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对数据库操作:

创建数据库:

查看数据库信息:

1.查看基本信息:

2.查看详尽信息:

删除数据库:

1.简单语法:

2.复杂语法:

对表操作:

创建表:

1.普通建表:

完整语法:

关键字解释:

(3)数据类型:

2.CreateTableAsSelect(CTAS)建表:

3.CreateTableLike语法

建表案例:

1.创建内部表:

2.创建外部表:

3.SERDE和复杂数据类型的使用:

4.create table as select:

5.createtablelike

查看表:

查看表的基本信息:

修改表:

(1)重命名表:

案例:

(2)修改列信息:

(1)添加列:

(2)更新列:

(3)替换列

删除表:

清空表:


对数据库操作:

创建数据库:

create database db_hive1;

在创建的时候没有指定路径(hdfs的存储路径)会使用默认路径

使用关键字 location 可指定路径但是该目录是在/user下新建一个当前连接用户名的目录,在该目录下边创建所给出的相应目录

create database db_hive3 location 'db_2/sss';

查看数据库信息:

1.查看基本信息:

DESCRIBE DATABASE db_hive1;

2.查看详尽信息:

DESCRIBE DATABASE EXTENDED db_hive1;

相比之下只是多出一些信息(parameters)

这列信息所展示的是我们在创建数据库的时候附加的信息

修改数据库:
用户可以使用alter database命令修改数据库某些信息,其中能够修改的信息包括dbproperties、location、owneruser。需要注意的是:修改数据库location,不会改变当前已有表的路径信息,而只是改变后续创建的新表的默认的父目录。

--修改dbpropertiesALTER DATABASE database_name SET DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...);

删除数据库:

1.简单语法:

drop database 数据库名

2.复杂语法:

DROP DATABASE [IF EXISTS] database_name [RESTRICT|CASCADE];

IF EXISTS:存在才删除 不存在不报错

RESTRICT:严格模式,若数据库不为空,则会删除失败。(需要手动删除表和数据)(默认)

CASCADE:级联模式,若数据库不为空,则会将库中的表一并删除。

对表操作:

创建表:

1.普通建表:

create table ind1(name string,age int);

完整语法:

CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)][COMMENT table_comment][PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)][CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS][ROW FORMAT row_format][STORED AS file_format][LOCATION hdfs_path][TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]

关键字解释:

(1)TEMPORARY

临时表,该表只在当前会话可见,会话结束,表会被删除。

(2)EXTERNAL(重点)

加上该关键字就是创建外部表的意思(内部表也叫管理表:管理表意味着Hive会完全接管该表,包括元数据和HDFS中的数据,外部表:而外部表则意味着Hive只接管元数据,而不完全接管HDFS中的数据。)

(3)数据类型:

基础数据类型:

Hive

说明

定义

tinyint

1byte有符号整数

smallint

2byte有符号整数

int

4byte有符号整数

bigint

8byte有符号整数

boolean

布尔类型,true或者false

float

单精度浮点数

double

双精度浮点数

decimal

十进制精准数字类型

decimal(16,2)

varchar

字符序列,需指定最大长度,最大长度的范围是[1,65535]

varchar(32)

string

字符串,无需指定最大长度

timestamp

时间类型

binary

二进制数据

复杂数据类型:

类型

说明

定义

取值

array

数组是一组相同类型的值的集合

array

arr[0]

map

map是一组相同类型的键-值对集合

map

map[‘key’]

struct

结构体由多个属性组成,每个属性都有自己的属性名和数据类型

struct

struct.id

类型转换

Hive的基本数据类型可以做类型转换,转换的方式包括隐式转换以及显示转换。

隐式转换:

Hive官方说明:隐式转换官方文档https://cwiki.apache.org/confluence/display/hive/languagemanual+types

显式转换:

可以借助cast函数完成显示的类型转换

select cast('12345'as int);

主要就是cast函数的调用

(4)ROWFORMAT(序列化&反序列化)

