HIVE初步（一）：基本语法

创建表

首先看一个🌰

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] `default`.`video_all`(
`cuid` string,
`totalpv` int COMMENT '总 pv',
`activedays` int COMMENT '活跃天数',
`firstday` string,
`lastday` string
) 
PARTITIONED BY (
    `day` string COMMENT 'partition_stat_date SAMPLE 20160124'
    )
CLUSTERED BY (`cuid`)
SORTED BY (`cuid` desc)
INTO 4 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION
'hdfs://yq01-build-hdfs.dmop.baidu.com:54310/user/midway/video_statistics/monthly'

create table语法和sql语句非常类似，特别的是以下几点
1.external可选：external为外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），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，删除外部表时也只删除元数据，不会删除表中的数据；不选external时，会将数据移动到数据仓库指向的路径，删除时数据跟着被删除掉。
2.PARTITIONED BY 分区方式
根据某一个key(不在create table里面)对数据进行分区，如本例中，体现在HDFS上就是 table目录下有多个不同的分区文件夹，eg：hdfs://yq01-build-hdfs.dmop.baidu.com:54310/user/midway/video_statistics/monthly/20160124
3.ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY
hive没有严格的格式要求，只需要指定文件中列分隔和行分隔方式即可
4.CLUSTERED BY
除partition之外，还可以通过cluster进行分桶。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。好处有：1.查询效率更高；2.取样更方便

修改表

#增加分区
ALTER TABLE `default`.`video_all` ADD PARTITION (day='20190401') 
#表重命名
ALTER TABLE `default`.`video_all` RENAME TO `video_eg` 
#增加/更新列
ALTER TABLE `default`.`video_all` ADD COLUMNS (user_type string)
#插入（若重复则覆盖）
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 SELECT ... FROM ...
#select
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... 
FROM table_reference
[WHERE where_condition] 
[GROUP BY col_list [HAVING condition]] 
[CLUSTER BY col_list 
  | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list] 
] 
[LIMIT number]
#join
SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id)

语法基本和sql类似，需要注意的是，MapReduce的执行方式：
1.order by：全局排序，因而只有一个reducer。数据规模大时，时延较久
2.sort by:可以是多个reducer，当reducer设置大于1时，保证每个reducer中的排序
3.distribute by：根据指定的内容将数据分到同一个reducer
4.cluster by = distribute by + sort by
4.join by:
a.如果join中多个表的 join key 是同一个，则 join 会被转化为单个 map/reduce 任务
b.不同join key，则有几个join key，则有几个map/reduce任务
c.reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最后一个表将结果序列化到文件系统。这一实现有助于在 reduce 端减少内存的使用量。实践中，应该把最大的那个表写在最后（否则会因为缓存浪费大量内存)。

保存select结果

#新创建表存数据
create table new_table
as
select * from old_table
#插入已存在的表
insert into new_table
select col_0, col_1 from old_table
#存入特定路径
insert overwrite [local] directory '/home/hadoop/test'
select * from old_table;