1． DDL 操作 1.1． 创建表 建表语法
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION hdfs_path]说明： 1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。 2、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。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。 3、LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name LIKE existing_table;4、
ROW FORMAT DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char] | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value,...)]hive 建表的时候默认的分割符是’\001’，若在建表的时候没有指明分隔符， load文件的时候文件的分隔符需要是’\001’；若文件分隔符不是’001’，程序不会报错，但表查询的结果会全部为’null’； 用vi编辑器Ctrl+v然后Ctrl+a即可输入’\001’ -----------> ^A SerDe是Serialize/Deserilize的简称，目的是用于序列化和反序列化。 Hive读取文件机制：首先调用 InputFormat（默认TextInputFormat），返回一条一条记录（默认是一行对应一条记录）。然后调用SerDe（默认LazySimpleSerDe）的Deserializer，将一条记录切分为各个字段（默认’\001’）。 Hive 写文件机制：将 Row 写入文件时，主要调用 OutputFormat、SerDe 的 Seriliazer，顺序与读取相反。 可通过desc formatted 表名；进行相关信息查看。当我们的数据格式比较特殊的时候，可以自定义SerDe。 5、 PARTITIONED BY 在hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition分区概念。 分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。表和列名不区分大小写。分区是以字段的形式在表结构中存在，通过describe table命令可以查看到字段存在，但是该字段不存放实际的数据内容，仅仅是分区的表示。 6、 STORED AS SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE |ORCFILE 如果文件数据是纯文本，可以使用 STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCEFILE。 TEXTFILE是默认的文件格式，使用DELIMITED子句来读取分隔的文件。 7、CLUSTERED BY INTO num_buckets BUCKETS 对于每一个表（table）或者分，Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也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。 把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由： （1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询 时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。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。 （2）使取样（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。
1.2． 修改表 增加分区：
ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (dt='20170101') location '/user/hadoop/warehouse/table_name/dt=20170101'; //一次添加一个分区 ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (dt='2008-08-08', country='us') location '/path/to/us/part080808' PARTITION (dt='2008-08-09', country='us') location '/path/to/us/part080809'; //一次添加多个分区删除分区
ALTER TABLE table_name DROP IF EXISTS PARTITION (dt='2008-08-08'); ALTER TABLE table_name DROP IF EXISTS PARTITION (dt='2008-08-08', country='us');修改分区
ALTER TABLE table_name PARTITION (dt='2008-08-08') RENAME TO PARTITION (dt='20080808');添加列
ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name STRING);注：ADD 是代表新增一个字段，新增字段位置在所有列后面(partition 列前) REPLACE 则是表示替换表中所有字段。
修改列
test_change (a int, b int, c int); ALTER TABLE test_change CHANGE a a1 INT; //修改 a 字段名 // will change column a's name to a1, a's data type to string, and put it after column b. The new table's structure is: b int, a1 string, c int ALTER TABLE test_change CHANGE a a1 STRING AFTER b; // will change column b's name to b1, and put it as the first column. The new table's structure is: b1 int, a ints, c int ALTER TABLE test_change CHANGE b b1 INT FIRST;表重命名
ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name1.3． 显示命令
show tables;显示当前数据库所有表
show databases |schemas;显示所有数据库
show partitions table_name;显示表分区信息，不是分区表执行报错
show functions;显示当前版本 hive 支持的所有方法
desc extended table_name;查看表信息
desc formatted table_name;查看表信息（格式化美观）
describe database database_name;查看数据库相关信息
2． DML 操作 2.1． Load 在将数据加载到表中时，Hive 不会进行任何转换。加载操作是将数据文件移动到与 Hive 表对应的位置的纯复制/移动操作。 语法结构
