【Hive】3-HiveSQL 数据定义语言（DDL）

HiveSQL 数据定义语言（DDL）

SQL中DDL语法的作用

数据定义语言(Data Definition Language，DDL)，是SQL语言集中对数据库内部的对象结构进行创建，删除，修改等的操作语言，这些数据库对象包括database ( schema ) 、 table、view、index等。
DDL核心语法由CREATE、ALTER与DROP三个所组成。DDL并不涉及表内部数据的操作。
在某些上下文中，该术语也称为数据描述语言，因为它描述了数据库表中的字段和记录。

Hive 完整DDL建表语法

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Hive 数据类型

Hive数据类型指的是表中列的字段类型；
整体分为两类∶原生数据类型(primitive data type)和复杂数据类型(complex data type)。

原生数据类型包括︰数值类型、时间日期类型、字符串类型、杂项数据类型；

复杂数据类型包括:array数组、map映射、struct结构、union联合体。

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原生数据类型

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复杂数据类型

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注意事项

Hive SQL中，数据类型英文字母大小写不敏感；
除SQL数据类型外，还支持Java数据类型，比如字符串string；
复杂数据类型的使用通常需要和分隔符指定语法配合使用；
如果定义的数据类型和文件不一致，Hive会尝试隐式转换，但是不保证成功。

下表描述了类型之间允许的隐式转换：

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显式类型转换使用CAST函数。
例如，CAST(‘100’ as INT)会将100字符串转换为100整数值。
如果强制转换失败，例如CAST('Allen’as INT)，该函数返回NULL

Hive读写文件机制

SerDe是Serializer、Deserializer的简称，目的是用于序列化和反序列化。
序列化是对象转化为字节码的过程；而反序列化是字节码转换为对象的过程。
Hive使用SerDe(包括FileFormat)读取和写入表行对象。需要注意的是，“key”部分在读取时会被忽略，而在写入时key始终是常数。基本上行对象存储在“value”中。
可以通过desc formatted tablename查看表的相关SerDe信息。默认如下
Hive读取文件机制∶首先调用InputFormat(默认TextInputFormat)，返回一条一条kv键值对记录(默认是一行对应一条键值对)。然后调用SerDe(默认LazySimpleSerDe)的Deserializer，将一条记录中的value根据分隔符切分为各个字段。
Hive写文件机制∶将Row写入文件时，首先调用SerDe(默认LazySimpleSerDe)的Serializer将对象转换成字节序列，然后调用OutputFormat将数据写入HDFS文件中。

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ROW FORMAT这一行所代表的是跟读写文件、序列化SerDe相关的语法，功能有二：
- 使用哪个SerDe类进行序列化
- 如何指定分隔符。
其中ROW FORMAT是语法关键字，DELIMITED和SERDE二选其一。
如果使用delimited表示使用默认的LazySimpleSerDe类来处理数据。
如果数据文件格式比较特殊可以使用ROW FORMAT SERDE serde_name指定其他的Serde类来处理数据，甚至支持用户自定义SerDe类。

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LazySimpleSerDe是Hive默认的序列化类，包含4种子语法，分别用于指定字段之间、集合元素之间、map映射 kv之间、换行的分隔符号。

在建表的时候可以根据数据的特点灵活搭配使用。

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Hive建表时如果没有row format语法指定分隔符，则采用默认分隔符；
默认的分割符是’\001’，是一种特殊的字符，使用的是ASCII编码的值，键盘是打不出来的。

Hive数据存储路径

默认路径

Hive表默认存储路径是由$ {HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件的hive.metastore.warehouse.dir属性指定，默认值是:/user/hive/warehouse。

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在该路径下，文件将根据所属的库、表，有规律的存储在对应的文件夹下。

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指定存储路径

在Hive建表的时候，可以通过location语法来更改数据在HDFS上的存储路径，使得建表加载数据更加灵活方便。
语法:LOCATION ‘<hdfs_location>’。
对于已经生成好的数据文件，使用location指定路径将会很方便。

练习

原生数据类型使用

文件archer.txt中记录了手游《王者荣耀》射手的相关信息，包括生命、物防、物攻等属性信息其中字段之间分隔符为制表符\t ,要求在Hive中建表映射成功该文件。

