HIve(一)

创建数据库

创建一个数据库，数据库在HDFS上的默认存储路径是/usr/hive/warehouse/*.db

create database db_hive;

避免要创建的数据是已经存在错误，增加if not exists 判断。

create database db_hive if not exists db_hive;

创建一个数据库，指定数据库在HDFS上存放的位置

create databaes db_hive2 location '/db_hive2';

查询数据库

显示数据库

show databases;
show databases like 'db_hive*';

查看数据库详情

显示数据库信息

desc database db_hive;

显示数据库详细信息，extended

desc database extended db_hive;

修改数据库

用户可以使用ALTER DATABASE命令为某个数据库的DBPROPERTIES设置键-值对属性值，来描述这个数据库的属性信息。数据库的其他元数据信息都是不可更改的，包括数据库名和数据库所在的目录位置。

alter database db_hive set dbproperties('createtime'='20170830');

删除数据库
- - drop database db_hive2;
- 如果删除的数据库不存在，最好采用 if exists判断数据库是否存在
  - drop database db_hive;
- 如果数据库不为空，可以采用cascade命令，强制删除
  - drop database db_hive;
创建表
- 建表语句
  - create table table_name ( .. ..) ROW FORMAT
  - ```
  CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name 
  [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
  [COMMENT table_comment] 
  [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
  [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) 
  [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] 
  [ROW FORMAT row_format] 
  [STORED AS file_format] 
  [LOCATION hdfs_path]
```
- 字段解释说明
  - CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
  - 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，而外部表只删除元数据，不删除数据。
  - COMMENT：为表和列添加注释。
  - PARTITIONED BY创建分区表
  - CLUSTERED BY创建分桶表
  - SORTED BY不常用
  - ROW FORMAT
    - DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char] | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]
    - 用户在建表的时候可以自定义SerDe或者使用自带的SerDe。如果没有指定ROW FORMAT 或者ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的SerDe，Hive通过SerDe确定表的具体的列的数据。
      
      SerDe是Serialize/Deserilize的简称，目的是用于序列化和反序列化。
  - STORED AS指定存储文件类型
    - 常用的存储文件类型：SEQUENCEFILE（二进制序列文件）、TEXTFILE（文本）、RCFILE（列式存储格式文件）
    - 如果文件数据是纯文本，可以使用STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCEFILE。
  - LOCATION ：指定表在HDFS上的存储位置。
  - LIKE允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。
管理表

- 理论
  - 默认创建的表都是所谓的管理表，有时也被称为内部表。因为这种表，Hive会（或多或少地）控制着数据的生命周期。Hive默认情况下会将这些表的数据存储在由配置项hive.metastore.warehouse.dir(例如，/user/hive/warehouse)所定义的目录的子目录下。当我们删除一个管理表时，Hive也会删除这个表中数据。管理表不适合和其他工具共享数据。

- 案例实操
  - 普通创建表

create table if not exists student2(

id int, name string

)

row format delimited fields terminated by '\t'

stored as textfile

location '/user/hive/warehouse/student2';

- - 根据查询结果创建表（查询的结果会添加到新创建的表中）

create table if not exists student3 as select id, name from student;

- - 根据已经存在的表结构创建表

create table if not exists student4 like student;

外部表
- 理论
  - 因为表是外部表，所以Hive并非认为其完全拥有这份数据。删除该表并不会删除掉这
    份数据，不过描述表的元数据信息会被删除掉。
- 管理表和外部表的使用场景
  - 每天将收集到的网站日志定期流入HDFS文本文件。在外部表（原始日志表）的基础上做大量的统计分析，用到的中间表、结果表使用内部表存储，数据通过SELECT+INSERT进入内部表。
案例实操
- 分别创建部门和员工外部表，并向表中导入数据。
  - 建表语句
    - 创建部门表

create external table if not exists default.dept(

deptno int,

dname string,

loc int

)

row format delimited fields terminated by '\t';

- - - 创建员工表

create external table if not exists default.emp(

empno int,

ename string,

job string,

mgr int,

hiredate string,

sal double,

comm double,

deptno int)

row format delimited fields terminated by '\t';

- - 向外部表中导入数据
    - 导入数据
      - load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into table default.dept;
      - load data local inpath '/opt/module/datas/emp.txt' into table default.emp;
管理表与外部表的互相转换
- 查询表的类型
  - desc formatted student2;
- 修改内部表student2为外部表
  - alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');
- 查询表的类型
  - desc formatted student2;
- 修改外部表student2为内部表
  - alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='FALSE');
- 查询表的类型
  - desc formatted student2;
- 注意：('EXTERNAL'='TRUE')和('EXTERNAL'='FALSE')为固定写法，区分大小写！
分区表
- 分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。
- 分区表基本操作
  - 引入分区表（需要根据日期对日志进行管理）
    - /user/hive/warehouse/log_partition/20170702/20170702.log
    - /user/hive/warehouse/log_partition/20170703/20170703.log
    - /user/hive/warehouse/log_partition/20170704/20170704.log
  - 创建分区表语法

hive (default)> create table dept_partition(deptno int, dname string, loc string)partitioned by (month string)row format delimited fields terminated by '\t';

