一、Hive的几种数据模型
内部表 (Table 将数据保存到Hive 自己的数据仓库目录中：/usr/hive/warehouse)
外部表 (External Table 相对于内部表，数据不在自己的数据仓库中，只保存数据的元信息)
分区表 (Partition Table将数据按照设定的条件分开存储，提高查询效率，分区-----> 目录)
桶表 (Bucket Table本质上也是一种分区表，类似 hash 分区 桶 ----> 文件)
视图表 (视图表是一个虚表，不存储数据，用来简化复杂的查询)
注意:内部表删除表后数据也会删除，外部表数据删除后不会从hdfs中删除
1. 内部表/管理表
每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据
所有的Table数据都存储在该目录
每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据
所有的Table数据都存储在该目录
# 创建表
create table if not exists aiops.appinfo (
appname string,
level string,
leader string,
appline string,
dep string,
ips array<string>)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ' '
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',';
# 自定义文件和记录格式
## 使用create table创建表，最后使用stored as sequencefile保存成sequence格式[默认是text格式]
# 数据库授权
hive> grant create on database dbname to user hadoop;
# 导入数据(本地导入和hdfs导入)
hive> load data inpath 'hdfs://hdfs-name/sure.csv' overwrite into table aiops.appinfo;
load data local inpath '/home/hdfs/online_state1' overwrite into table online_state PARTITION (end_dt='99991231');
# 查看表结构
hive> describe extended bgops;
hive> describe bgops;
# 修改列名
## 这个命令可以修改表的列名，数据类型，列注释和列所在的位置顺序，FIRST将列放在第一列，AFTER col_name将列放在col_name后面一列
hive> ALTER TABLE aiops.appinfo CHANGE hostnum ipnum int comment 'some 注释' AFTER col3;
# 修改表结构
ALTER TABLE aiops.appinfo replace columns (appname string,level string,leader string,appline string,dep string,ips array<string>);
ALTER TABLE appinfo replace columns (appname string,appline string,level string,leader string,dep string,idcnum int,idcs array<string>,hostnum int,ips array<string>);
## 增加表的列字段(默认增加到最后一列，可以使用change column 来调整位置)
hive> alter table appinfo add columns (appclass string comment 'app_perf_class');
# 导出表查询结果(会将结果导出到testoutput目录下)
hive> insert overwrite local directory './testoutput'
> row format delimited fields terminated by "\t"
> select ip,appname,leader from appinfo LATERAL VIEW explode(ips) tmpappinfo AS ip;
2.外部表的使用场景
原始日志文件或同时被多个部门同时操作的数据集，需要使用外部表
如果不小心将meta data删除了，HDFS上的数据还在，可以恢复，增加了数据的安全性
注意:使用insert插入数据时会产生临时表，重新连接后会表会消失，因此大批量插入数据时不建议用insert
tips1:在hdfs的hive路径下以.db结尾的其实都是实际的数据库
tips2:默认的default数据库就在hive的家目录
3. 分区表
注意:分区表通常分为静态分区表和动态分区表，前者需要导入数据时静态指定分区，后者可以直接根据导入数据进行分区。分区的好处是可以让数据按照区域进行分类，避免了查询时的全表扫描。
# 创建外部分区表，指定静态分区为dt
CREATE EXTERNAL TABLE if not exists aiops.tmpOnline(ip string,
status string,
....
)
PARTITIONED BY (
dt string);
# 导入数据到静态分区表中(需要注意的是数据中没有dt字段)
load data local inpath '/home/hdfs/tmpOnline' overwrite into table aiops.tmpOnline PARTITION (dt='99991231');
# 动态分区表的使用(动态分区和静态分区表的创建时没有区别的)
# 注意:hive默认没有开启动态分区，需要进行参数修改
# 使用动态分区的记录中，必须在指定位置包含动态分区的字段才能被动态分区表识别
hive>set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
hive>
insert
overwrite
table aiops.tmpOnline
partition(dt)
select
ip,appname,....,from_unixtime(unix_timestamp(),'yyyyMMdd') as dt from table;
# 手动添加分区
alter table tablename add partition (dt='20181009');
# 删除分区，数据也会删除(所以一般会使用外部分区表？)
## 注意:如果数据有变动，是无法将数据load到同一个时间分区的记录的
alter table tablename drop partition (dt='20181009');
# 查询分区表没有加分区过滤，会禁止提交这个任务(strict方式每次查询必须制定分区)
set hive.mapred.mode = strict|nostrict;
注意:在外部分区表中，如果将表删除了，重建表后只需要将分区加载进来即可恢复历史相关分区的数据。
多重分区的使用
# 创建多重分区表
create table log_m (
id int,
name string,
age int
)
partitioned by (year string,month string,day string)
row format delimited
fields terminated by '|'
collection items terminated by ','
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n';
# 插入数据
insert into table log_m partition (year='2018',month='10',day='10') values(1,'biaoge',24);
insert into table log_m partition (year='2018',month='10',day='09') values(2,'bgbiao',25);
hive> show partitions log_m;
OK
year=2018/month=10/day=09
year=2018/month=10/day=10
Time taken: 0.055 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive>
# 多重动态分区
# 好像动态分区表不能直接load data
hive> insert into table log_m partition(year,month,day) values(3,'xuxuebiao',28,'2016','09','10');
hive> show partitions log_m;
OK
year=2016/month=09/day=10
year=2018/month=10/day=09
year=2018/month=10/day=10
# 查询分区数据
hive> select * from log_m where year = '2018';
OK
2 bgbiao 25 2018 10 09
1 biaoge 24 2018 10 10
2 bgbiao 25 2018 10 10
二、Hive的复杂数据类型的使用
三、Hive的常用函数
hive的所有函数文件（全部的）（加微信maochentingqiang发给你）
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=27181
