另外一篇关于Hive的表，外部表，分区，桶的理解的博客：点击阅读

本文所需要的HIveQL源码和所需的测试用例github地址为：点击查看

一：Hive中的数据类型

Hive支持两种数据类型，一类叫原子数据类型，一类叫复杂数据类型。

原子数据类型包括数值型、布尔型和字符串类型，具体如下表所示：

基本数据类型
类型	描述	示例
TINYINT	1个字节（8位）有符号整数	1
SMALLINT	2字节（16位）有符号整数	1
INT	4字节（32位）有符号整数	1
BIGINT	8字节（64位）有符号整数	1
FLOAT	4字节（32位）单精度浮点数	1.0
DOUBLE	8字节（64位）双精度浮点数	1.0
BOOLEAN	true/false	true
STRING	字符串	‘xia’,”xia”

        上表我们看到hive不支持日期类型，在hive里日期都是用字符串来表示的，而常用的日期格式转化操作则是通过自定义函数进行操作。

        hive是用java开发的，hive里的基本数据类型和java的基本数据类型也是一一对应的，除了string类型。有符号的整数类型：TINYINT、SMALLINT、INT和BIGINT分别等价于java的byte、short、int和long原子类型，它们分别为1字节、2字节、4字节和8字节有符号整数。Hive的浮点数据类型FLOAT和DOUBLE,对应于java的基本类型float和double类型。而hive的BOOLEAN类型相当于java的基本数据类型boolean。

对于hive的String类型相当于数据库的varchar类型，该类型是一个可变的字符串，不过它不能声明其中最多能存储多少个字符，理论上它可以存储2GB的字符数。

Hive支持基本类型的转换，低字节的基本类型可以转化为高字节的类型，例如TINYINT、SMALLINT、INT可以转化为FLOAT，而所有的整数类型、FLOAT以及STRING类型可以转化为DOUBLE类型，这些转化可以从java语言的类型转化考虑，因为hive就是用java编写的。当然也支持高字节类型转化为低字节类型，这就需要使用hive的自定义函数CAST了。

      

        复杂数据类型包括数组（ARRAY）、映射（MAP）和结构体（STRUCT），具体如下表所示：

复杂数据类型
类型	描述	示例
ARRAY	一组有序字段。字段的类型必须相同	Array(1,2)
MAP	一组无序的键/值对。键的类型必须是原子的，值可以是任何类型，同一个映射的键的类型必须相同，值得类型也必须相同	Map(‘a’,1,’b’,2)
STRUCT	一组命名的字段。字段类型可以不同	Struct(‘a’,1,1,0)

二：创建表操作实例

1：创建内部表student表

create table student( id int, name string, age int) comment 'this is student message table' row format delimited fields terminated by '\t';

student.txt数据内容如下：

1    WEEW    23
2    QVCD    32
3    sdfw    43
4    rfwe    12

加载数据（从本地加载数据）：

<span style="font-size:14px;">load data local inpath '/home/thinkgamer/MyCode/hive/student.txt' into table student;</span>

当然我们也可以从HDFS加载：

load data inpath '/file/student.txt' into table student;

查看结果如下：

2：创建外部表external_student

comment 是注释说明，row... by "\t" 是指定行分隔符，这样在加载数据时只需保证源文件行的每个字段是以\t分割即可

#创建外部表 create external table external_student( id int, name string, age int) comment 'this is student message table' row format delimited fields terminated by '\t' location "/user/hive/external";

加载数据（数据文件内容和上边的student一样）

hdfs dfs -put /home/thinkgamer/MyCode/hive/external_student /user/hive/external

这种加载方式常常用于当hdfs上有一些历史数据，而我们需要在这些数据上做一些hive的操作时使用。这种方式避免了数据拷贝开销

3：创建表copy_student，并从student表中导入数据

#创建copy_student表，并从student表中导入数据 create table copy_student( id int, name string, age int) comment 'this is student message table' row format delimited fields terminated by '\t';

导入数据：

from student stu insert overwrite table copy_student select *;

过程如图：

4：创建复杂类型的表complex_student

COLLECTION ITEMS TERMINATED BY 指定的是列之间的分隔符

MAP KEYS TERMINATED BY 指的是MAP key value之间的分隔符

#创建复杂类型的表 Create table complex_student(stu_mess ARRAY<STRING>, stu_score MAP<STRING,INT>, stu_friend STRUCT<a:STRING,b :STRING,c:STRING>) comment 'this is complex_student message table' row format delimited fields terminated by '\t' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',' MAP KEYS TERMINATED BY ':';

