Hive入门--2.分区表 外部分区表 关联查询

1.查看mysql中metastore数据存储结构

Metastore中只保存了表的描述信息（名字，列，类型，对应目录）

使用SQLYog连接itcast05 的mysql数据库 
 
查看hive数据库的表结构： 

2.建表(默认是内部表（先建表，后有数据）)

（建表时必须指定列的分隔符）

create table trade_detail(
id bigint,
account string,
income double,
expenses double,
time string)
row format delimited fields terminated by '\t';

3.Hive状态下执行Hadoop hdfs命令

在使用hive shell 的时候，我们有时候需要操作hdfs 
Hive为我们提供了在hive命令行下hdfs的shell： 
，例如：

dfs  -ls  /;
dfs -mkdir  /data;
dfs  -put  /root/student.txt;

用法和hdfs下是一样的，只是细微的差别 
和Hadoop命令稍微有些差别,前面是dfs开头，后面以“;”结尾

4.创建–外部表（先有数据，后建表）

先上传数据文件　a.txt b.txt 到hdfs:/data目录下， 
a.txt 和 b.txt 中的内容都是： 
 
后执行创建表的命令：

create external table ext_student (
id int,
name string)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/data';

创建完成后使用命令：select * from ext_student;　查看表中内容： 

再次上传数据文件　pep.avi　 

到　hdfs:/data　目录下，后执行全表扫描：select * from ext_student; 

说明：只要将这个数据放到　hdfs:/data　表所指定的目录下，hive就能将这个表中的数据读取出来（内部表和外部表都支持，但也存在特殊情况读不出）

为什么把文件丢到对应目录下就能把数据读出来？

答：因为metastore记录了这张表和数据的映射关系

SDS表中的内容： 

5.创建–分区表

建分区表是为了提高数据的查询效率，按照省份、年份、月份等分区

创建一个外部分区表(External Table )： 
（表名：beauties 指向文件：beauty）

create external table beauties (
id bigint,
name string,
size double)
partitioned by (nation string)
row format delimited fields terminated by ‘\t’
location ‘/beauty’ ;

show create table beauties;

执行完成之后发现hdfs根目录下有beauty文件夹。

准备好3个数据文件： b.c b.j b.a 
 
 
 
载入数据文件，同时指定分区：

load data local inpath '/root/b.c' into table beauties partition (nation='China');

查看表中是否成功load数据： 
 
突发奇想：能否像平常使用外部表一样，在 hdfs:/beauty 目录下创建一个文件夹 nation=Japan ,然后将b.j 文件上传到这个目录下,数据就可以查出来了？

答：不行！ 因为在载入数据的时候，metastore是不知道你将这个文件放到 /beauty/nation=Japan/ 目录下的。

拯救方法：通知hive在元数据库中添加一个beauties表的分区记录

alter table beauties add partition (nation=’Japan’) location “/beauty/nation=Japan/”

添加分区后，metastore中SDS表多了一条 记录：

再次查询beauties表，发现b.j中的数据也能查询出来了：

分区表的使用优势：

select * from beauties where nation=’China’;

在数据量很大的时候，建分区表可以提高查询效率，就不需要将整张表数据筛选对比之后再输出，因为数据在hdfs中直接是以分区存储的，所以使用类似”nation”等分区字段是可以直接把数据取出的

删除分区：

alter table beauties drop if exists partition (nation ='Japan') ;

注：这里的 if exists 字段呢，是一个检查分区是否存在的字段，存在则删除，不存在也不会报错说分区不存在啦

建内部分区表(Managed Table)

create table td_part(
id bigint,
account string,
income double,
expenses double,
time string)
partitioned by (logdate string)
row format delimited fields terminated by '\t';

普通表和分区表区别：有大量数据增加的需要建分区表

create table book (
id bigint,
name string)
partitioned by (pubdate string)
row format delimited fields terminated by '\t';

分区表加载数据 
（hive自己的语法）

load data local inpath './book.txt'
overwrite into table book
partition (pubdate='2010-08-22');

local inpath –>从本地磁盘加载，不是hdfs

overwrite –>以覆盖的方式将数据写入book表中

以下创建表的方式少了“overwrite”，则是以追加方式将数据加载到hive表中：

load data local inpath '/root/data.am'
into table beauty
partition (nation="USA");

使用分区字段查询表中的数据

select nation, avg(size) from beauties group by nation order by avg(size);

6. 表关联查询

查询举例： 
需求： 
　　对 trade_detail 按照账户进行分组，求出每个账户的总支出总结余，然后和 user_info 进行表关联，取出名称。

在mysql中一条查询语句就能完成关联查询：

select t.account,u.name,t.income, t.expenses, t.surplus
from user_info u join (
    select account,sum(income) as income,sum(expenses) as expenses,sum(income-expenses) as surplus
    from trade_detail group by account
) t
on u.account = t.account

但是数据量一大，这个查询过程将变得极其漫长

所以我们使用hive来完成：

a) 首先要将2张表中的数据导入hdfs中，同样，我们也可以将mysql中的数据直接导入到hive表里面：

Mysql中的表： 
trade_detail表： 

user_info表： 

b) 在hive中创建表

trade_detail表：

create table trade_detail (
id bigint,
account string,
income string,
expenses string ,
times string)
row format delimited fields terminated by ‘\t’;

user_info表：

create table user_info (
id int,
account string,
name string,
age int)
row format delimited fields terminated by ‘\t’;

c) 使用Sqoop 将mysql中trade_detail的数据导入hive中

./sqoop import
--connect jdbc:mysql://192.168.1.102:3306/itcast
--username root
--password 123
--table trade_detail
--hive-import
--hive-overwrite
--hive-table trade_detail
--fields-terminated-by '\t';

可能会出现如下的错误：

原因是没有将hive添加到环境变量： 
解决： 
１）编辑　/etc/profile　文件，添加HIVE_HOME： 

２）source /etc/profile　刷新配置

３）使用 which 命令查看是否添加成功： 
 
ok 
４）再次执行sqoop命令，发现sqoop导入正在执行，可以看到map-reduce工作正在执行，在web浏览器上查看执行完成之后的结果文件： 

Sqoop导入执行成功！

d) 使用Sqoop 将mysql中user_info的数据导入hive的user_info中

./sqoop import
--connect jdbc:mysql://192.168.1. 102:3306/itcast
--username root
--password 123
--table user_info
--hive-import
--hive-overwrite
--hive-table user_info
--fields-terminated-by '\t';

e) hive执行关联查询语句之后的结果：

select t.account,u.name,t.income, t.expenses, t.surplus
from user_info u join (
    select account,sum(income) as income,sum(expenses) as expenses,sum(income-expenses) as surplus
    from trade_detail group by account
) t
on u.account = t.account;

经验证，这样的查询结果和在mysql中执行的结果是相同的

来源： http://lib.csdn.net/article/hive/48462