Hive基础语法5分钟速览

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

1.hive创建数据库

CREATE DATABASE|SCHEMA [IF NOT EXISTS] <database name>;

2.hive创建表

hive里一般有两种表的结构，表(内部表)和外部表，以下分别是两种表的创建代码：

--内部表
CREATE TABLE phone_info(id int, name String, storage String, price double)
ROW FORMAT DELIMITED //代表一行是一条记录
FIELDS TERMINATED BY '\t'//列是按照table键分开
STORED AS TEXTFILE[SEQUENCEFILE];//二种最常见的存储格式，一般可以不写

--外部表
CREATE EXTERNAL TABLE phone_external(id int, name String, price double)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '</zengzc/phone.txt>';//这里填写外部表数据的hdfs地址，若不指定，则默认存储于/user/hive/warehouse文件夹下以外部表的表名创建一个文件夹，并将属于这个表的数据存放在这里；这里也是内部表的存储位置。

3.hive表中导入数据

load data local inpath '/home/zengzc/xxx.txt' into table phone_info;

4.hive删除表

DROP TABLE IF EXISTS phone_info;

5.hive创建临时表存储中间结果

CREATE TABLE temp_info AS
SELECT id phone_id, name phone_name, price FROM phone_info
SORT BY phone_id;

6.hive简单的查询语句

SELECT * FROM temp_info;

SELECT id phone_id,name phone_name FROM phone_info;

SELECT a.ip,a.name,b.username FROM phone_info a INNER JOIN user b on (a.ip=b.ip);

7.hive批量插入数据到表

CREATE TABLE phone_info_like LIKE phone_info; //复制表的结构

INSERT INTO phone_info_like SELECT * FROM phone_info;

INSERT OVERWRITE phoen_info_like SELECT * FROM phone_info; //into是追加数据，overwrite是覆盖以及存在的数据，属于重复性校验

8.hive分区表

CREATE TABLE part_table (
  id int,
  name String,
  ip String,
  city String,
  date String
)
PARTITIONED BY (part_flag String) //这里的分区字段可以是表中字段也可以是指定的字段
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY ',';

load data local inpath '/home/zengzc/test.txt' into table part_table partition(part_flag='part1');
load data local inpath '/home/zengzc/test1.txt' into table part_table partition(part_flag='part2');

select * from part_table where part_flag='part1';