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]说明： 1、filepath 相对路径，例如：project/data1 绝对路径，例如：/user/hive/project/data1 完整 URI，例如：hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1 filepath 可以引用一个文件（在这种情况下，Hive 将文件移动到表中），或者它可以是一个目录（在这种情况下，Hive将把该目录中的所有文件移动到表中）。 2、LOCAL 如果指定了 LOCAL， load 命令将在本地文件系统中查找文件路径。 load 命令会将 filepath 中的文件复制到目标文件系统中。目标文件系统由表的位置属性决定。被复制的数据文件移动到表的数据对应的位置。 如果没有指定 LOCAL 关键字，如果 filepath 指向的是一个完整的 URI，hive 会直接使用这个 URI。 否则：如果没有指定 schema 或者 authority，Hive 会使用在 hadoop 配置文件中定义的 schema 和 authority，fs.default.name 指定了 Namenode 的 URI。 3、OVERWRITE 如果使用了 OVERWRITE 关键字，则目标表（或者分区）中的内容会被删除，然后再将 filepath 指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。 如果目标表（分区）已经有一个文件，并且文件名和 filepath 中的文件名冲突，那么现有的文件会被新文件所替代。 2.2． Insert Hive 中 insert 主要是结合 select 查询语句使用，将查询结果插入到表中，例如： insert overwrite table stu_buck select * from student cluster by(Sno); 需要保证查询结果列的数目和需要插入数据表格的列数目一致. 如果查询出来的数据类型和插入表格对应的列数据类型不一致，将会进行转换，但是不能保证转换一定成功，转换失败的数据将会为 NULL。 可以将一个表查询出来的数据插入到原表中, 结果相当于自我复制了一份数据。 Multi Inserts 多重插入:
from source_table insert overwrite table tablename1 [partition (partcol1=val1,partclo2=val2)] select_statement1 insert overwrite table tablename2 [partition (partcol1=val1,partclo2=val2)] select_statement2.. Dynamic partition inserts 动态分区插入: INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement动态分区是通过位置来对应分区值的。原始表 select 出来的值和输出 partition 的值的关系仅仅是通过位置来确定的，和名字并没有关系。
导出表数据语法结构
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 SELECT ... FROM ... multiple inserts: FROM from_statement INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1 [INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory2 select_statement2] ...数据写入到文件系统时进行文本序列化，且每列用^A 来区分，\n 为换行符。
2.3． Select 基本的 Select 操作语法结构
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference JOIN table_other ON expr [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]说明： 1、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。 2、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。 3、distribute by(字段)根据指定字段将数据分到不同的 reducer，分发算法是 hash 散列。 4、Cluster by(字段) 除了具有 Distribute by 的功能外，还会对该字段进行排序。 如果 distribute 和 sort 的字段是同一个时，此时，cluster by = distribute by + sort by
3． Hive join Hive中除了支持和传统数据库中一样的内关联、左关联、右关联、全关联，还支持 LEFT SEMI JOIN 和 CROSS JOIN，但这两种JOIN类型也可以用前面的代替。 Hive 支持等值连接（a.id = b.id）,不支持非等值(a.id>b.id)的连接，因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务。另外，Hive 支持多 2 个以上表之间的join。 写 join 查询时，需要注意几个关键点： join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑： reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最后一个表将结果序列化到文件系统。这一实现有助于在 reduce 端减少内存的使用量。实践中，应该把最大的那个表写在最后（否则会因为缓存浪费大量内存）。 LEFT，RIGHT 和 FULL OUTER 关键字用于处理 join 中空记录的情况 SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key) 对应所有 a 表中的记录都有一条记录输出。输出的结果应该是 a.val, b.val，当 a.key=b.key 时，而当 b.key 中找不到等值的 a.key 记录时也会输出: a.val, NULL 所以 a 表中的所有记录都被保留了； “a RIGHT OUTER JOIN b”会保留所有 b 表的记录。
Join 发生在 WHERE 子句之前。如果你想限制 join 的输出，应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在 join 子句中写。这里面一个容易混淆的问题是表分区的情况：
SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key) WHERE a.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07'这会 join a 表到 b 表（OUTER JOIN），列出 a.val 和 b.val 的记录。WHERE 从句 中可以使用其他列作为过滤条件。但是，如前所述，如果 b 表中找不到对应 a 表的记录，b 表的所有列都会列出 NULL，包括 ds 列。也就是说，join 会过滤 b 表中不能找到匹配 a 表 join key 的所有记录。这样的话，LEFT OUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关了。解决的办法是在 OUTER JOIN 时使用以下语法：
SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key AND b.ds='2009-07-07' AND a.ds='2009-07-07')这一查询的结果是预先在 join 阶段过滤过的，所以不会存在上述问题。这一逻辑也 可以应用于 RIGHT 和 FULL 类型的 join 中。
Join 是不能交换位置的。无论是 LEFT 还是 RIGHT join，都是左连接的。
SELECT a.val1, a.val2, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key) LEFT OUTER JOIN c ON (a.key = c.key)先 join a 表到 b 表，丢弃掉所有 join key 中不匹配的记录，然后用这一中间结果和 c 表做 join。
三、 Hive 参数配置 1． Hive 命令行 输入$HIVE_HOME/bin/hive –H 或者 –help 可以显示帮助选项：说明： 1、-i 初始化HQL文件。 2、-e从命令行执行指定的 HQL 3、-f 执行 HQL 脚本 4、-v 输出执行的 HQL 语句到控制台 5、-p connect to Hive Server on port number 6、-hiveconf x=y Use this to set hive/hadoop configuration variables.
例如：
$HIVE_HOME/bin/hive -e 'select * from tab1 a' $HIVE_HOME/bin/hive -f /home/my/hive-script.sql $HIVE_HOME/bin/hive -f hdfs://<namenode>:<port>/hive-script.sql $HIVE_HOME/bin/hive -i /home/my/hive-init.sql $HIVE_HOME/bin/hive -e 'select a.col from tab1 a' --hiveconf hive.exec.compress.output=true --hiveconf mapred.reduce.tasks=32