1	后羿	5986	1784	396	336	remotely	archer
2	马可波罗	5584	200	362	344	remotely	archer
3	鲁班七号	5989	1756	400	323	remotely	archer
4	李元芳	5725	1770	396	340	remotely	archer
5	孙尚香	6014	1756	411	346	remotely	archer
6	黄忠	5898	1784	403	319	remotely	archer
7	狄仁杰	5710	1770	376	338	remotely	archer
8	虞姬	5669	1770	407	329	remotely	archer
9	成吉思汗	5799	1742	394	329	remotely	archer
10	百里守约	5611	1784	410	329	remotely	archer	assassin

建表HQL：

create database if not exists db_test;
use db_test;create table t_archer(id int comment "ID",name string comment "英雄名称",hp_max int comment "最大生命",mp_max int comment "最大法力",attack_max int comment "最高物攻",defense_max int comment "最大物防",attack_range string comment "攻击范围",role_main string comment "主要定位",role_assist string comment "次要定位"
) comment "王者荣耀射手信息"
row format delimited
fields terminated by "\t";

建表成功之后，在Hive的默认存储路径下就生成了表对应的文件夹；把archer. txt文件上传到对应的表文件夹下：

[root@node1 hivedata]# hadoop fs -put archer.txt /user/hive/warehouse/db_test.db/t_archer

结果验证：

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想一想：Hive这种直接映射文件的能力是不是比mysql一条一条insert插入数据方便多了?

复杂数据类型使用

文件hot_hero_skin_price.txt中记录了手游《王者荣耀》热门英雄的相关皮肤价格信息，要求在Hive中建表映射成功该文件。

1,孙悟空,53,西部大镖客:288-大圣娶亲:888-全息碎片:0-至尊宝:888-地狱火:1688
2,鲁班七号,54,木偶奇遇记:288-福禄兄弟:288-黑桃队长:60-电玩小子:2288-星空梦想:0
3,后裔,53,精灵王:288-阿尔法小队:588-辉光之辰:888-黄金射手座:1688-如梦令:1314
4,铠,52,龙域领主:288-曙光守护者:1776
5,韩信,52,飞衡:1788-逐梦之影:888-白龙吟:1188-教廷特使:0-街头霸王:888

建表HQL：

create table t_hot_hero_skin_price(id int,name string comment "英雄名称",win_price int comment "胜率",skin_price map<string,int> comment "皮肤价格"  -- map复杂类型
) row format delimited
fields terminated by ','    -- 指定字段之间分隔符
collection items terminated by '-'      -- 指定集合元素之间的分隔符
map keys terminated by ':';     -- 指定map元素kv之间的分隔符

建表成功之后，在Hive的默认存储路径下就生成了表对应的文件夹；把hot_hero_skin_price.txt文件上传到对应的表文件夹下：

[root@node1 hivedata]# hadoop fs -put hot_hero_skin_price.txt /user/hive/warehouse/db_test.db/t_hot_hero_skin_price

-put后可以选择多个文件，以空格分隔

删除语法：

# 删除/user/hive/warehouse/db_test.db/t_hot_hero_skin_price下的所有文件
hadoop fs -rm -r /user/hive/warehouse/db_test.db/t_hot_hero_skin_price/*

结果验证：

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最后一列类型是map，则跟map相关的函数也能适用

默认分隔符使用

文件team_ace_player.txt中记录了手游《王者荣耀》主要战队内最受欢迎的王牌选手信息，字段之间使用的是\001作为分隔符,要求在Hive中建表映射成功该文件。

1成都AG超玩会一诺
2重庆QGhappyHurt
3DYG久诚
4上海EDG.M浪浪
5武汉eStarProCat
6RNG.M暴风锐
7RW侠渡劫
8TES滔搏迷神
9杭州LGD大鹅伪装
10南京Hero久竞清融

分析一下：数据都是原生数据类型，且字段之间分隔符是\001，因此在建表的时候可以省去row format语句，因为hive默认的分隔符就是\001。

建表HQL：

create table t_team_ace_player(id int,team_name string,ace_player_name string
); -- 没有指定row format语句 此时采用的是默认的\001作为字段的分隔符

