Hive表重命名

• ALTER TABLE oldName RENAME TO newName;

查看Hive表简表语句

• show create table tableName

查看表字段详情

• desc tableName

插入多个值

• insert into table dbName.tableName values ('bj','1234','哈哈'), ('ah','1245','菜鸡')

添加/删除分区

• 添加分区：
  • alter table tableName add partition (dt='2019-02-12', du='0')
• 删除分区：
  • alter table ods.ods_vas_user_order_increment drop partition (prov_alias='bj', dt='20200505')

添加字段

• alter table dwd.dwd_vas_user_order_increment_day add columns (operation string comment 'add/update/delete', operation_dt string)

修改字段

• ALTER TABLE dept.demo CHANGE name ename string comment '测试说明';

取多个字段中第几大的数

• 取五个字段中最小的值（index=0）
  • sort_array(array(filed4,filed3,filed1,filed0,filed2))[0]
• 取10个数字中最大的值（index=9）
  • sort_array(array(10,1,8,3,6,5,4,7,2,9))[9]

通过hdfs dfs -put或者hdfs api写入hive分区表的数据在hive中无法被查询到的问题

• 用法：MSCK REPAIR TABLE tableName
• 原理：将关于分区的元信息添加到Hive metastore中
• 优点：避免频繁使用alter table add partition

往表分区插入数据时的注意事项

• insert overwrite table tableName1 partition (c='ah') select a,b,c from tableName2;
• 覆盖插入数据到指定表的指定分区(c='ah')时，插入数据不能再包括分区字段c，因为指定分区(c='ah')时已经就确定了分区字段的值'ah'。所以上述错误，应该把select后面的c删了。

日期减n天（Hive函数）

• date_sub('2020-01-02'，n)
• 注意：这里的格式必须为'yyyy-mm-dd'

使用join on 时的注意是事项

• 记住on后面一定使用‘=’，不要使用‘<>’
• 等号‘=’前后的字段，为NULL的都会关联不上，一定注意
• on后面的关联字段，如果存在重复值，则结果数据会翻倍

本地数据导入Hive

• 从服务器本地加载文件进hive（csv2hive.csv中只能包含数据，不能包含字段名）
  • load data local inpath 'csv2hive.csv' overwrite into table tableName
• 从服务器的分布式环境加载数据进hive（csv2hive.csv中只能包含数据，不能包含字段名）
  • load data inpath 'csv2hive.csv' overwrite into table tableName

往hdfs导入文件

• hadoop fs -put < local/hdfs src > < hdfs dest >
• hadoop fs -copyFromLocal < local src > < hdfs dest >

从hdfs导出文件

• hadoop fs -get < hdfs src > < local/hdfs dest >
• hadoop fs -copyToLocal < hdfs src > < local dest >

grouping sets与grouping__id

• 案例如下：

  select id,
         city,
         type,
         sum(income),
         grouping__id
  from db.table
  group by id,city,type
  grouping_set(id,city,type,(id,city,type))
  

• 上述代码是分别按照id、city、type、（id,city,type）进行group by，等价于下面代码

  select id,  null,null,sum(income),1 as grouping__id from db.table group by id
  union all
  select null,city,null,sum(income),2 as grouping__id from db.table group by city
  union all
  select null,null,type,sum(income),4 as grouping__id from db.table group by type
  union all
  select id,  city,type,sum(income),7 as grouping__id from db.table group by id,city,type
  

• grouping__id的值怎么来的？
  • 注意案例中的'group by id,city,type'的顺序

hive.auto.convert.join

• hive.auto.convert.join待更新