Hive数据类型

hive
官网：http://hive.apache.org/
Apache Hive™数据仓库软件有助于使用SQL读取，编写和管理驻留在分布式存储中的
大型数据集。可以将结构投影到已存储的数据中。提供了命令行工具和JDBC驱动程序以
将用户连接到Hive。
hive提供了SQL查询功能 hdfs分布式存储。
hive本质HQL转化为MapReduce程序。
环境前提：1）启动hdfs集群
2）启动yarn集群
如果想用hive的话，需要提前安装部署好hadoop集群。
为什么要学习hive
简化开发。
easycoding!
高德地图使用hive。
优势：
1）操作接口采用类sql语法，select * from stu;
简单、上手快！
2）hive可以替代mr程序，sqoop。
3）hive可以处理海量数据。
4）hive支持UDF，自定义函数。
劣势：
1）处理数据延迟高，慢。
引擎：1.2.2以前版本都是用的mr引擎
2.x之后用的是spark引擎
2）HQL的表达能力有限
一些sql无法解决的场景，依然需要我们写mapreduce.
hive架构原理解析
sql->转换->mapreduce->job
hive安装部署
1）下载
2）上传到linux
alt+p
3)解压
tar -zxvf .tar -C hd/
4)重命名
mv hive-env.sh.template hive-env.sh
5)修改配置文件
vi hive-env.sh
HADOOP_HOME=/root/hd/hadoop-2.8.4
export HIVE_CONF_DIR=/root/hd/hive/conf
6)启动
bin/hive
配置mysql元数据库
1）拷贝mysql驱动到hive/lib
cp/mv hive/lib
2) 添加hive-site.xml
<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<value>jdbc:mysql://hd-01:3306/metastore?createDatabas
eIfNotExist=true</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC
metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
<description>Driver class name for a JDBC metastore</descr
iption>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
<description>username to use against metastore database</d
escription>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>root</value>
<description>password to use against metastore database</d
escription>
</property>
3)注意：重启hadoop集群
4）启动hive
bin/hive
此时mysql中创建metastore元数据库
数据导入操作
load data [local] inpath '/root/itstar.txt' into table itstar;
load data:加载数据
local:可选操作，如果加上local导入是本地linux中的数据，如果去掉local 那么
导入的是hdfs中数据。
inpath:表示的是加载数据的路径
into table:表示要加载的对应的表
hive数据类型
Java数据类型 Hive数据类型 长度
byte TINYINT 1byte有符号整数
short SMALLINT 2byte有符号整数
int INT 4byte有符号整数
long BIGINT 8byte有符号整数
boolean BOOLEAN false/true
float FLOAT 单精度浮点
double DOUBLE 双精度浮点
string STRING 字符
BINARY 字节数组
DDL数据定义
1)查看数据库
show databases;
2)创建库
create database hive_db;
3)创建库 标准写法
create database if not exists hive_db;
4)创建库指定hdfs路径
create database hive_db location '/hive_db';
5)创建表
如果指定了hdfs路径
创建的表存在于这个路径
6）查看数据库结构
desc database hive_db;
7)添加额外的描述信息
alter database hive_db set dbproperties('created'='hunter');
注意：查询需要使用desc database extended hive_db;
8)查看指定的通配库:过滤
show databases like 'i*';
9）删除空库
drop database hive_db;
10）删除非空库
drop database hive_db2 cascade;
11) 删除非空库标准写法
drop database if exists hive_db cascade;
创建表
create [external] table [if not exists] table_name(字段信息) [part
itioned by(字段信息)]
[clustered by(字段信息)] [sorted by(字段信息)]row format delimited
fields terminated by '切割符';
管理表
默认不加external创建的就是管理表，也称为内部表。
MANAGED_TABLE管理表。
Table Type:MANAGED_TABLE
查看表类型：
desc formatted itstar;
外部表
EXTERNAL_TABLE外部表
创建方式：
create external table student(id int,name string)
区别：如果是管理表删除hdfs中数据删除，如果是外部表删除hdfs数据不删除！
hive命令
1）不登录hive客户端直接输入命令操作Hive
bin/hive -e "select * from itstar;"
2）直接把sql写入到文件中
bin/hive -f /root/hived.sql
3）查看hdfs文件
dfs -ls /;
dfs -cat /wc/in/words.txt;
4）查看历史操作
cat ~/.hivehistory