1.Hive中的数据库：
它是表的一个目录或者命名空间，用来避免表命名冲突，我们通常使用数据库来将生产表组织成逻辑组。
基本命令：
（1）创建一个数据库（如果不存在该数据库）：
create database if not exists time;
（2）查看Hive中所包含的所有数据库：
show databases;
注：Hive会为每个数据库创建一个目录，数据库中的表将会以这个数据库目录的子目录形式存储，有一个例外是default数据库中的表，default目录中的表会默认直接存储在hive.metastore.warehouse.dir之下。
我们可以设置属性hive.cli.print.current.db=true来让hive的CLI显示的指出当前工作在哪一个数据库下：
如上，先是在default目录下，使用use time;命令后切换到time数据库下。
2. Hive中数据的保存：
分为元数据、“真实”数据和日志：
（1）元数据：默认情况下，Hive元数据保存在内置的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。为了支持多用户多会
话，则需要一个独立的元数据库，笔者使用 MySQL 作为元数据库，Hive 内部对 MySQL 提供了很好的支持。
我们可以进入mysql中查看hive中表的元数据：
默认的元数据的表有：
其中主要涉及的表有：
例如：我们在mysql中查看hive元数据信息的TBLS表：
作为对照，我们查看hive中是否存在log表和hive_test表：
注：在hive的安装过程中有三种模式：
内置模式：元数据保持在内嵌的Derby模式，只允许一个会话连接
本地独立模式：在本地安装Mysql，把元数据放到Mysql内
远程模式：元数据放置在远程的Mysql数据库
（2）“真实”数据：存在hdfs上。
（3）日志：存在本地/tmp/${user_name}/hive.log （例如：/tmp/hadoop/hive.log 是笔者的存放路径）
3. Hive中的表：分为内部表（又叫管理表）和外部表。
（1）若创建内部表，会将数据移动到数据仓库指向的路径。在删除内部表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除；
（2）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（即数据已经存在hdfs上，新创建的表指向它）。外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来
说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。
4. 对表进行分区：
（1）在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因
此建表时引入了partition概念——>更快的查询，提高性能！
（2）分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。如果需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参
partitioned by。
eg：create table employees (name string , salary string) partitioned by (country string , state string);
此时我们只是声明了employees表有分区结构，但还没有创建分区，我们可以通过载入数据的方式创建分区，也可以通过alter命令增加、修改、删除分区。如下笔者使用第一种方法创建分区并上传数据：
eg：load data local inpath '/home/hadoop/extend/data_employees' into table employees partition (country='US',state='CA');
Hive会创建这个分区对应的目录，并上传文件到这个目录下。
注：Hive并不会验证用户装载的数据和表的模式是否匹配。然而，Hive会验证文件格式是否和表结构定义的一致，即如果在表创建时定义的存储格式是SEQUENCEFILE，那么装载进去的文件也必须是sequencefile格式。