建表成功之后，在Hive的默认存储路径下就生成了表对应的文件夹；把team_ace_player.txt文件上传到对应的表文件夹下：

[root@node1 hivedata]# hadoop fs -put team_ace_player.txt /user/hive/warehouse/db_test.db/t_team_ace_player

结果验证：

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应优先考虑\001分隔符

指定数据存储路径

文件team_ace_player.txt中记录了手游《王者荣耀》主要战队内最受欢迎的王牌选手信息，字段之间使用的是\001作为分隔符。

要求把文件上传到HDFS任意路径下，不能移动复制，并在Hive中建表映射成功该文件。

[root@node1 hivedata]# hadoop fs -mkdir /tmp_data
[root@node1 hivedata]# hadoop fs -put team_ace_player.txt /tmp_data

建表HQL：

create table t_team_ace_player_location(id int,team_name string,ace_player_name string
) location '/tmp_data'; -- 使用location关键字指定本张表数据在hdfs上的存储路径

HDFS的Web UI页面查看：

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结果验证：

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为方便集中管理，建议还是放到/user/hive/warehouse/根目录下

Hive内、外部表

什么是内部表？

内部表(Internal table)也称为被Hive拥有和管理的托管表(Managed table)。
默认情况下创建的表就是内部表，Hive拥有该表的结构和文件。换句话说，Hive完全管理表（元数据和数据）的生命周期，类似于RDBMS中的表。
当您删除内部表时，它会删除数据以及表的元数据。
可以使用DESCRIBE FORMATTED tablename，来获取表的元数据描述信息，从中可以看出表的类型。

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什么是外部表？

外部表(External table)中的数据不是Hive拥有或管理的，只管理表元数据的生命周期。
要创建一个外部表，需要使用EXTERNAL语法关键字。
删除外部表只会删除元数据，而不会删除实际数据。在Hive外部仍然可以访问实际数据。
实际场景中，外部表搭配location语法指定数据的路径，可以让数据更安全。

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内、外部表差异

无论内部表还是外部表，Hive都在Hive Metastore中管理表定义、字段类型等元数据信息。
删除内部表时，除了会从Metastgre中删除表元数据，还会从HDFS中删除其所有数据文件。
删除外部表时，只会从Metastore中删除表的元数据，并保持HDFS位置中的实际数据不变。

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如何选择内、外部表

当需要通过Hive完全管理控制表的整个生命周期时，请使用内部表。
当数据来之不易，防止误删，请使用外部表，因为即使删除表，文件也会被保留。

Stored关键字的作用

可选参数STORED AS指定表中的文件存储格式，例如文件数据是纯文本，可以使用 STORED AS TEXTFILE（默认值）。若数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCEFILE。

比对三种主流的文件存储格式TEXTFILE 、ORC、PARQUET：

压缩比：ORC > PARQUET > TEXTFILE（TEXTFILE没有进行压缩）

查询速度：三者几乎一致

详细讲解请参考后续内容[文件存储格式（TEXTFILE、ORC 、PARQUET)]

Location关键字的作用

在创建外部表的时候，可以使用location指定存储位置路径，如果不指定会如何?

答：如果不指定location，外部表的默认路径也是位于/user/hive/warehouse ,由默认参数控制。
创建内部表的时候，是否可以使用location指定?

答：内部表可以使用location指定位置的。
是否意味着Hive表的数据在HDFS上的位置不是一定要在/user/hive/warehouse下?

答：不一定，Hlive中表数据存储位置，不管内部表还是外部表，默认都是在/user/hive/warehouse，当然可以在建表的时候通过location关键字指定存储位置在HDFS的任意路径。

Hive分区表

概念

当Hive表对应的数据量大、文件个数多时，为了避免查询时全表扫描数据，Hive支持根据指定的字段对表进行分区，分区的字段可以是日期、地域、种类等具有标识意义的字段。
比如把一整年的数据根据月份划分12个月(12个分区），后续就可以查询指定月份分区的数据，尽可能避免了全表扫描查询。

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创建

分区表语法

-- 分区表语法
create table partition_table(column1 data_type comment '注释',column2 date_type comment '注释',
...)
partitioned by (partition1 data_type,partition2 data_type,...);

