库操作

1、创建库

语法结构

CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name

　　[COMMENT database_comment]　　　　　　//关于数据块的描述

　　[LOCATION hdfs_path]　　　　　　　　　　//指定数据库在HDFS上的存储位置

　　[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];　　　　//指定数据块属性

　　默认地址：/user/hive/warehouse/db_name.db/table_name/partition_name/…

创建库的方式

（1）创建普通的数据库

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> create database t1;

No rows affected (0.308 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> show databases;

+----------------+

| database_name  |

+----------------+

| default        |

| myhive         |

| t1             |

+----------------+

 rows selected (0.393 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

（2）创建库的时候检查存与否

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> create database if not exists t1;

No rows affected (0.176 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

（3）创建库的时候带注释

0: jdbc:hive2://hadoop3:10000> create database if not exists t2 comment 'learning hive';
No rows affected (0.217 seconds)
0: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

（4）创建带属性的库

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> create database if not exists t3 with dbproperties('creator'='hadoop','date'='2018-04-05');

No rows affected (0.255 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

2、查看库

查看库的方式

（1）查看有哪些数据库

0: jdbc:hive2://hadoop3:10000> show databases;
+----------------+
| database_name |
+----------------+
| default |
| myhive |
| t1 |
| t2 |
| t3 |
+----------------+
5 rows selected (0.164 seconds)
0: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

（2）显示数据库的详细属性信息

语法

desc database [extended] dbname;

示例

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> desc database extended t3;

+----------+----------+------------------------------------------+-------------+-------------+------------------------------------+

| db_name  | comment  |                 location                 | owner_name  | owner_type  |             parameters             |

+----------+----------+------------------------------------------+-------------+-------------+------------------------------------+

| t3       |          | hdfs://myha01/user/hive/warehouse/t3.db  | hadoop      | USER        | {date=2018-04-05, creator=hadoop}  |

+----------+----------+------------------------------------------+-------------+-------------+------------------------------------+

 row selected (0.11 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

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（3）查看正在使用哪个库

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> select current_database();

+----------+

|   _c0    |

+----------+

| default  |

+----------+

 row selected (1.36 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

（4）查看创建库的详细语句

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> show create database t3;

+----------------------------------------------+

|                createdb_stmt                 |

+----------------------------------------------+

| CREATE DATABASE `t3`                         |

| LOCATION                                     |

|   'hdfs://myha01/user/hive/warehouse/t3.db'  |

| WITH DBPROPERTIES (                          |

|   'creator'='hadoop',                        |

|   'date'='2018-04-05')                       |

+----------------------------------------------+

 rows selected (0.155 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

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3、删除库

说明

删除库操作

drop database dbname;

drop database if exists dbname;

默认情况下，hive 不允许删除包含表的数据库，有两种解决办法：

1、手动删除库下所有表，然后删除库

2、使用 cascade 关键字

drop database if exists dbname cascade;

默认情况下就是 restrict drop database if exists myhive ==== drop database if exists myhive restrict

示例

（1）删除不含表的数据库

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> show tables in t1;

+-----------+

| tab_name  |

+-----------+

+-----------+

No rows selected (0.147 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> drop database t1;

No rows affected (0.178 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> show databases;

+----------------+

| database_name  |

+----------------+

| default        |

| myhive         |

| t2             |

| t3             |

+----------------+

 rows selected (0.124 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

（2）删除含有表的数据库

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> drop database if exists t3 cascade;

No rows affected (1.56 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

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4、切换库

语法

use database_name

示例

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> use t2;

No rows affected (0.109 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

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表操作

1、创建表

语法

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]

详情请参见： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualD DL-CreateTable

•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 EXIST 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）

•LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据

•COMMENT可以为表与字段增加描述

•PARTITIONED BY 指定分区
•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。 
•STORED AS 
　　SEQUENCEFILE //序列化文件
　　| TEXTFILE //普通的文本文件格式
　　| RCFILE　　//行列存储相结合的文件
　　| INPUTFORMAT input_format_classname OUTPUTFORMAT output_format_classname //自定义文件格式
　　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 SEQUENCE 。

•LOCATION指定表在HDFS的存储路径

最佳实践：
　　如果一份数据已经存储在HDFS上，并且要被多个用户或者客户端使用，最好创建外部表
　　反之，最好创建内部表。

　　如果不指定，就按照默认的规则存储在默认的仓库路径中。

示例

使用t2数据库进行操作

（1）创建默认的内部表

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> create table student(id int, name string, sex string, age int,department string) row format delimited fields terminated by ",";

No rows affected (0.222 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> desc student;

