-- 1. hive 建立一张表，跟已经存在的结构化的数据文件产生映射关系
-- 映射成功后，就可以通过写sql来分析这个结构化的数据，避免了写mr程序的麻烦。
-- 2.数据库---》 默认与/usr/hive/warehouse 下的文件夹对应
-- 表 ---》 数据库文件夹下面的子文件夹 /usr/hive/warehouse/test.db/t_t1
-- 表的数据位置目前不能随便存放 一定要在自动挡的数据库表文件夹下面
-- 建立表的时候肯还需要指定分割符，否则又肯映射不成功
create table t_t1(id int,name string) row format delimited fields terminated by ',';
--复杂数据类型建表array,map
-- array data: 1 zhangsan beijing,shanghai,guangzhou
create table t_array(id int,name string, work_location array<string>) row format delimited fields terminated by ' ' collection items terminated by ',';
-- map data: 1,zhangsan,dance:yes-sing:no-shopping:yes
create table t_map(id int, name string, hobby map<string,string>) row format delimited fields terminated by ',' collection items terminated by '-',map keys terminated by ':';
-- 3.建表的时候一定要根据结构化数据文件的分隔符类型，指定分隔符
-- 建表的字段格式和字段类型，要根据结构化数据中的个数类型一致
-- 分隔符一般使用内置的来指定，ROW FORMAT DELIMITED 分割字段，还是分割集合等
-- 4.分区表知道不能够在表中已存在
-- 分区字段是一个虚拟的字段，不存放任何数据
-- 分区字段的数据来自于装载分区表数据的时候指定的
-- 分区表的指定，在hdfs上的效果就是在建立表的文件夹下面又创建了子文件
-- 这样的目的吧数据的划分更加细致，减少了查询时候全表扫描的成本，只需要按照指定的分区扫描数据并显示结果即可
create table user(id int, name string) partitioned by (country string) row format delimited fields terminated by ',';
create table day_hour_table(id int, content string) partitioned by (dt string, hour string) row format delimited fields terminated by ',';
-- 加载数据
load data local inpath '/root/hivedata/user.txt' into table user partitioned by (country:'China');
load data local inpath '/root/hivedata/map.txt' into table t_map;
-- 5.分桶表 创建之前 需要开启分桶功能
set hive.enforce.bucketing=true;
set mapreduce.job.reduces=4;
-- 分桶表创建的时候 分桶字段必须是表中已经存在的字段
-- 也就是说你要按照表中的那个字段进行分开
-- 针对分桶表的数据导入 load data 方式不能狗导成分桶表的数据， 没有分桶效果，
-- 原因在于load 本质上相当于hive帮我们执行hadoop fs -put命令
create table stu_buck(Sno int,Sname string, Sex string,Sage int,Sdept string)
clustered by(Sno)
into 4 buckets
row format delimited fields terminated by ',';
--分桶表加载数据,创建一个临时表student,把数据加载到临时表中，在从临时表中把数据插入到分桶表中
create table student(Sno int,Sname string, Sex string,Sage int,Sdept string);
load data local inpath '/root/hivedata/students.txt' into table student;
-- 分桶表的数据采用insert+select插入的数据来自于查询结果（查询时候执行了mr程序）
-- 对应mr当中的partitionor
-- 默认分桶规则，按照指定的分桶字段cluster by哈希值的分桶个数 set mapreduce.job.reduces=?
-- 分桶表也是把表说映射的结构化数据文件分成更细致的部分，但是更多的是用在join查询提供效率之上，
-- 只需要把join的字段在各自表当中进行分桶操作即可
insert overwrite table stu_buck select * from student cluster by(Sno);
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-- 6. 内部表、外部表
-- 建内部表
create table student(Sno int,Sname string, Sex string,Sage int,Sdept string) row format delimited fields terminated by ',';
-- 建外部表
create external table ex_student(Sno int,Sname string, Sex string,Sage int,Sdept string) row format delimited fields terminated by ' ' location '/stu';
-- 加载数据:
-- 不需要load data装载，直接把数据文件上传到外部表所在目录，就可以自动映射
-- external关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径(location)
-- 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，而外部表值删除元数据，不会删除数据。
-- 7. 复制表
-- 只复制表结构，不复制数据
create table t_t2_copy like t_t2;
-- 8. 修改表
-- 增加分区
-- //添加一个分区
alter table table_name add partition(dt='20200101') location '/usr/hive/warehouse/table_name/dt='20200101'';
-- //添加多个分区
alter table table_name add partition(dt='2008-08-08', country='us') location '/path/to/us/part080808'
partition(dt='2008-08-09', country='us') location '/path/to/us/part080809';
-- 删除分区
alter table table_name drop if exist partition(dt='2008-08-08');
alter table table_name drop if exist partition(dt='2008-08-08', country='us');
-- 修改分区
alter table table_name partition(dt='2008-08-08') rename to partition(dt='2008-08-09')
-- 添加列
alter table table_name add|replace columns(col_name, string);
-- 修改列
ALTER TABLE test_change CHANGE a a1 INT;
ALTER TABLE test_change CHANGE a a1 string AFTER b;
ALTER TABLE test_change CHANGE b b1 INT FIRST;
-- 表重命名
ALTER table table_name RENAME TO new_table_name;
--9.显示命令
show databases|schemas;
show tables;
show partitions table_name;
show functions;--显示当前版本hive支持的所有方法
desc extended table_name;
desc formatted table_name;
describe database database_name;
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-- DML操作
-- Load
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE table_name [PARTITION](partition_name)
-- Insert
-- hive中insert主要是结合select查询语句使用，将查询结果插入到表中
insert overwrite table stu_buck select * from student cluster by(Sno);
-- insert多重插入
