Hive将Sql查询转化为一系列在hadoop集群上运行的MapReduce作业。
create table records (year string, temperature int, quality int)
row format delimited 说明文本是按行分割的，也可使用serde字句来指定所使用的工具
fields terminated by '\t'; 行分隔符为制表符
选项 默认值 作用
hive.metastore.warehouse.dir /user/hive/warehouse 仓库目录
javax.jdo.option.ConnectionURL jdbc:mysql://host/dbname?
javax.jdo.option.ConnectionDrivername com.mysql.jdbc.Driver
配置：
hive --config /user/hadoop/hive-0.9.0/conf/hive-site.xml
指定配置目录
hive -hiveconfig fs.default.name=localhost -hiveconf mapred.job.tracker=lcoalhost:8021
为单个会话配置属性，使用一个伪分布集群
hive>set hive.enforce.bucketing=true;
set命令更改设置，对于某个特定的查询修改和MapReduce作业很有用，不加参数会显示现在的值
set -v 列出所有属性的值，包括Hadoop的默认值
show functions 获取函数列表
show function length 函数的详细说明
create external table external_table (dummy string)
location '';
load data inpath '' into table external_table; 创建外部表, 删除时只会删除元数据，不会删除数据。
如果所有的数据都由Hive来处理，那么就应该建立托管表，相反，如果Hive和其他工具处理同一个数据集，那么应该建立外部表，
普遍的做法是把存放在HDFS（由其他进程创建）的初始数据集用作外部表，然后用HIVE的变换功能把数据移到托管的Hive表。这一做法反之也成立，外部表（未必在HDFS中）可以用于从Hive导出数据供其他应用程序使用。需要使用外部表的另一个原因是你想为同一数据集关联不同的模式。
分区：
create table logs (ts bigint, line string)
partitioned by (dt string, country string);
load data local inpath '' into table logs
partition (dt='',country='');
select ts,line,dt
from logs
where country='';
桶：
连接两个在相同列上划分了桶的表，可以使用map端连接高效的实现。
create table bucketed-users (id int, name string)
clustered by (id) into 4 buckets;
Hive 使用对值进行哈希然后在除以桶的个数取余数，这样id相同的行会被分到相同的桶内。
桶内数据可以进行排序：
create table bucketed_users (id int,name string)
clustered by (id) sorted by (id asc) into 4 buckets;
下面详细解析下分桶的过程：
首先
Hive>set hive.enforce.bucketing=true 否则不会分桶处理当插入数据的时候
create table bucketed_users (id int,name string)
clustered by (id) sorted by (id asc) into 4 buckets;
创建一个users表：
create table users (id int, name string)
row format delimited
fields terminated by '\t';
将数据导入users表：
load data local inpath '/home/hadoop/users' into table users;
将users表中数据插入bucketed_users:（动态插入，后面会介绍）
insret overwrite table bucketed_users
select * from users;
将会运行一个mapreduce作业，然后查看分桶情况：
dfs -ls /user/hive/warehouse/bucketed_users;
出现4个文件：（因为桶的个数为4）
000000_0
000001_0
000002_0
000003_0
dfs -cat 可以查看每个文件的内容。
hive>select * from bucketed_users
tablesample(bucket 1 out of 4 on id);
用tablesample字句对表进行取样，只查询一部分桶，而不是整个表，相反，在没有桶的表中取样会查询真个表：
hive>select * from users
tablesample(bucket 1 out of 4 on rand());
存储格式：
Serde(序列化和反序列化工具)定义Hive中的“行格式”。
序列化：执行insect、ctas操作的时候执行序列化工作，Serde会把Hive的数据内部表示形式序列化成字节形式写入输出文件中去。
反序列化：当执行查询操作的时候，Serde会把文件中字节形式的数据行反序列化为Hive内部操作数据行时所使用的对象形式。
“文件格式”：最简单的是纯文本格式，也可以是面向行和面向列的二进制格式。也就是使用stored as的时候发生的事情，默认是文本文件。
行内默认分隔符ctrl+A，
集合默认分隔符ctrl+B（数组，map键值对，struct）
二进制存储格式：顺序文件和RCFile
create table的时候使用stored as sequencefile即可使用顺序文件。
使用顺序文件存储hive中产生的表时，一行将作为顺序文件的一条记录来存储。
面向行的存储格式对于那些只访问表中一部分行的查询比较有效，面向列的存储格式适用于行中有很多列的情况。
create table ..
row format serde 'org.......ColumnarSedde'
stored as rcfile;
以上创建的表使用面向列的存储，在创建过程中指定了面向列的Serde。
总结:
fields terminated by '\t' 前面必须跟着 row format delimited 否则会出错。
创建表的时候没有指定行内分隔符，使用load data的方式导入数据，在select的时候出行类型检查会出错，显示NULL Null
创建表的时候没有指定行内分隔符，但采用insert的动态插入方式导入数据的话，不会出错。
Hive内部使用一个叫做lazySimpleSerde的Serde来处理分割格式，是文本格式，采用这种格式有很多的好处（Mapreduce程序和Streaming处理起来很容易，）但也可以采用一些高效紧凑的二进制Serde。