13、Hive的DDL、DML语法案例实战

1、Hive的DDL语法操作

1.1、Hive数据库DDL操作

（1）创建数据库
create database db_hive2;`<br/>`或者`<br/>`create database if not exists db_hive;
数据库在HDFS上的默认存储路径/user/hive/warehouse/*.db
（2）显示所有数据库
show databases;
（3）查询数据库
show database like ‘db_hive’;
（4）查询数据库详情
desc database db_hive;
（5）显示数据库
desc database extended db_hive;
（6）切换当前数据库
use db_hive;
（7）删除数据库
#删除为空的数据控
drop database db_hive;
#如果删除的数据库不存在，最好采用if exists判断数据库是否存在
drop database if exists db_hive;
#如果数据库中有表存在，需要使用cascade强制删除数据库
drop database if exists db_hive cascade;

1.2、Hive表的DDL操作

1.2.1、建表语法介绍

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment] 表的描述可加可不加
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 分区
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) 分桶
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]

重点：读取文本是读一行数据，需要用分隔符分割，用来匹配表的列
[ROW FORMAT row_format] row format delimited fields terminated by “分隔符”
[STORED AS file_format] 存储对应的文件格式
[LOCATION hdfs_path]存储在hdfs的哪个目录

字段解释说明：

CREATE TABLE ：创建指定名称的表，如果存在报异常，可以使用 IF NOT EXISTS ：来避免这个异常。
EXTERNAL：创建外部表，在建表的同时可以指定源数据的路径LOCATION：创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径，若创建外部表不会有任何改变。在删除表时，内部表的元数据和源数据都会被删除，外部表不会删除源数据。
COMMENT：为表和列增加注释
PARTITIONED BY：创建分区表
CLUSTERED BY：创建分桶表
SORTED BY：创建排序后分桶表（不常用）
STORED AS ：指定存储文件类型sequencefile（二进制序列文件）、textfile（文本）、rcfile（列式存储格式文件），如果文件数据是纯文本，可以使用STORED AS TEXTFILE。如果需要使用压缩，使用STORED AS SEQUENCEFILE
LOCATION 指定表在 hdfs 上的存储位置

1.2.2、创建内部表

1、直接使用标准的建表语句：

create table if not exists student11(
id int,
name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile;

使用文本data.txt

1 zhang

2 lisi

2、查询建表法:

通过AS查询语句完成建表：将子查询的结果存放在新表里，有数据

create table if not exists student1 as select id,name from student;

3、like建表法：

根据已存在的表结构创建表

create table if not exists student2 like student;

4、查询表的类型：

desc formatted student;

5、内部表的默认位置：

（根据自己情况来定）

/user/hive_remote/warehouse/db_hive.db

6、将数据导入到Hive表中：

举列子：student11s是Hive表

load data local inpath '/opt/bigdata2.7/hivedata/student.txt' into table student11;

1.2.3、创建外部表

注意：default是数据库的名

create external table if not exists default.emp(
id int,
name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/ opt/bigdata2.7/hivedata'

创建外部表的时候需要加上external关键字，location字段可以指定，也可以不指定，不指定的话就是使用默认目录/user/hive/warehouse

1.2.4、内部表与外部表相互转换

​ 1、内部表转换为外部表

#把student 内部表改为外部表

alter table student set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');

​ 2、外部表转换成内部表

alter table student set tblproperties('EXTERNAL'='FALSE');

1.2.5、内部表与外部表区别

1、建表语法不同：

外部表建表的时候需要加上external关键字

2、数据存储位置不同：

创建内部表的时候，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅仅记录数据所在的路径，不对数据的位置进行任何改变。

2、删除表之后：

内部表会删除元数据，删除表的数据。

外部表删除之后，仅仅是把表的元数据删除了，真实的数据还在，后期还可以恢复出来。

1.3、Hive表DDL语法经典案列

1.3.1、电影案列分析

1、数据格式：

战狼1,吴京1:吴刚1:小明1,2017-08-01

战狼2,吴京2:吴刚2:小明2,2017-08-02

战狼3,吴京4:吴刚4:小明4,2017-08-03

战狼4,吴京3:吴刚3:小明3,2017-08-04

战狼5,吴京5:吴刚5:小明5,2017-08-05

2、建表语句：

create table t_movie(movie_name string,actors array<string>,first_date string)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by ':';

3、导入数据：

确保hadoop用户对该文件夹有读写权限。
load data local inpath '/opt/bigdata2.7/hive/movie';

4、查询每个电影的第二个主演：

select movie_name,actors[1] from t_movie;

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hgfz0RZZ-1579482997640)(2%E3%80%81Hive%E7%9A%84DDL%E8%AF%AD%E6%B3%95%E6%93%8D%E4%BD%9C.assets/image-20200109093038358.png)]

5、查询每部电影有几名主演:

select movie_name,size(actors) as num from t_movie;

6、主演里包含吴刚5的电影

select movie_name,actors from t_movie where array_contains(actors,'吴刚5');

解析：

这里我们首先看到比较特殊的是主演的名字，而名字有都是string类型的，所以考虑到使用array类型，以为array存储的都是想同类型的元素。这里我们要使用collection items terminated by ':',来设置指定复杂元素数据类型中元素的分隔符。

需要注意的是：collection items terminated by不仅是用来分隔array的，它的作用是分隔复杂数据类型里面的元素的。size内置函数是用来判断array元素的个数，array_contains()是判断array是否有这个元素。

