本篇目录：
1. Hive数据结构
2. DDL操作
3. DML操作
4. UDF函数
Hive数据结构
除了基本数据类型（与java类似），hive支持三种集合类型
Hive集合类型数据
array、map、structs
hive (default)> create table test( > name string, > friends array<string>, -- 创建array字段 > children map<string,int>, -- map字段 > address struct<street:string,city:string>) -- struct字段 > row format delimited -- 限制多个字段分段符 > fields terminated by ',' -- 字段之间以','分割 > collection items terminated by '_' -- 字段内部用'_'分割（包括array、map） > map keys terminated by ':' -- map内key-value用'：' > lines terminated by ' '; -- 不同行，用回车' '
按表格式，写一份数据，传到hdfs对应的hive-test表下，
Lili,bingbing_xinxin,Lucifa:18_Jack:19,Nanjing_Beijing
然后查询数据库，即可得到查询结果；
test.name test.friends test.children test.address Lili ["bingbing","xinxin"] {"Lucifa":18,"Jack":19} {"street":"Nanjing","city":"Beijing"}
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所以Hive的数据，一定是要按设计的格式，严格排列才能读取的！！！
查询集合数据
hive (default)> select friends[0] from test; -- 可以像java数组那样访问 OK bingbing
查询map数据
hive (default)> select children['Lucifa'] from test; -- 只能用key来访问 OK 18
查询结构体数据
hive (default)> select address.street from test; -- address.street访问 OK street Nanjing
DDL操作
库、表的增删改查
数据库
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创建数据库
除了location参数，其他跟mysql一样，支持like，desc
hive (default)> create database if not exists hive; OK -- 同时HDFS增加文件/user/hive/warehouse/hive.db hive (default)> create database if not exists hive location /hive; OK -- 自定义创建的数据库在HDFS的路径 -- 查看库信息 hive (default)> desc database hive; OK db_name comment location owner_name owner_type parameters hive hdfs://master:9000/user/hive/warehouse/hive.db whr USER
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修改数据库
无法修改数据库名和目录位置；
alter
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删库
-- 库必须为空 hive (default)> drop database test; -- 强制删除cascade hive (default)> drop database test cascade;
表
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查看一下表信息
hive (default)> show create table test; CREATE TABLE `test`( `name` string, `friends` array<string>, `children` map<string,int>, `address` struct<street:string,city:string>) ROW FORMAT DELIMITED --分隔符 FIELDS TERMINATED BY ',' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '_' MAP KEYS TERMINATED BY ':' LINES TERMINATED BY ' ' STORED AS INPUTFORMAT --输入格式 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' OUTPUTFORMAT --输出格式 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' LOCATION --存储位置 'hdfs://master:9000/user/hive/warehouse/test' TBLPROPERTIES ( 'transient_lastDdlTime'='1569750450')
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内部表（管理表）、外部表
内部表：删除，同时删除元数据和hdfs数据；
外部表：删除，只会删除元数据信息，不删hdfs数据；
修改student内部表为外部表：
alter table student set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');--后面必须大写
修改外部表为内部表：
alter table student set tblproperties('EXTERNAL'='False');
查询表类型
desc formatted student; -
分区表
避免暴力扫描；
一个分区就是hdfs上的一个独立文件夹；Hive的分区就是hdfs的目录分割；
创建一个分区表：（在元数据PARTITIONS表中存有分区信息）
hive (default)> create table dept_partition( > deptno int,dname string, loc string) > partitioned by (month string) -- 以month分区,month默认也算作一个字段 > row format delimited fields terminated by ' ';
加载数据：
load data [local] inpath 'path' [overwrite] into table [partition_psc]; local： 有==>从linux本地加载数据 无==>从hdfs加载数据，相当于执行mv操作(无指的是没有local参数时，而不是本地中没有这个文件) overwrite 有==>覆盖掉表中原来的数据 无==>在原来的基础上追加新的数据
查询：
-- 分区查询where hive (default)> select * from dept_partition where month = '2019-9-31';
单独添加分区
-- 可添加多个分区 hive (default)> alter table dept_partition add partition(month='2019-9-29') partition(month='2019-9-28');
删除分区
-- add改成drop，每个分区间加 ',' hive (default)> alter table dept_partition drop partition(month='2019-9-29'),partition(month='2019-9-28');
查看有多少分区
hive (default)> show partitions dept_partition;
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其实就是以两个字段来分区
hive (default)> create table dept_2( > deptno int,dname string,loc string) > partitioned by (month string,day string) > row format delimited fields terminated by ' ';