注意:分区字段不能是表中已经存在的字段，因为分区字段最终也会以虚拟字段的形式显示在表结构上。

示例：

create table t_all_hero_part(id int,name string,hp_max int,mp_max int,attack_max int,defense_max int,attack_range string,role_main string,role_assist string
) partitioned by (role string)
row format delimited
fields terminated by "\t";

再创建一个t_all_hero表，不带分区，以作比对，上传文件：
[root@node1 hivedata]# hadoop fs -put archer.txt assassin.txt mage.txt support.txt tank.txt warrior.txt /user/hive/warehouse/db_test.db/t_all_hero

分区表数据加载–静态分区

所谓静态分区指的是分区的属性值是由用户在加载数据的时候手动指定的。语法如下:

load data [local] inpath 'filepath' into table tablename partition(分区字段='分区值'...);

Local参数用于指定待加载的数据是位于本地（Linux）文件系统还是HDFS文件系统。

示例：

load data local inpath '/root/hivedata/archer.txt' into table t_all_hero_part partition(role='sheshou');
load data local inpath '/root/hivedata/assassin.txt' into table t_all_hero_part partition(role='cike');
load data local inpath '/root/hivedata/mage.txt' into table t_all_hero_part partition(role='fashi');
load data local inpath '/root/hivedata/support.txt' into table t_all_hero_part partition(role='fuzhu');
load data local inpath '/root/hivedata/tank.txt' into table t_all_hero_part partition(role='tanke');
load data local inpath '/root/hivedata/warrior.txt' into table t_all_hero_part partition(role='zhanshi');

本质

外表上看起来分区表好像没多大变化，只不过多了一个分区字段。实际上分区表在底层管理数据的方式发生了改变。这里直接去HDFS查看区别。

非分区表：t_all_hero

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分区表：t_all_hero_part

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分区的概念提供了一种将Hive表数据分离为多个文件/目录的方法。
不同分区对应着不同的文件夹，同一分区的数据存储在同一个文件夹下。
查询过滤的时候只需要根据分区值找到对应的文件夹，扫描本文件夹下本分区下的文件即可，避免全表数据扫描。
这种指定分区查询的方式叫做分区裁剪。

-- 非分区表  全表扫描过滤查询
select count(*) from t_all_hero where role_main="archer" and hp_max>6000;
-- 分区表   先基于分区过滤，再查询
select count(*) from t_all_hero_part where role="sheshou" and hp_max>6000;

多重分区表

通过建表语句中关于分区的相关语法可以发现，Hive支持多个分区字段∶PARTITIONED BY (partition1 data_type，partition2 data_type,… )。
多重分区下，分区之间是一种递进关系，可以理解为在前一个分区的基础上继续分区。
从HDFS的角度来看就是文件夹下继续划分子文件夹。比如∶把全国人口数据首先根据省进行分区，然后根据市进行划分，如果你需要甚至可以继续根据区县再划分，此时就是3分区表。

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分区表数据加载–动态分区

所谓动态分区指的是分区的字段值是基于查询结果（参数位置)自动推断出来的。核心语法就是insert+select。

启用hive动态分区，需要在hive会话中设置两个参数︰

-- 是否开启动态分区功能
set hive.exec.dynamic.partition=true;
-- 指定动态分区模式，分为nonstrict非严格模式和strict严格模式
-- strict严格模式要求至少有一个分区为静态分区，以防用户意外覆盖所有分区；
-- nonstrict模式下，允许所有分区都是动态的
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

示例：

-- 是否开启动态分区功能
set hive.exec.dynamic.partition=true;
-- 指定动态分区模式，分为nonstrict非严格模式和strict严格模式
-- strict严格模式要求至少有一个分区为静态分区
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
-- 创建一张新的分区表
create table t_all_hero_part_dynamic(id int,name string,hp_max int,mp_max int,attack_max int,defense_max int,attack_range string,role_main string,role_assist string
) partitioned by (role string)
row format delimited
fields terminated by "\t";
-- 执行动态分区插入
insert into table t_all_hero_part_dynamic partition(role)   -- 分区值并未手动写死
select t.*,t.role_main from t_all_hero t;	-- 分区字段放到查询最末尾

