1.hive的安装
解压就完事了
配置/etc/profile环境变量
启动hdfs
启动hive
cp $HIVE_HOME/lib/jline.xxxxx $HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/lib
2.show databases;查看数据库
3.show tables;
4.create database xxxxx
5.desc tablename;
6.create table tablename(column columnType....)
tinyInt smallint int bigint String float double array struct map timestamp binary
7.show create table;查看表的详细信息
8.'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe' 切分的类，在使用这个hdfs中文件的时候，我们要用到这个类进行切分，
一定是在查询数据的时候进行切分的，所以是懒加载的
'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'在取hdfs中数据的时候，我们其实是将mr提交完毕以后用mapper进行数据读取的，读取的时候用到的就是textInputFormat
进行的数据读取
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' mr任务在执行的时候，读取完毕的数据要输出到一个文件中，那么输出的时候只要value不要key
'hdfs://master:9000/user/hive/warehouse/student'指向的是一个hdfs中的文件夹目录，这个目录中的所有数据都是这个表中的数据
9. 默认情况下在我们没有设置这个数据库连接的时候，那么存储的数据位置就在当前的目录中，默认用的derby数据库，那么这个数据库就是hive本地自带的，存储
的位置就在当前目录中
10.如果换了一个启动目录那么对应的信息就不存在了，为了保证数据的持久性，我们将数据存放到一个mysql中
11.安装mysql rpm -qa|grep mysql
rpm -e --nodeps xxx.mysql.xxxx
rpm -ivh MysqlServer ....
rpm -ivh MysqlClient...
service mysql start
/usr/bin/mysql_secure_installation
进行设置
eg:千万不需要disallow远程用户登陆
12.mysql -uroot -p -h 使用客户端登陆服务端
13.将mysql数据库中的mysql数据库的user表中的host改为%就可以统配所有的ip地址
grant all privileges on *.* to root@"%" identified by "123456";
flush privileges;
delete from user where host!="%";
service mysql restart;
14.关于mysql的常识
千万别删除元root用户
15.配置数据库的远程连接，创建hive数据库的时候要选择latin1编码格式，如果使用的是navicate这个工具 latin swedish
16.在hive中的所有的数据都存在hdfs中，其实一个表对应的是一个文件夹
/user/hive/warehouse是hive存放文件的基础目录，默认不变直接指向这个目录
这个是根目录，创建的数据库会在这个目录中存在一个叫xxx.db的一个文件夹 创建一个表就会产生一个和表明一样的文件夹
如果想要更换位置 create .... location "hdfs:xx:9000/xxxxx"
17.默认进入到hive中的时候，不需要选择数据库，默认会有一个数据库default
默认进入就是default数据库，这个数据库的目录在/user/hive/warehouse/这个目录中
如果创建的是default数据库中的表，那么这个表的文件夹在/user/hive/warehouse/里面
如果是自己创建的数据库，/user/hive/warehouse/xx.db/文件夹
18.插入数据
stored as textFile我们创建的这个表的数据在hdfs中，那么存储的时候是以文本形式存储的
在hive中是和hdfs保持长连接 dfs -command 和原来的hdfs的命令是一样的
19.hdfs中的分隔符
如果我们不指定分隔符的话，那么默认的分隔符就是^A,如果模板中不指定用什么进行分割，那么hive对一个数据默认会按照^A
进行分割，虽然我们在insert的数据中没有看到但是确实按照^A分割的
create table stu120(id int,name string) row format delimited fields terminated by " "；
20.加载数据
直接将数据放入hdfs的对应的表的路径中
通过hive命令加入数据 load data [local] inpath "本地路径" [overwrite] into table tablename;
如果将一个hdfs中的文件加入到表中，那么这个文件直接被移除掉
21.hive中的DDL关于表的修改
drop table tableName;删除表
删除的是元数据和表中的数据
内部表我们自己创建的表如果没有指定那么就是internal，内部表的元数据和hdfs中的数据可以一起删除
一般创建的表都是外部表external
创建的表的类型managed_table / external table
外部表在删除的时候只删除元数据，hdfs中的数据不丢失
外部表一般作为共享数据使用
22.DDL
修改表的名字 alter table tablename rename to newName;
修改 表中的字段信息：alter table tablename change column oldColumn newColumn columnType
eg:注意模板的类型，如果和文件映射不对应，那么就不显示这个数据不会报错
添加字段：alter table tablename add columns(column columnType....)