+-------------+------------+----------+

|  col_name   | data_type  | comment  |

+-------------+------------+----------+

| id          | int        |          |

| name        | string     |          |

| sex         | string     |          |

| age         | int        |          |

| department  | string     |          |

+-------------+------------+----------+

 rows selected (0.168 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

（2）外部表

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> create external table student_ext
(id int, name string, sex string, age int,department string) row format delimited fields terminated by "," location "/hive/student";

No rows affected (0.248 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

（3）分区表

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> create external table student_ptn(id int, name string, sex string, age int,department string)

. . . . . . . . . . . . . . .> partitioned by (city string)

. . . . . . . . . . . . . . .> row format delimited fields terminated by ","

. . . . . . . . . . . . . . .> location "/hive/student_ptn";

No rows affected (0.24 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

添加分区

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> alter table student_ptn add partition(city="beijing");

No rows affected (0.269 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> alter table student_ptn add partition(city="shenzhen");

No rows affected (0.236 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

如果某张表是分区表。那么每个分区的定义，其实就表现为了这张表的数据存储目录下的一个子目录
如果是分区表。那么数据文件一定要存储在某个分区中，而不能直接存储在表中。

（4）分桶表

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> create external table student_bck(id int, name string, sex string, age int,department string)

. . . . . . . . . . . . . . .> clustered by (id) sorted by (id asc, name desc) into 4 buckets

. . . . . . . . . . . . . . .> row format delimited fields terminated by ","

. . . . . . . . . . . . . . .> location "/hive/student_bck";

No rows affected (0.216 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

（5）使用CTAS创建表

作用：就是从一个查询SQL的结果来创建一个表进行存储

现象student表中导入数据

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> load data local inpath "/home/hadoop/student.txt" into table student;

No rows affected (0.715 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> select * from student;

+-------------+---------------+--------------+--------------+---------------------+

| student.id  | student.name  | student.sex  | student.age  | student.department  |

+-------------+---------------+--------------+--------------+---------------------+

|        | 刘晨            | 女            |            | IS                  |

|        | 王风娟           | 女            |            | IS                  |

|        | 王一            | 女            |            | IS                  |

|        | 冯伟            | 男            |            | CS                  |

|        | 王小丽           | 女            |            | CS                  |

|        | 邢小丽           | 女            |            | IS                  |

|        | 赵钱            | 男            |            | IS                  |

|        | 王敏            | 女            |            | MA                  |

|        | 张立            | 男            |            | IS                  |

|        | 孙花            | 女            |            | CS                  |

|        | 孔小涛           | 男            |            | CS                  |

|        | 刘刚            | 男            |            | MA                  |

|        | 孙庆            | 男            |            | CS                  |

|        | 易思玲           | 女            |            | MA                  |

|        | 李娜            | 女            |            | CS                  |

|        | 周二            | 男            |            | MA                  |

|        | 郑明            | 男            |            | MA                  |

|        | 李勇            | 男            |            | CS                  |

|        | 包小柏           | 男            |            | MA                  |

|        | 梦圆圆           | 女            |            | MA                  |

|        | 王君            | 男            |            | MA                  |

+-------------+---------------+--------------+--------------+---------------------+

 rows selected (0.342 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

使用CTAS创建表

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> create table student_ctas as select * from student where id < 95012;

WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive  and may not be available in the future versions. Consider using a different execution 
engine (i.e. spark, tez) or using Hive .X releases.

No rows affected (34.514 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> select * from student_ctas

. . . . . . . . . . . . . . .> ;

+------------------+--------------------+-------------------+-------------------+--------------------------+

| student_ctas.id  | student_ctas.name  | student_ctas.sex  | student_ctas.age  | student_ctas.department  |

+------------------+--------------------+-------------------+-------------------+--------------------------+

|             | 刘晨                 | 女                 |                 | IS                       |

|             | 王敏                 | 女                 |                 | MA                       |

|             | 张立                 | 男                 |                 | IS                       |

|             | 孔小涛                | 男                 |                 | CS                       |

|             | 刘刚                 | 男                 |                 | MA                       |

|             | 孙庆                 | 男                 |                 | CS                       |

|             | 易思玲                | 女                 |                 | MA                       |

|             | 李娜                 | 女                 |                 | CS                       |

|             | 李勇                 | 男                 |                 | CS                       |

|             | 包小柏                | 男                 |                 | MA                       |

|             | 梦圆圆                | 女                 |                 | MA                       |

+------------------+--------------------+-------------------+-------------------+--------------------------+

 rows selected (0.445 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

（6）复制表结构

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> create table student_copy like student;

No rows affected (0.217 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

注意：

如果在table的前面没有加external关键字，那么复制出来的新表。无论如何都是内部表
如果在table的前面有加external关键字，那么复制出来的新表。无论如何都是外部表

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

2、查看表

（1）查看表列表

查看当前使用的数据库中有哪些表

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> show tables;