SQL查看：

HDFS查看：

分区表的注意事项

一、分区表不是建表的必要语法规则，是一种优化手段表，可选；

二、分区字段不能是表中已有的字段，不能重复；

三、分区字段是虚拟字段，其数据并不存储在底层的文件中；

四、分区字段值的确定来自于用户价值数据手动指定（静态分区）或者根据查询结果位置自动推断（动态分区)

五、Hive支持多重分区，也就是说在分区的基础上继续分区，划分更加细粒度

Hive分桶表

概念

分桶表也叫做桶表，叫法源自建表语法中bucket单词，是一种用于优化查询而设计的表类型。
分桶表对应的数据文件在底层会被分解为若干个部分，通俗来说就是被拆分成若干个独立的小文件。
在分桶时，要指定根据哪个字段将数据分为几桶(几个部分)。

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分桶规则如下︰桶编号相同的数据会被分到同一个桶当中。

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hash_function取决于分桶字段bucketing_column的类型︰

如果是int类型，hash_function(int) == int;
如果是其他比如bigint,string或者复杂数据类型，hash_function比较棘手，将是从该类型派生的某个数字，比如hashcode值。

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语法

CLUSTERED BY (col_name)表示根据哪个字段进行分;
INTO N BUCKETS表示分为几桶（也就是几个部分）。
需要注意的是，分桶的字段必须是表中已经存在的字段。

-- 分桶表建表语句
create table [external] table [db_name.]table_name
[(col_name data_type,...)]
clustered by (col_name) sorted by (col_name asc/desc) into N buckets;

创建、数据加载

-- step1：开启分桶的功能，从Hive2.0开始不再需要设置
set hive.enforce.bucketing=true;-- step2：把数据源加载到普通Hive表中
drop table if exists t_usa_covid19;
create table db_test.t_usa_covid19(count_date string,county string,state string,fips int,cases int,deaths int
)row format delimited fields terminated by ",";-- step3：将源数据上传到HDFS，t_usa_covid19表对应的路径下
[root@node1 hivedata]# hadoop fs -put us-covid19-counties.dat /user/hive/warehouse/db_test.db/t_usa_covid19-- step4：创建分桶表，根据state分为5桶，每个桶内根据cases倒序排序
create table db_test.t_usa_covid19_bucket(count_date string,county string,state string,fips int,cases int,deaths int
)clustered by (state) sorted by (cases desc) into 5 buckets;-- step5：使用inset+select语法将数据加载到分桶表中
insert into t_usa_covid19_bucket select * from t_usa_covid19;

HDFS查看：

到HDFS上查看t_usa_covid19_bucket底层数据结构可以发现，数据被分为了5个部分。
并且从结果可以发现，分桶字段一样的数据就─定被分到同一个桶中。

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使用好处

基于分桶字段查询时，减少全表扫描
JOIN时可以提高MR程序效率，减少笛卡尔积数量
- 根据join的字段对表进行分桶操作（比如下图中id是join的字段)
分桶表数据进行高效抽样

Hive事务表

Hive事务背景

Hive本身从设计之初时，就是不支持事务的，因为Hive的核心目标是将已经存在的结构化数据文件映射成为表，然后提供基于表的SQL分析处理，是一款面向分析的工具。且映射的数据通常存储于HDFS上，而HDFS是不支持随机修改文件数据的。
这个定位就意味着在早期的Hive的SQL语法中是没有update, delete操作的，也就没有所谓的事务支持了，因为都是select查询分析操作。
从Hive0.14版本开始，具有ACID语义的事务已添加到Hive中，以解决以下场景下遇到的问题：

流式传输数据

使用如Apache Flume、Apache Kafka之类的工具将数据流式传输到Hadoop集群中。虽然这些工具可以每秒数百行或更多行的速度写入数据，但是Hive只能每隔15分钟到一个小时添加一次分区。如果每分甚至每秒频繁添加分区会很快导致表中大量的分区,并将许多小文件留在目录中，这将给NameNode带来压力。

因此通常使用这些工具将数据流式传输到已有分区中，但这有可能会造成脏读（数据传输一半失败，回滚了)。需要通过事务功能，允许用户获得一致的数据视图并避免过多的小文件产生。