如果模板中的字段太多，那么就会有一部分的列没有数据，但是不会报错
替换字段：alter table tablename replace columns(col colType.....)一次性替换所有的字段，不能单独的替换某个字段
23.DML数据库的sql语句
insert update delete select
hive本质是一个数据仓库，只是存放数据
前几个版本完全不支持insert，现在支持了，但是我们完全不推荐使用
select column from table where group by having order by limit;
子查询中有 = in
根据查询语句关键字的顺序进行学习：
t_emp员工表 t_dept部门表
empno int
ename string
job string
salary double
bonus double
hiredate string
mgr int
deptno int
create table t_emp (empno int,ename string,job string,salary double,bonus double,hiredate string,mgr int,deptno int);
INSERT INTO `t_emp` VALUES ('7369', 'zqq', 'CLERK', '7902', '1980-04-08', '800.00', null, '20');
INSERT INTO `t_emp` VALUES ('7499', 'lsz', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-20', '1600.00', '300.00', '30');
INSERT INTO `t_emp` VALUES ('7521', 'wxk', 'SALESMAN', '7698', '1981-02-22', '1250.00', '500.00', '30');
INSERT INTO `t_emp` VALUES ('7566', 'zhangsan', 'MANAGER', '7839', '1981-05-05', '2975.00', null, '20');
INSERT INTO `t_emp` VALUES ('7654', 'lisi', 'SALESMAN', '7698', '1981-12-28', '1250.00', '1400.00', '30');
INSERT INTO `t_emp` VALUES ('7698', 'aa', 'MANAGER', '7839', '1981-06-01', '2850.00', null, '30');
INSERT INTO `t_emp` VALUES ('7782', 'bb', 'MANAGER', '7839', '1981-07-09', '2450.00', null, '10');
INSERT INTO `t_emp` VALUES ('7788', 'liudingkun', 'ANALYST', '7566', '1982-10-09', '3000.00', null, '20');
INSERT INTO `t_emp` VALUES ('7839', 'king', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', '5000.00', null, '10');
INSERT INTO `t_emp` VALUES ('7844', 'lw', 'SALESMAN', '7698', '1981-09-08', '1500.00', '0.00', '30');
INSERT INTO `t_emp` VALUES ('7876', 'jjw', 'CLERK', '7788', '1983-04-05', '1100.00', null, '20');
INSERT INTO `t_emp` VALUES ('7900', 'wzw', 'CLERK', '7698', '1981-03-03', '950.00', null, '30');
INSERT INTO `t_emp` VALUES ('7902', 'wjh', 'ANALYST', '7566', '1981-07-03', '3000.00', null, '20');
INSERT INTO `t_emp` VALUES ('7934', 'wangke', 'CLERK', '7782', '1982-06-23', '1300.00', null, '10');
==============================
deptno int
dname string
location string
deptno int,danem string,location string
create table t_dept (deptno int,dname string,location string);
INSERT INTO `t_dept` VALUES ('10', 'ACCOUNTING', 'NEW YORK');
INSERT INTO `t_dept` VALUES ('20', 'RESEARCH', 'DALLAS');
INSERT INTO `t_dept` VALUES ('30', 'SALES', 'CHICAGO');
INSERT INTO `t_dept` VALUES ('40', 'OPERATIONS', 'BOSTON');
where = ！= <> < > is null is not null
都支持
在研发部的人员有谁？
select * from t_emp e,(select deptno from t_dept where dname="yfabu")t where e.deptno = t.deptno;
我们在使用子查询的时候那么这个键不能用=，我们一般使用join关联来代替
查询每个部门最高的薪资的人？
select e.ename,t.max,t.deptno
from t_emp e,
(select max(salary) max,deptno from t_emp group by deptno)t
where e.salary = t.max and e.deptno = t.deptno
哪个部门的员工大于三个人？
select count(*),deptno from t_emp group by deptno having count(*)>3
哪个部门的平均工资大于5000；
select avg(salary),deptno from t_emp group by deptno having avg(salary)>5000
最高工资的那个人所属的部门有哪些人？
select e1.* from t_emp e1,
(select deptno from t_emp e,(select max(salary) max from t_emp)t where e.salary=t.max)t2
where e1.deptno = t2.deptno
谁的工资比tom的工资高？
select * from t_emp where salary >(select salary from t_emp where ename="tom")
select * from t_emp e,(select salary from t_emp where ename="tom")t where e.salary>t.salary;
在子查询中不能是使用>=<,等值或者不等值连接
全公司最高工资的两个人所在部门的员工名单？
limit 0,2这个写法是mysql hive中的sql语句写法是limit 2没有从什么位置开始，只有多长
eg:在hdfs中使用命令是dfs -command file;
eg:在hive中使用linux的命令 !command ;
select e.* from
t_emp e,
(select deptno,salary from t_emp order by salary desc limit 2)t
where e.deptno = t.deptno;
tom的下属有哪些人？
select e. * from t_emp e,
(select empno from t_emp where ename="tom")t
where e.mgr=t.empno
========================原理和优化==================================
groupBy分组？会造成一个数据倾斜
1.解决方案：将输入在map端进行部分的打乱重分
set hive.groupby.skewindata=true;
2.在map到reduce端的时候设置combiner进行合并
set hive.map.aggr=true;
3.在combiner进行合并的时候要知道数据量的大小，如果不是特别大就不需要进行合并
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000;如果数据小于10w条那么没必要合并
4.看在combiner合并期间做的合并率
set hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5
order by是排序？全局排序，reduce就应该是一个
其实orderby就是一个reduce在进行排序处理，那么压力特别大，并且容易产生宕机
那么我们在使用这个order by的时候就不能进行全局排序，加上limit
set hive.mapred.mode = strict;
在严格模式下如果向使用order by进行排序，那么必须使用limit进行指定条数
sort by排序,不是全局排序，单个reduce的排序
问题：将每个部门的数据都按照工资进行倒序？
set mapreduce.job.reduces=3;
select * from t_emp distribute by deptno sort by salary desc;