式，可以使用STORED AS TEXTFILE，如果数据需要压缩，则可以使用STORED AS SEQUENCEFILE。

9. LOCATION

指定 Hive 表在 hdfs 里的存储路径，一般内部表（Managed Table）不需要自定义，使用配置文件中设置的路径即可。

如果创建的是一张外部表，则需要单独指定一个路径。

2、Hive创建表的三种方式

1. 使用create table语句创建表

例子：

create table if not exists `t_student`(

id int,

s_name string,

s_age int)

partitioned by(date string)

row format delimited fields terminated by '\t';

2. 使用create table ... as select...语句创建表

例子：

create table sub_student as select * from t_student;

使用 create table ... as select ...语句来创建新表sub_student，此时sub_student 表的结构及表数据与 t_student 表一模一样，相当于直接将 t_student 的表结构和表数据复制一份到 sub_student 表。

注意：

(1). select 中选取的列名（如果是 * 则表示选取所有列名）会作为新表 sub_student 的列名。

(2). 该种创建表的方式会改变表的属性以及结构，例如不能是外部表，只能是内部表，也不支持分区、分桶。

如果as select后的表是分区表，并且使用select *，则分区字段在新表里只是作为字段存在，而不是作为分区字段存在。

在使用该种方式创建时，create 与 table 之间不能加 external 关键字，即不能通过该种方式创建外部目标表，默认只支持创建内部目标表。

(3). 该种创建表的方式所创建的目标表存储格式会变成默认的格式textfile。

3.使用like语句创建表

例子：

create table sub1_student like t_student;

注意：

(1). 只是将 t_student 的表结构复制给 sub1_student 表。

(2). 并不复制 t_student 表的数据给 sub1_student 表。

(3). 目标表可以创建为外部表，即:

create external table sub2_student like t_student;

3、建表和数据加载实战

1、准备文件

E:\hadoop\local\t_user.txt

1,Tom
2,Bob
3,Lily
4,Alice

2、建库 建表

create database test2;

use test2;

select current_database();

create table test_user(
    id int,
     name string
   )
 row format delimited
 fields terminated by ','
lines terminated by '\n'
stored as textfile;

可以看到库表已经建立成功

http://localhost:9870/explorer.html#/user/hive/warehouse/test2.db

3、文件导入的几种方式

1、使用hdfs命令将本地数据文件上传至hdfs中我们创建的数据库下面的表目录下面：

到hadoop sbin下执行

hdfs dfs -put E:\hadoop\local\t_user.txt /user/hive/warehouse/test2.db/test_user

这个目录我们可以从HDFS ui上找到我们的表对应的目录直接拷贝：

上传好之后我们刷新ui界面，可以看到已上传的数据文件：

回到hive客户端查询数据：

select * from test_user;

2、直接在hive客户端将linux系统本地文件上传至hive中：

load data local inpath 'E:\hadoop\local\t_user.txt' into table test_user;

hive> load data local inpath '/root/t_user.txt' into table test_user;

#在使用metastore的方式启动hive服务时，如果你是从hive客户端linux文件系统中上传文件，就加上local，如果是从hdfs的文件系统中上传数据文件，就不需要加local，inpath后面的路径参数就是你要上传的文件的路径，这个路径可以是相对路径也可以是绝对路径，但是如果你写相对路径，要特别注意这个相对路径是相对于你当前进入hive时所在的位置，也就是你从哪个路径的位置登创建的hive session，那么相对路径就是从这个位置算起的。
#如果使用hiveserver2/beeline的方式启动hive服务，那么上面的语句中的local指的就是hive服务端的文件系统了，对应的inpath后面的路径也应该是hive服务端中的文件路径。
#load data local inpath '/root/t_user.txt' overwrite into table test_user;
#如果表是已经存在的，且表中有数据，那么你在上传数据文件时可以加上overwrite来表示重写表中的数据，如果不写overwrite，则上传的数据会在表中原数据基础上进行追加。

由于这里我没有加上overwrite参数，所以在使用了方式一导入数据之后，这次再导入数据就相当于是追加数据：

刷新ui也可以看到多了一个copy_1的文件，因为两次上传的文件名相同：

上述两种方式中，如果是将linux文件系统中的数据上传至hive时，本质是将linux文件系统中的数据文件拷贝一份放在hdfs的表目录下面，如果是将hdfs文件系统中的数据文件上传至hive时，本质是将hdfs文件系统中的该数据文件移动至hdfs的表目录下面。注意，一个是拷贝，一个是移动。

3、将其他表中的数据导入至目标表中

上述两种方式中一直在使用的是test_user这个表，现在再建一个新表

create table test_user_new(
    id int,
     name string
   )
 row format delimited
 fields terminated by ','
lines terminated by '\n'
stored as textfile;

hive 然后将test_user表中的数据插入到test_user_new表中：

insert into table test_user_new select * from test_user;

这里还支持：不一一解释了

• 同时向多张表中插入数据
• 将表中的特定列数据插入至另一个表中
• 克隆表数据

会将test_user表结构及表中的数据全部克隆过来

create table test_user_clone as select * from test_user;

• 克隆表结构

使用like关键字，只会克隆表结构，不会将数据也克隆过来

create table test_user_structure like test_user;