尺寸变化缓慢

新型模式数据仓库中，维度表随时间缓慢变化。例如，零售商将开设新商店，需要将其添加到商店表中，或者现有商店可能会更改其平方英尺或某些其他跟踪的特征。这些更改导致需要插入单个记录或更新单条记录（取决于所选策略）。

数据重述

有时发现收集的数据不正确，需要更正。

局限性

虽然Hive支持了具有ACID语义的事务，但是在使用起来，并没有像在MySQL中使用那样方便，有很多局限性。原因很简单，毕竟Hive的设计目标不是为了支持事务操作，而是支持分析操作，且最终基于HDFS的底层存储机制使得文件的增加删除修改操作需要动一些小心思。

尚不支持BEGIN，COMMIT和ROLLBACK。所有语言操作都是自动提交的。
仅支持ORC文件格式(STORED AS ORC)。
默认情况下事务配置为关闭。需要配置参数开启使用。
表必须是分桶表(Bucketed)才可以使用事务功能。
表参数transactional必须为true ;
外部表不能成为ACID表，不允许从非ACID会话读取/写入ACID表。
事务表不支持LOAD DATA...语句

实现原理

Hive的文件是存储在HDFS上的，而HDFS上又不支持对文件的任意修改，只能是采取另外的手段来完成。

用HDFS文件作为原始数据（基础数据），用delta保存事务操作的记录增量数据;
正在执行中的事务，是以一个staging开头的文件夹维护的，执行结束就是delta文件夹。每次执行一次事务操作都会有这样的一个delta增量文件夹;
当访问Hive数据时，根据HDFS原始文件和delta增量文件做合并，查询最新的数据。

INSERT语句会直接创建delta目录；
DELETE目录的前缀是delete_delta；
UPDATE语句采用了split-update特性，即先删除、后插入；

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实现原理之delta文件夹命名格式

delta_minWID_maxWID_stmtID，即delta前缀、写事务的ID范围、以及语句ID;删除时前缀是delete_delta，里面包含了要删除的文件；
Hive会为写事务（INSERT、DELETE等)创建一个写事务ID (Write ID)，该ID在表范围内唯一；
语句ID (Statement ID )则是当一个事务中有多条写入语句时使用的，用作唯一标识。

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每个事务的delta文件夹下，都有两个文件：

1、_orc_acid_version的内容是2，即当前ACID版本号是2。和版本1的主要区别是UPDATE语句采用了split-update特性，即先删除、后插入。这个文件不是ORC文件，可以下载下来直接查看。

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2、bucket_00000文件则是写入的数据内容。如果事务表没有分区和分桶，就只有一个这样的文件。文件都以ORC格式存储，底层二级制，需要使用ORC TOOLS查看。

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operation：0表示插入，1表示更新，2表示删除。由于使用了split-update，UPDATE是不会出现的，所以delta文件中的operation是0 , delete_delta文件中的operation是2。

originalTransaction、currentTransaction：该条记录的原始写事务ID，当前的写事务ID。

rowld：一个自增的唯一ID，在写事务和分桶的组合中唯一。

row：具体数据。对于DELETE语句，则为null，对于INSERT就是插入的数据，对于UPDATE就是更新后的数据。

合并器（Compactor）

随着表的修改操作，创建了越来越多的delta增量文件，就需要合并以保持足够的性能。
合并器Compactor是一套在Hive Metastore内运行，支持ACID系统的后台进程。所有合并都是在后台完成的，不会阻止数据的并发读、写。合并后，系统将等待所有旧文件的读操作完成后，删除旧文件。
合并操作分为两种，minor compaction (小合并)、major compaction (大合并）：
- 小合并会将一组delta增量文件重写为单个增量文件，默认触发条件为10个delta文件;
- 大合并将一个或多个增量文件和基础文件重写为新的基础文件，默认触发条件为delta文件相应于基础文件占比，10%。

