hive的数据定义之创建数据库和表
1、对数据库的操作
create database hive_db //创建数据库hive_db
create table hive_db.test（字段内容及其格式省略） //在数据库hive_db中创建test表
create database student_db location '/user/hive/student.db' //创建数据库student_db，但是在hdfs中显示student.db，在hive控制端中显示studentdb（在有location的情况下）
create database if not exists hive_db
show databases like 'hive*' //结果为hive_db
drop database hive_db //这种方式只能删除空数据库
drop database studentdb casecade //强制删除非空数据库
describe database hive_db //显示数据库的信息
create database teacherdb comment "数据库teacherdb的备注"
2、对表的操作
create table if not exists hive_db.t1(字段) //在数据库hive_db中创建表t1
show tables in hive_db like "t*" //在数据库hive_db中寻找以t开头的表。
create table student1 as select * from stu; //复制表及其数据
describe extended records; //查看表信息
describe formatted records //查看表详细信息
2.1、内部表与外部表的相互转换：
alter table student set tblproperties("EXTERNAL"="TRUE"); //内部表转换为外部表
alter table student set tblproperties("EXTERNAL"="FALSE"); //外部表转换为内部表
2.2、分区表（分区在hdfs上其实是目录，分区名不是表结构中的字段名而是在创建表和分区时另外加的）：
create table stu_partition(id int,name string)
partitioned by (month string)
row format delimited fields terminated by '\t';
此表名为stu_partition按照月份来分区。
上传数据到分区表：
load data local inpath '/home/hdc/Document/student1.txt' into table stu_partition partition(month="201906");
分区表查找：
select * from stu_partition; //查找分区表中的所有记录；
select * from stu_partition where month="201906" //查找分区表中分区名201906中的所有记录
查看分区：
show partitions stu_partition;
增加分区：
alter table stu_partition add partition (month="201908");
alter table stu_partition add partition (month="201909") partition (month="201910");
删除分区：
alter table stu_partition drop partition(month="201908");
alter table stu_partition drop partition(month="201909"),partition (month="201910");
ps:二级分区指的是2个分区字段，按照字段的顺序来设置分区顺序，例如：partition(month="201909",day="01")就是一个二级分区，其目录结构是day文件夹是month文件夹的子文件夹。
利用Hadoop和hive命令创建分区的区别：
其实Hadoop命令创建分区就是在数据仓库中的表下创建一个文件夹，若将数据导入Hadoop命令创建的分区，再利用hive的select语句查询，将查询不到结果。这是因为Hadoop命令创建的分区在hive中没有关于此分区的元数据信息。
而利用hive命令创建的分区不仅会在hdfs上的hive数据仓库中创建相应的文件夹，而且还将此文件夹在hdfs上的信息（元数据）存储在hive中的matestore数据库中。
解决方法：
（1）msck repair table stu_partition;
（2）alter table stu_partition add partition(month="201911");
//此方法为分区表在hdfs上创建文件夹和在hive中创建此文件夹的元数据，之前因为利用Hadoop命令手动创建了文件夹故现在只需创建元数据。
（3）正常上传数据即load data local inpath '/home/hdc/Document/student1.txt' into table stu_partition partition(month="201911");
2.3、分桶表
分区表是针对数据的存储路径，分桶表针对的是数据文件。其中分区字段是表外字段，而分桶字段是表内字段。
create table stu_bucket(
id int,
name string
)clustered by (id) into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';
上传数据到分桶表只能通过insert方法如下例所示：
insert into table stu_bucket
select *from stu_temp;
利用分桶表对数据进行抽样查询（桶数为z）：
select * from stu_bucket tablesample(bucket x out of y on id)
注意：x<=y，z%y==0 || y%z==0
抽样数n=z/y
从第x桶开始抽取n桶，第一个抽取的是第x桶，第二个桶是x+y
注意：数据块抽样，按照数据块的百分比抽样，若表的数据大小小于普通的块大小，那么将会返回所有行。
（1）分桶的概念：对于每一个表（table）或者分区， 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。
（2）把表或分区组织成桶的好处：
a、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。
b、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。
按我的理解，所谓Hive中的分桶，实际就是指的MapReduce中的分区。根据Reduce的数量，分成不同个数的文件。
3、对表的操作
删除表：
drop table if exists stu_partition；
修改表：
表重命名：alter table stu_partition rename to student_partition;
修改表中列信息：alter table student_partition change columns id student_id int;
增加列：alter table student_partition add columns(
ClassId int commet "备注信息"，
ClassName string comment "备注信息"
);
删除或者替换列：alter table student_partition replace columns(
id string commet "备注信息"，
name string commet "备注信息"
);//此种替换是指将所用列全部删除再来新建以上两列。、
PS：alter语句改变的是表的元数据信息而不是真正的数据。