+---------------+

|   tab_name    |

+---------------+

| student       |

| student_bck   |

| student_copy  |

| student_ctas  |

| student_ext   |

| student_ptn   |

+---------------+

 rows selected (0.163 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

查看非当前使用的数据库中有哪些表

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> show tables in myhive;

+-----------+

| tab_name  |

+-----------+

| student   |

+-----------+

 row selected (0.144 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

查看数据库中以xxx开头的表

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> show tables like 'student_c*';

+---------------+

|   tab_name    |

+---------------+

| student_copy  |

| student_ctas  |

+---------------+

 rows selected (0.13 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

（2）查看表的详细信息

查看表的信息

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> desc student;

+-------------+------------+----------+

|  col_name   | data_type  | comment  |

+-------------+------------+----------+

| id          | int        |          |

| name        | string     |          |

| sex         | string     |          |

| age         | int        |          |

| department  | string     |          |

+-------------+------------+----------+

 rows selected (0.149 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

查看表的详细信息（格式不友好）

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> desc extended student;

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

查看表的详细信息（格式友好）

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> desc formatted student;

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

查看分区信息

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> show partitions student_ptn;

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

（3）查看表的详细建表语句

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> show create table student_ptn;

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

3、修改表

（1）修改表名

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> alter table student rename to new_student;

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

（2）修改字段定义

A. 增加一个字段

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> alter table new_student add columns (score int);

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

B. 修改一个字段的定义

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> alter table new_student change name new_name string;

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

C. 删除一个字段

不支持

D. 替换所有字段

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> alter table new_student replace columns (id int, name string, address string);

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

（3）修改分区信息

A. 添加分区

静态分区

　　添加一个

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> alter table student_ptn add partition(city="chongqing");

　　添加多个

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> alter table student_ptn add partition(city="chongqing2") partition(city="chongqing3") partition(city="chongqing4");

动态分区

先向student_ptn表中插入数据，数据格式如下图

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> load data local inpath "/home/hadoop/student.txt" into table student_ptn partition(city="beijing");

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

现在我把这张表的内容直接插入到另一张表student_ptn_age中，并实现sex为动态分区（不指定到底是哪中性别，让系统自己分配决定）

首先创建student_ptn_age并指定分区为age

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> create table student_ptn_age(id int,name string,sex string,department string) partitioned by (age int);

从student_ptn表中查询数据并插入student_ptn_age表中

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> insert overwrite table student_ptn_age partition(age)

. . . . . . . . . . . . . . .> select id,name,sex,department，age from student_ptn;

WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive  and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive .X releases.

No rows affected (27.905 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

B. 修改分区

修改分区，一般来说，都是指修改分区的数据存储目录

在添加分区的时候，直接指定当前分区的数据存储目录

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> alter table student_ptn add if not exists partition(city='beijing') 

. . . . . . . . . . . . . . .> location '/student_ptn_beijing' partition(city='cc') location '/student_cc';

No rows affected (0.306 seconds)

: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

修改已经指定好的分区的数据存储目录

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> alter table student_ptn partition (city='beijing') set location '/student_ptn_beijing';

此时原先的分区文件夹仍存在，但是在往分区添加数据时，只会添加到新的分区目录

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

C. 删除分区

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> alter table student_ptn drop partition (city='beijing');

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

4、删除表

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> drop table new_student;

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

5、清空表

: jdbc:hive2://hadoop3:10000> truncate table student_ptn;

其他辅助命令

Hive学习之路（七）Hive的DDL操作

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Hive学习之路 （七）Hive的DDL操作

库操作

1、创建库

语法结构

创建库的方式

（1）创建普通的数据库

（2）创建库的时候检查存与否

（3）创建库的时候带注释

（4）创建带属性的库

2、查看库

查看库的方式

（1）查看有哪些数据库

（2）显示数据库的详细属性信息

（3）查看正在使用哪个库

（4）查看创建库的详细语句

3、删除库

说明

示例

（1）删除不含表的数据库

（2）删除含有表的数据库

4、切换库

语法

示例

表操作

1、创建表

语法

示例

（1）创建默认的内部表

（2）外部表

（3）分区表

（4）分桶表

（5）使用CTAS创建表

（6）复制表结构

2、查看表

（1）查看表列表

查看当前使用的数据库中有哪些表

查看非当前使用的数据库中有哪些表

查看数据库中以xxx开头的表

（2）查看表的详细信息

查看表的信息

查看表的详细信息（格式不友好）

查看表的详细信息（格式友好）

查看分区信息

（3）查看表的详细建表语句

3、修改表

（1）修改表名

（2）修改字段定义

A. 增加一个字段

B. 修改一个字段的定义

C. 删除一个字段

D. 替换所有字段

（3）修改分区信息

A. 添加分区

B. 修改分区

C. 删除分区

4、删除表

5、清空表

其他辅助命令

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