create table source_table (id int,name string) row format delimited fields terminated by ',';
create table test_insert1 (id int) row format delimited fields terminated by ',';
create table test_insert2 (name string) row format delimited fields terminated by ',';
from source_table
insert overwrite table test_insert1
select id
insert overwrite table test_insert2
select name;
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-- 动态分区插入
set hive.exec.dynamic.partition=true; --是否开启动态分区，默认false
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; --动态分区的模式，默认strict,表示必须指定一个分区为静态分区，nonstrict模式允许所有的分区字段都可以使用动态分区
--需求：将dynamic_partition_table中的数据按照时间(day),插入到目标表d_p_t的相应分区中
-- 原始表：
create table dynamic_partition_table(day string,ip string) row format delimited fields terminated by ',';
load data local inpath '/root/hivedata/dynamic_partition_table.txt' into table dynamic_partition_table;
2015-05-10,ip1
2015-05-13,ip2
2015-05-11,ip3
2015-08-10,ip4
2015-06-10,ip5
2015-07-10,ip6
-- 目标表
create table d_p_t(ip string) partitioned by (month string,day string);
--动态插入
insert overwrite table d_p_t partition(month,day)
select ip,substr(day,1,7) as month,day
from dynamic_partition_table;
--动态分区是通过位置来对应分区值的，原始表select出来的值和输出partition的值的关系仅仅是通过位置来确定的，和名字并没有关系。
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--导出表数据
--语法结构
INSERT OVERWRITE[LOCAL] DIRECTORY directory1 SELECT ...FROM...
multiple inserts;
FROM from_statement
INSERT OVERWRITE[LOCAL] DIRECTORY directory1 select_stament1
[INSERT OVERWRITE[LOCAL] DIRECTORY directory1 select_stament2]...
-- 数据写入到文件系统时进行文本序列化，且每列用^A来区分，
为换行符
-- 查询结果导入到文件系统
-- 将查询结果保存到指定的文件目录(local|hdfs)
insert overwrite local directory '/root/exportdata' select * from d_p_t;
insert overwrite directory '/home/hadoop/test' select * from d_p_t; (hdfs)
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-- 分桶、排序等查询:cluster by,sort by,distribute by
select * from student cluster by(Sno);
insert overwrite table stu_buck
select * from student cluster by(Sno) sort by(Sage); --报错，cluster和sort不能共存
-- 对某列解析分桶的同时，，根据另一列进行排序
insert overwrite table stu_buck
select * from student distribute by(Sno) sort by(Sage asc);
-- 总结：cluster(分且排序，必须一样)== distribute(分)+sort(排序)(可以不一样)
-- 说明:
-- 1.order by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer,会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间
-- 2.sort by 不是全局排序，1其在数据进入reducer前完成排序。因此，如果用sort by进行排序，并且设置
-- mapred.reduce.tasks>1,则sort by只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序
-- 3.distribute by(字段)根据指定字段将数据分到不同的reducer,分发算法是hash散列。
-- 4.cluster by(字段)除了只有distribute by的功能外，还会对该字段进行排序。
-- 如果distribute和sort的字段是同一个时，cluster by=distribute by+sort by
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-- Hive join
-- hive中除了支持和传统数据库中一样的内连接，外连接，左右连接，还支持left semi join 和cross join,
-- hive只支持等值连接（a.id=b.id）
-- join练习
create table a(id int,name string) row format delimited fields terminated by ',';
create table b(id int,name string) row format delimited fields terminated by ',';
load data local inpath '/root/hivedata/a.txt' into table a;
load data local inpath '/root/hivedata/b.txt' into table b;
select * from a inner join b on a.id=b.id;
select * from a left join b on a.id=b.id;
select * from b right join a on a.id=b.id;
select * from a full outer join b on a.id=b.id;
--left semi join
select * from a left semi join b on a.id=b.id;
--相当于
select a.id,a.name from a where a.id in (select b.id from b);--在hive中效率极低
select a.id,a.name from a join b on a.id=b.id;
select * from a inner join b on a.id=b.id;
--cross join(##慎用)
--返回两个表的笛卡儿积结果，不需要指定关联键
select a.*,b.* from a cross join b;
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-- hive参数配置
-- 输入$HIVE_HOME/bin/hive -H或者-help
-- -i: 初始化HQL文件
-- -e：从命令行执行指定的HQL
-- -f:执行HQL脚本
-- -v:输出执行的HQL语句到控制台
-- -p <port> connect to hive server on port number
-- -hiveconf x=y Use this to set hive/hadoop configuration variables
$HIVE_HOME/bin/hive -e 'select * from a'
$HIVE_HOME/bin/hive -f /home/my/hive-script.sql
--对于一般的参数，有三种设定方式：
-- 配置文件：全局有效 hive-defalut.xml, hive-site.xml
-- 命令行参数：对hive启动实例有效 $HIVE_HOME/bin/hive -e 'select * from a'
-- 参数声明：对hive连接的session有效 set hive.exec.dynamic.partition=true;
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-- hive特殊分隔符
create table t_bi_reg(id int,name string)
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
with serdeproperties(
'input.regex'='(.*)\|\|(.*)'
'output.format.string'='%1$s %2$s'
)stored as textfile;