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事务表创建使用

-- Hive中事务表的创建使用
-- 1、开启事务配置（可以使用set设置当前session生效，也可以配置在hive-site.xml中）
set hive.support.concurrency = true;    -- Hive是否支持并发
set hive.enforce.bucketing = true;  -- 从Hive2.0开始不再需要，是否开启分桶功能
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;   -- 动态分区模式，非严格
set hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;  -- 事务器，指定默认管理类
set hive.compactor.initiator.on = true; -- 是否在metastore实例上运行启动线程和清理线程
set hive.compactor.worker.threads = 1;  -- 在此metastore实例上运行多少个压缩程序工作线程-- 2、创建Hive事务表
create table trans_student(id int,name string,age int
)clustered by (id) into 2 buckets	-- 此处创建分桶，也可以不需要
stored as orc
tblproperties ('transactional'='true');-- 3、针对事务表进行insert、update、delete操作
insert into trans_student values (1,'Aiw',20);
update trans_student set age = 22 where id = 1;
delete from trans_student where id =1;select * from trans_student;

HDFS查看：

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可以看到不管是update还是delete，hive底层并未直接修改数据，而是对文件重新写了一份数据，之前文件做标记删除。

Hive视图

Hive中的视图( view )是一种虚拟表，只保存定义，不实际存储数据。
通常从真实的物理表查询中创建生成视图，也可以从已经存在的视图上创建新视图。
创建视图时，将冻结视图的架构，如果删除或更改基础表，则视图将失败。
视图是用来简化操作的，不缓冲记录，也没有提高查询性能。

视图创建使用

-- hive视图相关语法
-- 1.1、创建视图（指定查询字段）
create view v_usa_covid asselect count_date,county,state,deaths from t_usa_covid19 limit 5;-- 1.2、创建视图（指定全部字段）
create view v_usa_covid_all asselect * from t_usa_covid19 limit 5;-- 2、显示当前已有的视图
show tables;    -- 会显示table+view
show views;     -- 只显示view-- 3、视图使用
select * from v_usa_covid;-- 4、查看视图定义
show create table v_usa_covid;-- 5、查看视图字段信息
desc v_usa_covid;-- 5、删除视图
drop view v_usa_covid_all;-- 6、更改视图属性
alter view v_usa_covid set tblproperties ('comment'='这是个视图');
desc formatted v_student_tmp;	-- 查看-- 7、更改视图定义
alter view v_usa_covid as select count_date,county,state from t_usa_covid19;

使用好处

将真实表中特定的列数据提供给用户，保护数据隐式
降低查询的复杂度，优化查询语句

Hive物化视图（Hive 3.0新特性）

概念与语法

物化视图(Materialized View )是一个包括查询结果的数据库对像，可以用于预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作的结果。在执行查询时，就可以避免进行这些耗时的操作，而从快速的得到结果。
使用物化视图的目的就是通过预计算，提高查询性能，当然需要占用一定的存储空间。
Hive3.0开始尝试引入物化视图，并提供对于物化视图的查询自动重写机制（基于Apache Calcite实现)。
Hive的物化视图还提供了物化视图存储选择机制，可以本地存储在Hive，也可以通过用户自定义storage handlers存储在其他系统(如Druid)。
Hive引入物化视图的目的就是为了优化数据查询访问的效率,相当于从数据预处理的角度优化数据访问。
Hive从3.0丢弃了index索引的语法支持，推荐使用物化视图和列式存储文件格式来加快查询的速度。

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物化视图、视图区别

视图是虚拟的，逻辑存在的，只有定义没有存储数据。
物化视图是真实的，物理存在的，里面存储着预计算的数据。
物化视图能够缓存数据，在创建物化视图的时候就把数据缓存起来了，Hive把物化视图当成一张“表”，将数据缓存。而视图只是创建一个虚表，只有表结构，没有数据，实际查询的时候再去改写SQL去访问实际的数据表。
视图的目的是简化降低查询的复杂度，而物化视图的目的是提高查询性能。

语法

(1)物化视图创建后，select查询执行数据自动落地，“自动”也即在query的执行期间，任何用户对该物化视图是不可见的,执行完毕之后物化视图可用;

(2)默认情况下，创建好的物化视图可被用于查询优化器optimizer查询重写，在物化视图创建期间可以通过DISABLEREWRITE参数设置禁止使用。

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(3)默认SerDe和storage format为hive.materializedview.serde、hive.materializedview.fileformat;

