hive表分为内部表和外部表。
外部表在删除的时候并不会删除到hdfs中的文件，比较安全，所以对于重要的需要进行分析的日志建议使用外部表进行操作，这样不会出现误操作影响到日志的存储。
内部表在阐述的时候会删除掉hdfs中的文件，所以一般用于创建临时表，这样临时表在删除后，也会删除掉hdfs中的数据。
今天这里主要是对内部表转化为外部表进行相关的实验。
试验一：
建立内部表，导入数据。将内部表修改为外部表，删除该表。查看是否会删除掉hdfs中的数据。
| SQL | | 复制 | | ? |
| 01 | |
| 02 |
//创建内部表
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| 03 |
CREATE TABLE tmp.pvlog(ip STRING,CURRENT_DATE STRING,userinfo STRING) |
| 04 |
partitioned BY(ptDate STRING) ROW format delimited FIELDS TERMINATED BY '\t' ; |
| 05 |
//上传数据
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| 06 |
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/user/logs/log2012-08-14.txt' INTO TABLE tmp.pvlog partition(ptdate='2012-08-14'); |
| 07 |
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/user/logs/log2012-08-15.txt' INTO TABLE tmp.pvlog partition(ptdate='2012-08-15'); |
| 08 |
//修改为外部表
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| 09 |
USE tmp ;
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| 10 |
ALTER TABLE pvlog SET TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='TRUE'); |
| 11 |
//查询
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| 12 |
SELECT ptdate,COUNT(1) FROM tmp.pvlog GROUP BY ptdate ; |
| 13 |
能查询出数据 |
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//删除该表
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| 15 |
DROP TABLE pvlog ; |
| 16 |
//查询hdfs中的数据
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| 17 |
bin/hadoop dfs -ls /USER/hive/warehouse/tmp.db/pvlog/ptdate=* |
| 18 |
能查询到数据。 |
| 19 |
ALTER TABLE pvlog ADD partition(ptdate='2012-08-14'); |
| 20 |
ALTER TABLE pvlog ADD partition(ptdate='2012-08-15'); |
| 21 |
结论：hdfs中的数据不会被删除。
试验二：
建立内部表，将内部表修改为外部表，通过load data 导入数据。看外部表是否能通过loaddata的方式关联到hdfs。
| SQL | | 复制 | | ? |
| 01 | |
| 02 |
//创建内部表
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| 03 |
CREATE TABLE tmp.pvlog(ip STRING,CURRENT_DATE STRING,userinfo STRING) |
| 04 |
partitioned BY(ptDate STRING) ROW format delimited FIELDS TERMINATED BY '\t' ; |
| 05 |
//修改为外部表
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| 06 |
USE tmp ;
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| 07 |
ALTER TABLE pvlog SET TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='TRUE'); |
| 08 |
//上传数据
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| 09 |
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/user/logs/log2012-08-14.txt' INTO TABLE tmp.pvlog partition(ptdate='2012-08-14'); |
| 10 |
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/user/logs/log2012-08-15.txt' INTO TABLE tmp.pvlog partition(ptdate='2012-08-15'); |
| 11 |
//
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| 12 |
//查询
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| 13 |
SELECT ptdate,COUNT(1) FROM tmp.pvlog GROUP BY ptdate ; |
| 14 |
能查询出数据 |
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结论：
1.hdfs中数据可以正常导入。
2.外部表的分区与hdfs的映射关系还是同内部表一样，可以正常建立。不用额外的执行add partition来建立连接。
3.但是他不会重新维护在删除外部表前已经存在的mapping关系。所以在本实验中，查询分区数据信息只会出现度假的数据。
实验三：
创建外部表，通过hadoop的hdfs上传文件，并以hive增加分区的方式来访问数据，看是否能正常访问到数据。
| SQL | | 复制 | | ? |
| 01 | |
| 02 |
//创建内部表
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| 03 |
CREATE TABLE tmp.pvlog(ip STRING,CURRENT_DATE STRING,userinfo STRING) |
| 04 |
partitioned BY(ptDate STRING) ROW format delimited FIELDS TERMINATED BY '\t' ; |
| 05 |
//修改为外部表
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| 06 |
USE tmp ;
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| 07 |
ALTER TABLE pvlog SET TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='TRUE'); |
| 08 |
//上传数据
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| 09 |
bin/hadoop dfs -mkdir /USER/hive/warehouse/tmp.db/pvlog/ptdate=2012-08-14 |
| 10 |
bin/hadoop dfs -mkdir /USER/hive/warehouse/tmp.db/pvlog/ptdate=2012-08-15 |
| 11 |
bin/hadoop dfs -put /home/USER/logs/pvlog2012-08-14.txt /USER/hive/warehouse/tmp.db/pvlog/ptdate=2012-08-14 |
| 12 |
bin/hadoop dfs -put /home/USER/logs/pvlog2012-08-15.txt /USER/hive/warehouse/tmp.db/pvlog/ptdate=2012-08-15 |
| 13 |
//增加分区mapping
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| 14 |
ALTER TABLE pvlog ADD partition(ptdate='2012-08-14'); |
| 15 |
ALTER TABLE pvlog ADD partition(ptdate='2012-08-15'); |
| 16 |
继续查询 |
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SELECT ptdate,ptchannel,COUNT(1) FROM tmp.pvlog GROUP BY ptdate,ptchannel ; |
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可以查询到数据 |
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结论：我们也可以通过hdfs上传文件，同时手动建立分区映射关系。来导入数据。
整体结论：
1.外部表远比内部表更加安全。而且上传数据的方式与以前相同，不需要修改以前的逻辑。
2.如果外部表被错误删除，则需要重新建表，及重新创建分区与数据的映射关系。