Hive表结构总结

Hive五种表结构特性

1，内部表：当删除内部表时，HDFS上的数据以及元数据都会被删除
2，外部表：但删除外部表时，HDFS上的源数据不会被删除但元数据会被删除
3，临时表：在当前会话期间存在，会话结束时自动消失。
4，分区表：将一批数据按照一定的字段或关键字分为多个目录进行存储
5，分桶表：将一批数据按照指定好的字段和桶的数量，对指定字段的数据取模运算，分成不同的桶进行存储，方便随机取样以及join等操作。

建表操作

内部表

创建语句

CREATE TABLE gfstbl(
  id INT,
  name STRING,
  age INT,
  gfs ARRAY<STRING>,
  address MAP<STRING,STRING>,
  info STRUCT<country:String,province:String,shi:String>
)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY ' ' 
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ','
MAP KEYS TERMINATED BY ':' 
LINES TERMINATED BY '\n'
LOCATION "/test";//可以设置源数据的位置，若不设置默认就在Hive的工作目录区

ROW FORMAT是设置行的格式，方便通过load加载数据

加载数据

load data local inpath '/root/gfs.txt' into table gfstbl;

查看表详细信息

DESCRIBE [EXTENDED|FORMATTED] table_name
EXTENDED极简的方式显示
FORMATTED格式化方式来显示
DESCRIBE EXTENDED gfstbl;默认就是EXTENDED
DESCRIBE FORMATTED gfstbl;

创建表方式二

create table gfstbl1 like gfstbl;只是创建表结构

创建表方式三

create table gfstbl2 AS SELECT id,name,gfs,address from gfstbl;  
会创建相应的表结构，并且插入数据

外部表

create external table wc_external 
   (word1 STRING, 
   word2 STRING) 
   ROW FORMAT DELIMITED 
   FIELDS TERMINATED BY ' ' 
   location '/test/external'; location可加可不加，不加location默认是在hive的工作目录区

临时表

create TEMPORARY table ttabc(id Int,name String) 
//临时表的声明周期是一次会话
进入hive shell 创建一张表，关闭shell后，表丢失

create TEMPORARY table ttabc(id Int,name String) partitioned by (dt String);
临时表不支持分区
Partition columns are not supported on temporary tables		

分区表

create table day_table (id int, content string) 
partitioned by (dt string)
 ROW FORMAT DELIMITED 
 FIELDS TERMINATED BY '\t' ;

分桶表

CREATE TABLE psnbucket( id INT, name STRING, age INT) 
CLUSTERED BY (age) INTO 4 BUCKETS 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

总结插入数据到分区表的四种方式

（1）insert 指定分区
（2）load data 指定分区
（3）查询已有表的数据，insert到新表中

from day_hour_table insert into table newt partition(dt=01,hour=9898) select id,content

（4）alter table add partition创建空分区，然后使用HDFS命令往空分区目录中上传数据
（5）创建分区，并且指定分区数据的位置

分桶表实例

文件1 文件2
举例：找到相同的URL

分桶表是对列值取哈希值的方式，将不同数据放到不同文件中存储
由列的哈希值除以桶的个数来决定每条数据划分在哪个桶中
对于hive中每一个表、分区都可以进一步进行分桶

应用场景：随机、join

样例数据：
1,tom,11,189
2,cat,22,189
3,dog,33,189
4,hive,44,189
5,hbase,55,189
6,mr,66,188
7,alice,77,188
8,scala,88,188

原始表：
CREATE TABLE original( id INT, name STRING, age INT,height DOUBLE)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
加载数据至原始表中：
LOAD DATA LOCAL INPATH "/root/bucketData" into table original;

分桶表：
CREATE TABLE psnbucket( id INT, name STRING, age INT) 
CLUSTERED BY (age) INTO 4 BUCKETS 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
插入数据：
insert into table psnbucket select id, name, age from original;
每一个小文件对应一个桶
抽样：	
select * from psnbucket tablesample(bucket 1 out of 4 on age);

分桶表+分区表：
CREATE TABLE psnbucket_partition( id INT, name STRING, age INT) 
PARTITIONED BY(height DOUBLE) 
CLUSTERED BY (age) INTO 4 BUCKETS 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
插入数据：
insert into table psnbucket_partition partition(height) select id, name, age,height from original;
多个分区中的对应的位置的小文件组成一个桶

抽样：
select * from psnbucket tablesample(bucket 1 out of 4 on age);