Hive篇--相关概念整理一

一.前述

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

二.Hive相关概念

1.元数据：包括在Hdfs上的映射。除了文件内容，剩下的都是元数据信息。

2.操作符： 表HDFS的一个操作或者一道MapReduce作业。

3.内部表：元数据删除，同时删除数据 ，由hive自身管理。

.外部表：元数据删除，真正存在HDFS上的数据不会删除，只是做了一个引用。外部表 分区  删除分区  不会丢失数据

5.分区表（内部表）：对应两个HDFS 上的一个目录，多级分区对应多层目录,分区字段不在表中。

6.UDF:一进一出,重写evaluate函数

7.UDAF :多进一出

8.UDTF: 一进多出

PS：

添加分区时必须指定全部分区。删除的时候没有必要指定全部，指定某一个会删除相关的。

三。案例

内部表：

内部表
create table psn0 (
id int,
name string,
likes ARRAY<string>,
address MAP<string, string>
) ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ',' //每一行中的每一列的区分方式
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-' //map或Array的每个元素分隔符
MAP KEYS TERMINATED BY ':';//Map中key和value的切割符

LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/data1' INTO TABLE psn0;
LOAD DATA INPATH '/data1' INTO TABLE psn0;

22,小明22,eat-code-play,北京:天安门广场-上海:黄浦江

外部表
create EXTERNAL table psn1 (
id int,
name string,
likes ARRAY<string>,
address MAP<string, string>
) ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-'
MAP KEYS TERMINATED BY ':'
LOCATION '/psn1';//只是做了一个映射

分区表
create table psn3 (
id int,
name string,
likes ARRAY<string>,
address MAP<string, string>
)
PARTITIONED BY (sex string, age int) //分区
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-'
MAP KEYS TERMINATED BY ':';

LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/data1' INTO TABLE psn3 partition (sex='man', age=1);
LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/data2' INTO TABLE psn3 partition (sex='man', age=10);

外部表 分区  删除分区  不会丢失数据

create EXTERNAL table psn5 (
id int,
name string,
likes ARRAY<string>,
address MAP<string, string>
)
PARTITIONED BY (sex string, age int)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '-'
MAP KEYS TERMINATED BY ':'
location '/psn5';

LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/data1' INTO TABLE psn5 partition (sex='man', age=1);

ALTER TABLE psn5 DROP PARTITION (sex='man', age=1);

两种创建表的方式（这两种创建方式都是从其他表中读取的结果创建）
CREATE TABLE tbl1
   AS
SELECT id, name , likes
FROM psn2;

FROM page_view_stg pvs//这句话实际上也可以放在后面
INSERT OVERWRITE TABLE page_view1
       SELECT pvs.viewTime, pvs.userid, pvs.page_url, pvs.referrer_url, null, null, pvs.ip, pvs.cnt;//放在这FROM page_view_stg pvs
From psn2 

From psn2
insert into table psnjg
select count(*) as ct ;

根据正则匹配，序列化Hive支持读时检查，写时不检查
CREATE TABLE logtbl (
    host STRING,
    identity STRING,
    t_user STRING,
    time STRING,
    request STRING,
    referer STRING,
    agent STRING)
  ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
  WITH SERDEPROPERTIES (
    "input.regex" = "([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) \\[(.*)\\] \"(.*)\" (-|[0-9]*) (-|[0-9]*)"
  )
  STORED AS TEXTFILE;