# #数据库与数据仓库
数据库：mysql,roacle,sqlserve,DB，MDB,...
数据仓库：Hive,是MR的客户端，也就是说不必要每台机器都安装部署Hive
- Hive的特性
1）操作接口是采用SQL语法,HQL；
2）避免乐写MapReduce的繁琐过程
- Hive 体系结构
1·Client
**终端命令行
**JDBC--不长使用，非常麻烦（相对于前者）
2.metastore
**原本的数据集集和字段名称以及数据信息之间的双射关系
**目前是存储在Mysql
3.Server-Hadoop
**在操作Hive的同时，需要将Hadoop的HDFS开启，YARN开启，MAPRED配置好
创建表： create table ss(name string,id int,date string) row format delimited fileds terminated by '\t'
导入数据：load data local inpath '路径' into table 库名.表名
内部表与外部表（inner,external）：
drop
内部表删除表数据时，连同数据源及元数据信息同时删除
外部表：只会删除元数据信息,共享数据外部表相对而言方便和安全
相同点：
如果你导入数据时，操作与HDFS上，则会将数据进行迁移，并在metastire留下记录，而不是copy数据源
Hive分区表
创建分区表：
前面一样 partitioned by (date string,hour string)--分区表的分区字段以逗号分隔
row format delimited fields terminated by '\t'
导入数据到分区表
load data local inpath '路径' into table 库名.表名 partition(date='具体值'，hour='具体值')
查询分区表数据：
select url from table
where date = '201808021'
case使用（聚合函数，group by等）
**select ename,
case
when sal<1000 then "lower"
when sal>=1000 and sal<2000 then 'mid'
else 'high'
end
from table**
hive操作HQL语句的两个参数
hive -e ""
hive -f 文件.hql
bin/hive 本地的
HiveServer2
# #Sqoop