1.3.2、个人档案型数据建表案例：

1、数据格式：

1，张三，18:male:北京

2，李四，19:male:南京

3，王五，20:male:上海

4，哈哈，18:male:北京

5，嘿嘿，12:male:成都

6，嘻嘻，14:male:济南

7，张丽，17:male:深圳

8，李物，19:male:重庆

2、建表语句：

create table t_user(id int,name string,info struct<age:string,sex:string,addr:string>)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by ':';

3、导入数据：

load data local inpath '/opt/bigdata2.7/hive/user' into table t_user;

4、 查询每一个人的id,名字,居住地址：

select id,name,info.addr from t_user;

解析：

这里比较特殊的字段是18:male:北京，对应的是年龄：性别：地址，每一个都有特殊的含义，我们考虑到无法构成一个键值对，所以map不合适，array只能包含相同的元素，而年龄是int类型，地址是strin类型，所以array不合适，所以考虑struct。

1.3.3、家庭档案数据建表案列

1、数据描述：

1,小明,father:张三#mother:李丽#brother:小刚,28

2,小鸿,father:李四#mother:王丽#brother:小志,28

3,小鹏,father:张物#mother:李美#brother:小英,28

4,张飞,father:张五#mother:李影#brother:小全,28

2、建表语句：

create table t_family(id int,name string,family_mem map<string,string>,age int)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '#'
map keys terminated by ':';

3、导入数据：

load data local inpath '/opt/bigdata2.7/hive/family' into table t_family;

4、查看每个人的父亲：

select name,family_mem["father"] from t_family;

5、查看有哪些亲属关系：
select name,map_keys(family_mem),age from t_family;

6、查出每个人的亲人名字：

select name,map_values(family_mem) as relations,age from t_family;

7、查出每个人亲人的数量：

select id,name,size(family_mem) as relation_num,age from t_family;

2、Hive的DML语法操作

2.1、修改表的结构

2.1.1、修改表的名称

alter table student_partition1 rename to student_partition2

2.1.2、表的结构信息

desc student_partition3;

desc formated student_partition3;

2.1.3、增加/修改/替换列

增加列：

alter table student_partition3 add columns(address string);

修改列：

alter table student_partition3 change column address address_id int;

替换列：

alter table student_partition3 replace columns(deptno string,dname string,loc string);

2.1.4、增加/删除/查看表的分区

1、添加分区:

（1）添加单个分区：

alter table student_partition1 add partition(dt='20170601');

（2）添加多个分区：

alter table student_partition1 add partition(dt='20170602') partition(dt='20170603');

2、删除分区:

alter table student_partition1 drop partition (dt='20170601');

alter table student_partition1 drop partition (dt='20170601') partition (dt='20170602');

3、查看分区:

show partitions student_partition1;

2.2、Hive表的数据导入

2.2.1向表中加载数据

load data [local] impath 'datapath' overwrite | into table student [partition (partcol1=val1,...)];

load data: 表示加载数据

local:表示从本地加载数据到hive表中；否则从HDFS加载到hive表中

inpath: 表示加载数据的路径

overwite：表示覆盖表中已有数据，否则表示追加

into table:表示加载到哪张表

普通表举例：

load data local inpath '/opt/bigdata2.7/hive/person.txt' into table person;

分区表举例：

load data local inpath '/opt/bigdata2.7/hive/person.txt' into table person partition (dt="20190202");

2.2.2通过查询语句向表中插入数据

从指定的表中查询数据结果然后插入到目标表中

insert into/overwrite table tablename select **** from tablename;

insert into table student_partion1 partition(dt="2019-07-08") select * from tablename;

2.2.3、查询语句中创建并加载数据（as select）

create table if not exists tablename as select id,name from tablename;

2.2.4、创建表时通过location指定加载路径

创建表，并指定在hdfs上的位置

create table if not exists student1(
id int,
name string)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/usr/hive_remote/warehouse/student1';

create table if not exists person(
id int,
name string,
age int,
sex string
)
row format delimited fields terminated by ',';

上传数据文件到hdfs对应的目录中

在Linux中运行，注意不是hive端口

hdfs dfs -put /opt/bigdata2.7/hive/student1.txt /usr/hive_remote/warehouse/student1

2.2.5、Import数据到指定Hive表中

注意：先用export导出之后，再将数据导入

create table student2 like student1;

export table student1 to '/export/student1';

import table student2 from 'export/student1'

2.3、Hive表的导出

2.3.1、insert导出

1、将查询数据的结果导出到本地

insert overwrite local directory '/opt/bigdata/export/student' select * from student;

2、将查询结构格式化的导出到本地

insert overwrite local directory '/opt/bigdata/export/student'
row format delimited fields teminated by ','
select * from student;

3、将查询结果导出到HDFS（没有local）

insert overwrite directory '/user/export/student'
row format delimited fields terminated by ','
select * from student;

2.3.2、Hadoop命令导出到本地

hdfs dfs -get /user/hive_remote/warehouse/student/student.txt /opt/bigdata2.7/data

2.3.3、Hive Shell命令导出

hive -e 'select * from default.student' > /opt/bigdata/data/student1.txt

2.3.4、export导出到HDFS

export table default.student to '/user/hive/warehouse/export/student1';

来源：51CTO

作者：victor19901114

链接：https://blog.51cto.com/10312890/2468719