一、Hive的简介:
Hive是基于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。
优点：
1) 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。 2) 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。 3) Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。 4) Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。 5) Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。
缺点：
1）Hive的HQL表达能力有限 2）Hive的效率比较低
二、Hive的架构图
三、Hive的数据类型
基本数据类型： Hive数据类型 Java数据类型 TINYINT byte SMALINT short INT int BIGINT long BOOLEAN boolean FLOAT float DOUBLE double STRING string TIMESTAMP 时间类型 BINARY 字节数组 集合 STRUCT 和c语言中的struct类似，都可以通过“点”符号访问元素内容。例如，如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用。
struct() 例如struct<street:string, city:string> MAP MAP是一组键-值对元组集合，使用数组表示法可以访问数据。例如，如果某个列的数据类型是MAP，其中键->值对是’first’->’John’和’last’->’Doe’，那么可以通过字段名[‘last’]获取最后一个元素
map() 例如map<string, int> ARRAY 数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合。这些变量称为数组的元素，每个数组元素都有一个编号，编号从零开始。例如，数组值为[‘John’, ‘Doe’]，那么第2个元素可以通过数组名[1]进行引用。
Array() 例如array<string>
四、管理表和外部表
默认创建的表为管理表，有时也被称为内部表。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。
添加关键字external创建的表是外部表，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。
#查询表的类型 desc formatted stu; #修改内部表stu为外部表 alter table stuset tblproperties('EXTERNAL'='TRUE'); #修改外部表stu为内部表 alter table stuset tblproperties('EXTERNAL'='FALSE');
注意：('EXTERNAL'='TRUE')和('EXTERNAL'='FALSE')为固定写法，区分大小写！
清空表数据：
管理表：truncate table stu;
外部表：alter table stuset tblproperties('EXTERNAL'='FALSE'); 先改成内部表再执行清空：truncate table stu;
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。
五、查询常用函数
1，空字段赋值
NVL( value，default_value)
2，when
case 字段 when 值 then 替换值 else 替换值 end 同 if(boolean,值,另外值)
3，行转列
CONCAT(string A/col, string B/col…)：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串; CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)：它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间; COLLECT_SET(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。
4，列转行
EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
LATERAL VIEW
用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
5，窗口函数
OVER()：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化。
CURRENT ROW：当前行
n PRECEDING：往前n行数据
n FOLLOWING：往后n行数据
UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点
LAG(col,n,default_val)：往前第n行数据
LEAD(col,n, default_val)：往后第n行数据
NTILE(n)：把有序分区中的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，NTILE返回此行所属的组的编号。注意：n必须为int类型。
6，Rank
RANK() 排序相同时会重复，总数不会变
DENSE_RANK() 排序相同时会重复，总数会减少
ROW_NUMBER() 会根据顺序计算
7，时间
#均只适合yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式的时间，当然时分秒可以省略 date_format:格式化时间select date_format('2020-06-04','yyyy-MM');2020-06 date_add: 时间跟天数相加select date_add('2020-06-04',5);2020-06-09 date_sub: 时间跟天数相减select date_sub('2020-06-04',5);2020-05-30 datediff: 两个时间相减select datediff('2020-06-04','2020-05-10');25 year: 获取年select year('2020-06-04');2020 month: 获取月份select month('2020-06-04');04 day: 获取日select day('2020-06-04');04
格式转换
regexp_replace: 字段,原格式,替换的格式;select regexp_replace('2020/05/04','/','-');2020-05-04