参考：
hive 表的常用操作
Hive基本操作

1 Thrift Server

Thrift 支持多种语言之间的RPC方式的通信；
Thrift为服务器端提供了多种工作模式，5中工作模式：TSimpleServer、TNonblockingServer、THsHaServer、TThreadPoolServer、TThreadedSelectorServer，

Hql ---> Thrift和JDBC客户端 ---> Driver ---> 逻辑计划/优化/物理计划---> MR ---> HDFS ---> 元数据存到Mysql/Derby

Hive的客户端：CLL/Beeline Thrift/JDBC

2 基本操作

1、创建数据库

create database tabletest;
create database if not exists tabletest;
//查看
desc database tabletest;
//删除
drop database tabletest;
desc database if not exists tabletest;
//使用
use tabletest;
//通过如下命令来修改这个默认的位置：
create database if not exists lyz location '/myown/dir';

建立一个新数据库，就会在HDFS的/user/hive/warehouse/中生成一个tabletest.db文件夹。
如果不创建新数据库，不使用hive>use <数据库名>，可以使用系统默认的数据库。可以显式使用hive> use default;默认会在/user/hive/warehouse/中建表

2、创建表

create table t_order(
id int,
name string,
rongliang string,
price double
)
row format delimited fields terminated by '\t';//声明文件分隔符

3、导入数据

//正常导入
load data local inpath "/path" into table t_order;
//从hdfs中导入
load data inpath  "/path" into table t_order;

//加载数据进行数据覆盖
hdfs dfs -put order.txt /user
load data inpath "/user/order.txt" overwrite into table t_order;

4、external表
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。

create external table tab_ip_ext(
id int,
name string,
ip string,
country string
) row format delimited fields termianted by ',' 
stored as textfile
location '/external/hive';

在创建表的时候，就指定了HDFS文件路径，因此，源文件上传到/external/hive/文件夹即可。
外部表删除时，只删除元数据信息，存储在HDFS中的数据没有被删除。默认是内部表

5、分区表
作用：如果文件很大，用分区表可以快速过滤出按分区字段划分的数据。

t_order中有两个分区part1和part2
实际就是在HDFS中的t_order文件夹下面再建立两个文件夹，每个文件名就是part1和part2。

create table t_order (
id int,
name string,
rongliang, string,
price double
)
partitioned by (part_flag string)
row format delimited fields terminated by '\t';

插入数据：

load data local inpath "/home/hadoop/ip.txt" overwrite into table t_order partition(part_flag='part1');
load data local inpath "/home/hadoop/ip.txt" overwrite into table t_order partition(part_flag='part2');

就会把ip.txt文件上传到/t_order/part_flag='part1'/文件夹中。

查询数据：
查询时，分区字段也会显示，但是实际表中是没有这个字段的，是伪字段。

hive > select * from t_order  where part_flag='part1';
1       Lily       23     50    par1
2       Andy       20     50    par1
3       Tom        25     60    par2

hive中的分区 就是再多建一个目录， 优点：便于统计，效率更高，缩小数据集。
还有多级分区、动态分区（结合select查询）

6、分桶表
Hive里的分桶=MapReduce中的分区，而Hive中的分区只是将数据分到了不同的文件夹。
也即就是：
分区：划分文件夹
分桶：shuffle操作，聚合Key

1）创建分桶表

create table stu_buck(
Sno int,
Sname string,
Sex string,
Sage int,
Sdept string
)
clustered by (Sno)
sorted by (Sno DESC)
into 4 buckes
row format delimited fields terminated by ',';

含义：根据Sno字段分桶，每个桶按照Sno字段局部有序，4个桶。建桶的时候不会的数据做处理，只是要求插入的数据是被分好桶的。

2）分桶表内插入数据
一般不适用load数据进入分桶表，因为load进入的数据不会自动按照分桶规则分为四个小文件。所以，一般使用select查询向分桶表插入文件。

设置变量,设置分桶为true, 设置reduce数量是分桶的数量个数

set hive.enforce.bucketing = true;
set mapreduce.job.reduces=4;

insert overwrite table student_buck
select * from student cluster by(Sno)

insert overwrite table student_buck
select * from student distribute by(Sno) sort by(Sno asc);

其中，可以用distribute by(sno) sort by(sno asc)替代cluster by(Sno)，这是等价的。cluster by(Sno) = 分桶+排序
先分发，再局部排序。区别是distribute更加灵活，可以根据一个字段分区，另外字段排序。
第二个子查询的输出了4个文件作为主查询的输入。

3）分桶表的原理与作用
原理：Hive是针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。

作用：
（1） 最大的作用是用来提高join操作的效率；
前提是两个都是分桶表且分桶数量相同或者倍数关系？
2）取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。

思考这个问题：
select a.id,a.name,b.addr from a join b on a.id = b.id;
如果a表和b表已经是分桶表，而且分桶的字段是id字段
做这个join操作时，还需要全表做笛卡尔积吗？
对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。

