hive的数据模型
（1）Hive数据库
类似传统数据库的DataBase，在第三方数据库里实际是一张表。简单示例命令行 :
hive > create database test_database
（2）内部表
Hive的内部表与数据库中的Table在概念上是类似。每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据。例如一个表pvs，它在HDFS中的路径为/wh/pvs，其中wh是在hive-site.xml中由${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录，所有的Table数据（不包括External Table）都保存在这个目录中。删除表时，元数据与数据都会被删除。
内部表简单示例：
创建数据文件：test_inner_table.txt
创建表：>create table test_inner_table (key
string)
加载数据：>LOAD DATA LOCAL INPATH ‘filepath’ INTO TABLE
test_inner_table
查看数据：>select * from test_inner_table;
删除表：>drop table test_inner_table
（3）外部表
外部表指向已经在HDFS中存在的数据，可以创建Partition。它和内部表在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。内部表的创建过程和数据加载过程这两个过程可以分别独立完成，也可以在同一个语句中完成，在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。而外部表只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在LOCATION后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个External Table时，仅删除该链接。相比内部表,创建外部表多了external关键字说明以及location（指定外部表存放数据的路径），当然也可以不指定外部表的存放路径，这样hive将在hdfs的/usr/hive/warehouse文件夹下以外部表名创建一个文件夹，并将属于这个表的数据存放在这里。
外部表简单示例：
创建数据文件：test_external_table.txt
创建表：>create external table
test_external_table (key string)
加载数据：>LOAD DATA INPATH ‘filepath’ INTO TABLE
test_inner_table
查看数据：>select * from test_external_table;
删除表：>drop table test_external_table
（4）分区
Partition对应于数据库中的Partition列的密集索引，但是Hive中Partition的组织方式和数据库中的很不相同。在Hive中，表中的一个Partition对应于表下的一个目录，所有的Partition的数据都存储在对应的目录中。例如pvs表中包含ds和city两个Partition，则对应于ds = 20090801, ctry = US 的HDFS子目录为/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US；对应于 ds = 20090801, ctry = CA 的HDFS子目录为/wh/pvs/ds=20090801/ctry=CA。
分区表简单示例：
创建数据文件：test_partition_table.txt
创建表：>create table test_partition_table (key string)
partitioned by (dt string)
加载数据：>LOAD DATA INPATH ‘filepath’ INTO TABLE
test_partition_table partition (dt=‘2006’)
查看数据：>select * from test_partition_table;
删除表：>drop table test_partition_table
（5）桶
Buckets是将表的列通过Hash算法进一步分解成不同的文件存储。它对指定列计算hash，根据hash值切分数据，目的是为了并行，每一个Bucket对应一个文件。例如将user列分散至32个bucket，首先对user列的值计算hash，对应hash值为0的HDFS目录为/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00000；hash值为20的HDFS目录为/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00020。如果想应用很多的Map任务这样是不错的选择。
桶的简单示例：
创建数据文件：test_bucket_table.txt
创建表：>create table test_bucket_table (key string) clustered by
(key) into 20 buckets
加载数据：>LOAD DATA INPATH ‘filepath’ INTO TABLE test_bucket_table
查看数据：>select * from test_bucket_table; set
hive.enforce.bucketing = true;
（6）Hive的视图
视图与传统数据库的视图类似。视图是只读的，它基于的基本表，如果改变，数据增加不会影响视图的呈现；如果删除，会出现问题。如果不指定视图的列，会根据select语句后的生成。
示例：create view test_view as select * from test