加载数据：

load data local inpath "/home/thinkgamer/MyCode/hive/complex_student" into table complex_student;

comlex_student数据格式如下：

thinkgamer,23,thinkgamer@163.com    chinese:50,math:49,english:50    cyan,qiao,gao   

进行查询：

5：创建分区表

create table partition_student( id int, name string, age int) comment 'this is student message table' Partitioned by (grade string,class string) row format delimited fields terminated by "\t";

数据源如下

partition_student

1    WEEW    23
2    QVCD    32
3    sdfw    43
4    rfwe    12

partition_student2

5    hack    43
6    spring    54
7    cyan    23
8    thinkgamer    43

加载数据：

Loading data local inpath 'path' into table partition_student partition (grade=2013, class=34010301) Loading data local inpath 'path' into table partition_student partition (grade=2013, class=34010302)

查看分区：

全部查询结果如下：

指定分区查询：

select * from partition_student where class=34010301;

so ，问题来了，hive1.1.1对于where的支持是个盲区，bug，每次执行where就会报错，所以这里小编就不过多解释，感兴趣的朋友可以自己百度

6：创建桶

创建临时表student_tmp：

create table student_tmp( id int, name string, age int) comment 'this is student message table' row format delimited fields terminated by '\t';

load数据：

load data local inpath '/home/thinkgamer/MyCode/hive/student.txt' into table student_tmp;

创建指定桶的个数的表student_bucket：

create table student_bucket(id int, name string, age int) clustered by(id) sorted by(age) into 2 buckets row format delimited fields terminated by '\t';

设置环境变量：
set hive.enforce.bucketing = true;

从student_tmp 装入数据

from student_tmp insert overwrite table student_bucket select *;

HDFS查看如下：

物理上，每个桶就是表（或分区）目录里的一个文件，桶文件是按指定字段值进行hash，然后除以桶的个数例如上面例子2，最后去结果余数，因为整数的hash值就是整数本身，上面例子里，字段hash后的值还是字段本身，所以2的余数只有两个0和1，所以我们看到产生文件的后缀是*0_0和*1_0,文件里存储对应计算出来的元数据。

Hive的桶，我个人认为没有特别的场景或者是特别的查询，我们可以没有必要使用，也就是不用开启hive的桶的配置。因为桶运用的场景有限，一个是做map连接的运算，我在后面的文章里会讲到，一个就是取样操作了，下面还是引用风生水起博文里的例子：

查看sampling数据：

三：修改表操作实例

1：hive表重命名

alter table movie_links rename to links;

2：删除列

      目前的links表有两列

hive> desc formatted links; OK # col_name data_type comment id int href string 

    删除id列

 alter table links replace columns(href string);

    再查看

hive>desc formatted links; OK # col_name data_type comment href string 

3：清空表

 truncate table links;

4：添加列

 alter table test add columns(age int);

5：insert语句

     关于insert语句，可以用来在别的表查询结果插入hive 表，也可以通过insert将结果保存在hdfs上

     具体可参考：http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/23039009

     插入一条记录：

 create table test(id int,name string); insert into table test(id,name) values(1,"sdfs");

      查看：

hive> select * from test; OK 1 sdfs Time taken: 0.242 seconds, Fetched: 1 row(s)

      插入多条数据

insert into table test(id,name) values(2,"aaa"),(1,"bbb"),(3,"ccc");

      查看

hive> select * from test; OK 1 sdfs 2 aaa 1 bbb 3 ccc Time taken: 0.215 seconds, Fetched: 4 row(s)

四：Hive不支持的函数（持续更新）

       1：hive不支持delete和update函数

       HIVE是一个数据仓库系统,这就意味着它可以不支持普通数据库的CRUD操作。CRUD应该在导入HIVE数据仓库前完成。而且鉴于 hdfs 的特点，其并不能高效的支持流式访问，访问都是以遍历整个文件块的方式。hive 0.7 之后已经支持索引，但是很弱，尚没有成熟的线上方案。

       倒是可以想尽办法来进行替换，比如说delete，我们可以进行查询，将不需要删除的数据集插入的table中，eg

       我们的test表

hive> select * from test; OK 1 aa 12 2 bb 23 Time taken: 0.207 seconds, Fetched: 2 row(s)

         现在要删除id=1这条记录

insert overwrite table test select test.* from test where id!=1;

         再次查看表

hive> select * from test; OK 2 bb 23 Time taken: 0.213 seconds, Fetched: 1 row(s

        当然这并不是高效的办法