上传数据
在hdfs是显示两层目录：/user/hive/warehouse/dept_2/month=2019-9/day=30/dept.txt
-- 这里分区，要写两个 hive (default)> load data local inpath '/home/whr/Desktop/dept.txt' into table dept_2 partition(month='2019-9',day='30');
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分区表的数据加载的三种方式：
（1）load命令，自动创建文件夹，以及元数据；（常用）
（2）手动添加分区文件夹以及分区数据，需要修复元数据，才能查询；（了解）
这里会自动根据hdfs文件，来修复，如果说存在大量的没有元数据的数据，可以用此命令；
hive (default)> msck repair table dept_parition;
（3）手动添加分区文件夹以及分区数据，使用添加分区命令，自动补充元数据；（常用）
第三种例子：
# 通过hadoop命令，创建了文件夹，并上传数据 $ hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse/dept_partition/month=2019-9-17 $ hadoop fs -put '/home/whr/Desktop/dept.txt' /user/hive/warehouse/dept_partition/month=2019-9-17
添加分区
-- 添加分区 hive (default)> alter table dept_partition add partition(month='2019-9-17'); OK Time taken: 0.1 seconds -- 查询所有分区 hive (default)> show partitions dept_partition; OK partition month=2019-9-17 --存在 month=2019-9-30 month=2019-9-31
DML数据操作
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添加数据：
（1）load
（2）insert（不管数据是否重复，只管追加，多次insert，追加重复数据）
hive (default)> insert into table test > select id,name from mess; -- 从mess表查询，插入test -- 会执行MR程序 2019-09-30 14:53:55,879 Stage-1 map = 0%, reduce = 0% 2019-09-30 14:54:01,365 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 2.68 sec
（3）overwrite（重复->覆盖；不重复->追加）
hive (default)> insert overwrite table test > select * from mess;
（4）as select（在创建表的时候，导入数据）
hive (default)> create table pika > as select id,name from test;
（5）location（创建的时候通过location，指定加载数据路径）
hive (default)> create table jieni( > id int,name string) > location 'user/hive/warehouse/mess/dept.txt'; --hdfs文件目录
（6）import（讲数据导入Hive表中，很少用，前提有export数据，需要export的数据格式）
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必须列完全相同并且是个空表，才能导入；
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数据导出
-- 导出到本地，也可以导出到hdfs（删掉local） hive (default)> insert overwrite local directory '/home/whr/Desktop/data' select * from test; -- 导出数据为一个目录，数据在000000_0文件中，并且没有分隔符
（2）用hadoop命令，下载数据
（3）export导出（少用）
（4）sqoop导出：实现MySql和HDFS（Hive）数据之间导入导出；
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清空表：truncate
只会清除数据，表结构不变，只能删除内部表（管理表），不能删除外部表
至于查询操作，基本上与MySql一致，不再赘述；
自定义函数UDF
可以分为三种：
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UDF：自定义函数；一进一出
public class MyUDF extends UDF { public int evaluate(int data){ return data+5; } }
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UDTF：自定义Table函数；一进多出；
public class MyUDTF extends GenericUDTF { private List<String> dataList = new ArrayList<>(); // 定义输出数据的列名和数据类型 @Override public StructObjectInspector initialize(StructObjectInspector argOIs) throws UDFArgumentException { // 定义输出数据的列名 List<String> fieldName = new ArrayList<>(); fieldName.add("word"); // 定义输出数据的类型 List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<>(); fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector); // return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldName, fieldOIs); } /** * 函数处理逻辑:函数需要两个参数： * 1.args[0]：一个字符数组， * 2.args[1]：字符数组的分隔符 * 使用方法：select myudtf('hello,word,qqq,new',','); */ @Override public void process(Object[] args) throws HiveException { /** * 1.获取数据 * 2.获取分隔符 * 3.切分数据 * 4.输出数据 */ String data = args[0].toString(); String splitKey = args[1].toString(); String[] words = data.split(splitKey); for (String word : words) { dataList.clear(); dataList.add(word); forward(dataList); } } @Override public void close() throws HiveException { } }
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UDAF：自定义聚合函数；多进一出；
使用：
# 添加jar包，建议添加到hive/lib下，不需要add，可以直接使用 hive (default)> add jar /home/whr/Desktop/notes/Hadoop_notes/Hive_code/target/MyUDTF.jar; # 创建函数 hive (default)> create function myudtf as 'UDF.MyUDTF'; # 传参 hive (default)> select myudtf('hello,word,qqq,new',','); OK word # 这里是自定义的列名 hello word qqq new