7、insert语句
批量插入，实际上就是像文件夹中追加文件

create table tab_ip_like like tab_ip;
insert overwrite table tab_ip_like
select * from tab_ip;

向tab_ip_like中追加文件

8、保存select查询结果的几种方式
1、将查询结果保存到一张新的hive表中

create table t_tmp
as 
select * from t_p;

2、将查询结果保存到一张已经存在的hive表中

insert into table t_tmp
select * from t_p;

3、将查询结果保存到指定的文件目录（可以是本地，也可以是HDFS）

insert overwrite local directory "/home/hadoop/test"
select * from t_p;

//插入HDFS
insert overwrite directory "/aaa/test"
select * from t_p;

9、查看、删除
语法：

select [All  |  DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
from table_reference
[where where_condition]
[group by col_list [HAVING condition]]
[[cluster by col_list] | [distribute by col_list] [sort by  | order by col_list]]
[limit number]

注：

• cluster by字段含义：根据这个字段进行分区，需要注意设置reduce_num数量。
• order by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。
• sort by不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序。因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则sort by只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序。
• distribute by(字段)根据指定的字段将数据分到不同的reducer，且分发算法是hash散列。
• Cluster by(字段) 除了具有Distribute by的功能外，还会对该字段进行排序。
• 因此，如果分桶和sort字段是同一个时，此时，cluster by = distribute by + sort by

distribute by必须要写在sort by之前。

10、Hive中的join
在线网站：https://sqlzoo.net/wiki/SELECT_.._JOIN
内连接：inner join（等值连接） join（笛卡儿积连接）
INNER JOIN 与 JOIN 是相同的。找出左右相同同的记录,，即就是求交集

左连接：left join
以左边表为准，逐条去右边表找相同字段；从左表（Customers）返回所有的行，即使右表（Orders）中没有匹配。

右连接：right join
以右边表为准，逐条去左边表找相同字段；从右表（Customers）返回所有的行，即使左表（Orders）中没有匹配。

全连接：full outer join

left semi join：相当于SQL的in语句

案例：
a表

b表

//建表
create table a(id int, name string)
row format delimited fields terminated by ',';
create table b(id int, name string)
row format delimited fields terminated by '',,
//导入数据
load data local inpath '/home/hadoop/a.txt' into table a;
load data local inpath '/home/hadoop/b.txt' into table b;

1、inner join
就是求交集。

select * from a inner join b on a.id = b.id;
//结果
+-------+---------+-------+---------+--+
| a.id | a.name | b.id | b.name |
+-------+---------+-------+---------+--+
| 2 | b | 2 | bb |
| 3 | c | 3 | cc |
| 7 | y | 7 | yy |
+-------+---------+-------+---------+--+

2、left join
右边没有找到连接的置空。

selct * from a left join b on a.id = b.id;

//结果
+-------+---------+-------+---------+--+
| a.id | a.name | b.id | b.name |
+-------+---------+-------+---------+--+
| 1 | a | NULL | NULL |
| 2 | b | 2 | bb |
| 3 | c | 3 | cc |
| 4 | d | NULL | NULL |
| 7 | y | 7 | yy |
| 8 | u | NULL | NULL |
+-------+---------+-------+---------+--+

3、right join
左边没有找到连接的置空。

select * from a right join b on a.id = b.id;

4、full outer join
两边数据都显示

select * from a full outer join b on a.id = b.id;
//结果
+-------+---------+-------+---------+--+
| a.id | a.name | b.id | b.name |
+-------+---------+-------+---------+--+
| 1 | a | NULL | NULL |
| 2 | b | 2 | bb |
| 3 | c | 3 | cc |
| 4 | d | NULL | NULL |
| 7 | y | 7 | yy |
| 8 | u | NULL | NULL |
| NULL | NULL | 9 | pp |
+-------+---------+-------+---------+--+

5、left semi join

select * from a left semi join b on a.id = b.id;
+-------+---------+--+
| a.id | a.name |
+-------+---------+--+
| 2 | b |
| 3 | c |
| 7 | y |
+-------+---------+--+
只返回左边一半，即a的东西；
只打印出了左边的表中的列，规律是如果主键在右边表中存在，则打印，否则过滤掉了。

11、创建临时表
可以存储中间结果

create temporary table tab_ip_ctas
as
select id new_id,name new_name, ip new_ip, country new_country
from tab_ip_ext
sort by new_id;

12、Hive可以自定义函数和Transform
自定义函数

UDF 作用于单个数据行，产生一个数据行作为输出。（数学函数，字符串函数）
UDAF（用户定义聚集函数）：接收多个输入数据行，并产生一个输出数据行。（count，max）

创建临时函数与开发好的java class关联

create temporary function tolowercase as "com.bigdata.ToLowercase";

select id, tolowercase(name) from t_p;

13、Transform实现
Hive的Transform关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能；适合于不想写UDF时有需要自定义功能

create TABLE u_data_new as
SELECT
  TRANSFORM (movieid, rate, timestring,uid)
  USING 'python weekday_mapper.py'
  AS (movieid, rate, weekday,uid)
FROM t_rating;