DELIMITED 关键字表示对文件中的每个字段按照特定分割符进行分割,其会使用默认的SERDE对每行数据进行序列化和反序列化。

SERDE关键字可用于指定其他内置的SERDE或者用户自定义的SERDE。例如JSONSERDE,可用于处理JSON字符串。

2.CreateTableAsSelect(CTAS)建表:

该语法允许用户利用select查询语句返回的结果,直接建表,表的结构和查询语句的结构保持一致,且保证包含select查询语句放回的内容

create table inc as select *from stu;

结果新创建的inc表中数据与stu表一致

3.CreateTableLike语法

该语法允许用户复刻一张已经存在的表结构,与上述的CTAS语法不同,该语法创建出来的表中不包含数据。

create table incc LIKE inc;

建表案例:

1.创建内部表:

create table if not exists student(id int comment '学号',name string)row format delimited fields terminated by '\t'location '/user/hive/warehouse/student';

上述创建的内部表是默认序列化和反序列化,并且设置列分隔符和指定HDFS中文件路径

如果删除表,则HDFS路径也会跟着删除

可以看到没有了student表的信息

2.创建外部表:

create external table student(id int comment 'id' ,name string) row format delimited fields terminated by '\t'location '/user/hive/warehouse/student';

参数与上一案例相同,重点演示删除操作

(外部表只管理元数据,不管理HDFS中的数据)

上传数据:

执行删除命令后:

可以看到我们可视化界面中已经没有了student表

但是我们的HDFS中还是存在我们的数据

上述就应证了我们外部表只管理元数据

3.SERDE和复杂数据类型的使用:

下边给出JSON格式化后的文件:

{"name": "dasongsong","friends": ["bingbing","lili"],"students": {"xiaohaihai": 18,"xiaoyangyang": 16},"address": {"street": "hui long guan","city": "beijing","postal_code": 10010}}

我们要把JSON文件对应创建HIVE表,则需要把JSON文件中的一级字段与Hive表的字段保持一致

再根据后边的值来设计Hive表字段的类型

设计name的类型为:string

fridends的类型为: array数组

students的类型为:map键值对的形式

address的类型为: struct(因为值的类型不一致所以设置为struct)

建表语句如下:

create table teacher(name string,friendsarray,students map,addressstruct)row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'location '/user/hive/warehouse/teacher';

上传JSON文件(上传数据的时候要保证一条JSON数据为一行(不要格式化之后的))

让后调用hadoop fs命令上传文件(上传到hive表所在的目录下)

4.create table as select:

create table teacher1 as select * from teacher;

上述命令会按照select查询到的数据类型进行建表,让后把查询到的数据进行填充

5.createtablelike

create table teacher2 like teacher;

上述代码只会复刻表的结构不会复制数据

查看表:

SHOW TABLES [IN database_name] LIKE ['identifier_with_wildcards'];

查看表的基本信息:

DESCRIBE [EXTENDED | FORMATTED] [db_name.]table_name

EXTENDED:展示详细信息

FORMATTED:对详细信息进行格式化的展示

修改表:

修改信息只会修改元数据信息,HDFS文件是不会被修改的,所以文件需要手动处理

(1)重命名表:

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name

案例:

 alter table stu rename to stu1;

(2)修改列信息:

(1)添加列:

增加列默认情况下会增加到列的末尾

alter table stu1 add columns (age int);

(2)更新列:

该语句允许用户修改指定列的列名、数据类型、注释信息以及在表中的位置。

在修改表的时候会检验修改前后类型是否兼容(对比标准按照数据类型的转换进行对比)

我们也可以设置不进行检验(默认开启校验为true)

set hive.metastore.disallow.incompatible.col.type.changes=false;
alter table stu1 change age age double comment 'age';

(3)替换列

该语句允许用户用新的列集替换表中原有的全部列。

替换列需要用到关键字replace

alter table stu1 replace columns (id int,name string);

删除表:

如果所删除的表是外部表只删除了元数据

drop table inc;

清空表:

清空表只对管理表(内部表),不能清空外部表,执行命令后HDFS中存储的数据就会全部清空

truncate table stu1;

hive的DDL操作至此结束!!!