- - 加载数据到分区表中
    - load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into table default.dept_partition partition(month='201709');
    - load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into table default.dept_partition partition(month='201708');
    - load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into table default.dept_partition partition(month='201707’);

- - 查询分区表中数据
    - 单分区查询
      - select * from dept_partition where month='201709';
    - 多分区联合查询

select * from dept_partition where month='201709'
 union
select * from dept_partition where month='201708'
 union
 select * from dept_partition where month='201707';

- - 增加分区
    - 创建单个分区
      - alter table dept_partition add partition(month='201706') ;
    - 同时创建多个分区
      - alter table dept_partition add partition(month='201705') partition(month='201704');
  - 删除分区
    - 删除单个分区
      - alter table dept_partition drop partition (month='201704');
    - 同时删除多个分区
      - alter table dept_partition drop partition (month='201705'), partition (month='201706');
  - 查看分区表有多少分区
    - show partitions dept_partition;
  - 查看分区表结构
    - show partitions dept_partition;
- 分区表注意事项
  - 创建二级分区表

hive (default)> create table dept_partition2(

deptno int, dname string, loc string

)

partitioned by (month string, day string)

row format delimited fields terminated by '\t';

- - 正常的加载数据
    - 加载数据到二级分区表中
      - load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into table default.dept_partition2 partition(month='201709', day='13');
  - 查询分区数据
    - select * from dept_partition2 where month='201709' and day='13';
- 把数据直接上传到分区目录上，让分区表和数据产生关联的三种方式
  - 方式一：上传数据后修复
    - 上传数据
      - dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/dept_partition2/month=201709/day=12;
      - dfs -put /opt/module/datas/dept.txt /user/hive/warehouse/dept_partition2/month=201709/day=12;
    - 查询数据（查询不到刚上传的数据）
      - select * from dept_partition2 where month='201709' and day='12';
    - 执行修复命令
      - msck repair table dept_partition2;
    - 再次查询数据
      - select * from dept_partition2 where month='201709' and day='12';
  - 方式二：上传数据后添加分区
    - 上传数据
      - dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/dept_partition2/month=201709/day=11;
      - dfs -put /opt/module/datas/dept.txt /user/hive/warehouse/dept_partition2/month=201709/day=11;
    - 执行添加分区
      - alter table dept_partition2 add partition(month='201709', day='11');
    - 查询数据
      - select * from dept_partition2 where month='201709' and day='11';
  - 方式三：创建文件夹后load数据到分区
    - 创建目录
      - dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/dept_partition2/month=201709/day=10;
    - 上传数据
      - load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into table dept_partition2 partition(month='201709',day='10');
    - 查询数据
      - select * from dept_partition2 where month='201709' and day='10';

分桶
- 分桶实际上是对文件（数据）的进一步切分
- Hive默认关闭分桶
- 作用：在往分桶表中插入数据的时候，会根据 clustered by 指定的字段进行hash分区对指定的buckets个数进行取余，进而可以将数据分割成buckets个数个文件，以达到数据均匀分布，可以解决Map端的“数据倾斜”问题，方便我们取抽样数据，提高Map join效率
- 分桶字段需要根据业务进行设定
开启分桶开关
- set hive.enforce.bucketing=true;
建立分桶表

create table students_buks
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
CLUSTERED BY (clazz) into 12 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

往分桶表中插入数据
- 直接使用load data 并不能将数据打散
- load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' into table students_buks;
- 需要使用下面这种方式插入数据，才能使分桶表真正发挥作用
- insert into students_buks select * from students;
https://zhuanlan.zhihu.com/p/93728864 Hive分桶表的使用场景以及优缺点分析

Hive JDBC

启动hiveserver2
- hive --service hiveserver2 &或者hiveserver2 &、
新建maven项目并添加两个依赖

  <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>2.7.6</version>
    </dependency>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-jdbc -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hive</groupId>
        <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
        <version>1.2.1</version>
    </dependency>

编写JDBC代码

```java
import java.sql.*;

public class HiveJDBC {
    public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, SQLException {
        Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");
        Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://master:10000/test3");
        Statement stat = conn.createStatement();
        ResultSet rs = stat.executeQuery("select * from students limit 10");
        while (rs.next()) {
            int id = rs.getInt(1);
            String name = rs.getString(2);
            int age = rs.getInt(3);
            String gender = rs.getString(4);
            String clazz = rs.getString(5);
            System.out.println(id + "," + name + "," + age + "," + gender + "," + clazz);
        }
        rs.close();
        stat.close();
        conn.close();
    }
}

posted @ 2021-09-27 22:01 钟心意阅读(78) 评论(0) 收藏举报

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钟心意

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