hive从入门到放弃(二)——DDL数据定义
前一篇文章，介绍了什么是 hive，以及 hive 的架构、数据类型，没看的可以点击阅读：hive从入门到放弃(一)——初识hive
今天讲一下 hive 的 DDL 数据定义
创建数据库
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS]① database_name
[COMMENT database_comment]②
[LOCATION hdfs_path]③
[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]④;
①若存在则不创建，不存在则创建
②数据库注释
③数据库映射到HDFS的数据路径
④可以增加其它数据库配置
查询数据库
show databases --显示数据库
desc database db_name --查看数据库信息
desc database extended db_name --查看数据库详细信息
修改数据库属性
alter database db_hive
set dbproperties('createtime'='20170830');
用户可以使用 ALTER DATABASE 命令为某个数据库的 DBPROPERTIES 设置键-值对属性值，
来描述这个数据库的属性信息。
删除数据库
drop database [if exists] database_name [cascade]
cascade 命令表示强制删除
创建表
CREATE [EXTERNAL]① TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY② (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[CLUSTERED BY③ (col_name, col_name, ...)
[SORTED BY④ (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
[ROW FORMAT⑤ row_format]
[STORED AS⑥ file_format]
[LOCATION⑦ hdfs_path]
[TBLPROPERTIES⑧ (property_name=property_value, ...)]
[AS⑨ select_statement | like⑩ table_name]
① EXTERNAL关键字可以创建一个外部表，当删除表的时候，只删除描述表的元数据，不删除存在于 HDFS 上的数据；
与之相反的是内部表，或者叫管理表，管理表在删除的时候会把 HDFS 上的数据一起删除；
这两者可以互相转换：
alter table table_name set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');
② PARTITIONED BY 用以创建分区表，需要指定列用于分区，一个分区对应一个目录，可以提高效率；
③ CLUSTERED BY 创建分桶表，分桶将整个数据按照某列属性值的 hash 值进行区分；
④ SORTED BY 对桶中的一个或多个列另外排序；
⑤ ROW FORMAT 用于指定数据切分格式；官方的用法：
⑥ STORED AS 用以指定存储文件类型，比如 parquet、textfile 等；
⑦ LOCATION 指定文件存储在 HDFS 上的路径；
⑧ TBLPROPERTIES 可用于添加表的其它属性，一般是键值对形式；
⑨ AS 后面接的是查询语句，根据查询结果创建表；
⑩ LIKE 后接表名，复制表结构，但不复制数据。
修改表
-- 更新列
ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name
column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]
-- 增加和替换列
ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT
col_comment], ...)
ADD 是代表新增一字段，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。
删除表
drop table table_name;
小结
本文主要展示了 hive 的 DDL 用法，包括数据库和表的语法。实际上这里面有部分内容是简单概括，比如分区分桶表的含义作用以及用法，这些后面的文章我会展开描述，可以持续关注【大数据的奇妙冒险】，获取更多知识！
