第一节：
hive作为大数据中重要组成的一部分，它是基于Hadoop的映射数据库表，其提供的Hue可以将简单的HQL语句转化为MapReduce任务执行，大大简化了学习成本；HQL大体上和SQL相同，只是有少部分sql语句在hql上兼容不好，具体出现的错误日后再行补上。
基础：
创建数据库：Create database test;
创建数据表：Create table if not exists test(id int comment ‘序列号', name string comment ‘姓名', age string comment ‘年龄', sex string comment '性别'….) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’ # 设置列分割符为’,’，为后面导入hdfs的csv文件作准备;
3.修改数据表结构： alter table test addcolumns(address string); # 增加表列
修改表名称：alter table test rename to tt ;
修改列：ALTER TABLE test change name new_name string;
删除列 : alter table test drop name;
删除表：drop table test ;
去除导入数据的第一行或最后一行：create table test(id int, name string) TBLPROPERTIES('skip.header.line.count’=‘*’/ ‘skip.footer.line.count'=‘*') # 去除首/尾 *行;
上传文件到HDFS：
1. 将本地数据push到hdfs， hdfs dfs -put localfile_path remote_filepath;
2. 在hue上执行LOAD DATA INPATH ‘remote_filepath’[overwrite]INTO TABLE text; # 将hdfs的文件导入到hive中；
注：如果导入数据出现Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive， 可能是hdfs文件权限问题； 解决方案：hdfs dfs -chomd 777 filename (文件在hdfs的路径);load data local inpath指的直接从本地文件中加载，先将本地文件拷贝到hdfs，然后再使用；overwrite 是将原先表的数据进行覆盖 3. select count(*) from test; # 查询记录，验证数据是否导入成功；
4.Select * from test limit 10;
5.SELECT DISTINCT('columns_name') from test;
在有了全量表之后，需要将全量表根据业务拆分为多张子表的需求时，可以根据字表的字段从全表中的数据选择性导入相应的数据，例如：
create table if not exists test1(id int comment ‘ID号’, name string comment '姓名’);
Insert overwrite table test1 select id, name from test; <一条一条数据插入效率很慢>
Create table if not exists test2 as select name from test; <复制非分区表>
如果是分区表，先要复制表结构: create table test3 like test; 之后将分区数据拷贝到对应的目录下：dfs -cp -f /user/hive/warehouse/test/* /user/hive/warehouse/test3/; 最后同步信息 msck repair table test3;
上面所讲的所谓的内部表，还有一种叫做外部表，例如：
create external table if not exists ex_test(id int, name string, sex string) partitioned by(birth string) row format delimited fields terminated by ‘\t’ location ‘file_path’<文件在hdfs路径>
注：如果没有指定location,则会在/usr/hive/warehouse/建立一个表目录，之后将hdfs的数据移动到该目录下；
外部表和内部表的区别：内部表是将hdfs移动，当内部表删除之后，对应的数据也会被删除，而外部表则是删除之后，其数据还在指定的目录中；
Hive数据存储方式：1.Txtfile<默认，不压缩>; 2.sequencefile<二进制文件支持，压缩类型None，Record，Block>; 3.RcFile(直接对数据进行分开，保证同一个record在一个块上，加载开销大，但是压缩比大，查询响应快，推荐使用)；4.Orcfile<后出来的>
第二节：
hive的分区操作，因为hive在大规模的数据中进行查询相关操作，适当的分区有助于提升查询数据的效率；
例如创建一个test表：
Create table if not exists test(id int, name string) partitioned by( sex string) row format delimited fields terminated by ‘,’ ;
根据性别sex进行分区，分区类似于将数据放在不同的文件夹下，因而在hive进行数据查找时可以根据where条件分区查找而不用进行全表扫描，从而提高效率；但也不是分区越多越好；由于分区对应的是hdfs上一个个小文件，当小文件过多，会导致mapper任务越多，从而导致初始化任务消耗资源过多，影响性能；而且hive的创建文件数有限制，太多分区可能超出限制导致出错；总之要根据实际的需求创建分区；
添加一个或多个分区：alter table test add partition(brith=’1992’), partition(birth=‘1995’),..;
删除分区：alter table test drop partition(birth=’1992’);
查看分区：show partitions test;
重命名分区： alter table test partition(birth=’1992’) rename to partition(birth=‘1995’);
同步hdfs的分区信息：msck repairtable test;
分桶表 == MapReduce分区：
将表按照字段列进行划分并排序；
Create table if not exists test(id int, name string, sex string) clustered by(id) sorted by (name string) into 4 buckets row format delimited fields terminated by ‘\t’ stored as textfile;
插入数据：
insert table 桶表名 select * from table **;
常用的内置方法：
Case when ‘’ then ‘’ else '' end ;
Select id, case when num>100 then ‘0-99’ when num<1000 then ‘100-1000’ else ‘>1000’ end from table_name ;
等同于: select id from table_name where num<100 ; && select id from table_name where num>100 and num<1000; && select id from table_name where num>1000;
If (单个条件判断)：
SELECT title, if(num>100,0,1) as n,num from car_back LIMIT 10;