(4)物化视图支持将数据存储在外部系统(如druid)，如下述语法所示:

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(5)目前支持物化视图的drop和show操作，后续会增加其他操作

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(6)当数据源变更（新数据插入inserted、数据修改modified )，物化视图也需要更新以保持数据一致性，目前需要用户主动触发rebuild重构。

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查询重写加速机制

物化视图创建后即可用于相关查询的加速，即︰用户提交查询query，若该query经过重写后可以命中已经存在的物化视图，则直接通过物化视图查询数据返回结果，以实现查询加速。
是否重写查询使用物化视图可以通过全局参数控制，默认为true: hive.materializedview.rewriting=true;
用户可选择性的控制指定的物化视图查询重写机制，语法如下∶

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示例：

-- 1、开启事务配置（可以使用set设置当前session生效，也可以配置在hive-site.xml中）
set hive.support.concurrency = true;    -- Hive是否支持并发
set hive.enforce.bucketing = true;  -- 从Hive2.0开始不再需要，是否开启分桶功能
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;   -- 动态分区模式，非严格
set hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;  -- 事务器，指定默认管理类
set hive.compactor.initiator.on = true; -- 是否在metastore实例上运行启动线程和清理线程
set hive.compactor.worker.threads = 1;  -- 在此metastore实例上运行多少个压缩程序工作线程-- 2、准备基表（只有分桶表才能使用事务）
create table student_materialized(sno int,sname string,sdept string
) clustered by (sno) into 2 buckets stored as orc tblproperties ('transactional'='true');-- 3、数据导入（插入覆盖）
insert overwrite table student_materialized
select num,name,dept from student;select * from student_materialized;-- 4、创建物化视图（基表必须是事务表，不然会执行报错）
create materialized view v_student_materialized asselect sdept,count(*) as cnt from student_materialized group by sdept;-- 5、查看物化视图
show materialized views;-- 6、对基表进行查询，由于会命中物化视图，查询速度会加快（没有启动MR，只是普通的table扫描）
select sdept,count(*) as cnt from student_materialized group by sdept;-- 7、查询执行计划可以发现：查询被自动重写为TableScan alias: db_test.v_student_materialized，转换成了对物化视图查询，提高了查询效率
explain select sdept,count(*) as cnt from student_materialized group by sdept;-- 8、禁用物化视图自动重写
alter materialized view v_student_materialized disable rewrite;-- 9、删除物化视图
drop materialized view v_student_materialized;-- 10、手动更新物化视图
alter materialized view v_student_materialized rebuild;

HDFS查看（可以看到物化视图是真实存在的表）：

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数据库DDL操作

整体概述

在Hive中，DATABASE的概念和RDBMS中类似，我们称之为数据库，DATABASE和SCHEMA是可以互换的，都可以使用。
默认的数据库叫做default，存储数据位置位于/user/hive/warehouse下。
用户自己创建的数据库存储位置是/user/hive/warehouse/database_name.db下。

创建数据库

CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name
[COMMENT database_comment]
[LOCATION hdfs_path]
[WITH DBPROPERTIES(property_name=property_value,...)];

COMMENT∶数据库的注释说明语句
LOCATION∶指定数据库在HDFS存储位置，默认/user/hive/warehouse/dbname.db
WITH DBPROPERTIES∶用于指定一些数据库的属性配置。

显示数据库元信息

(DESCRIBE|DESC) (DATABASE|SCHEMA) [EXTENDED] db_name;

显示Hive中数据库的名称，注释（如果已设置)及其在文件系统上的位置等信息。
EXTENDED关键字用于显示更多信息。可以将关键字describe简写成desc使用。

切换数据库

use database_name;

切换当前会话使用哪一个数据库进行操作

删除数据库

DROP (DATABASE|SCHEMA) [IF EXISTS] database_name [RESTRICT|CASCADE];

默认行为是RESTRICT，这意味着仅在数据库为空时才删除它。
要删除带有表的数据库(不为空的数据库），我们可以使用CASCADE。

修改数据库元信息

-- 更改数据库属性
ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET DBPROPERTIES (property_name=property_value,...);-- 更改数据库所有者
ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET OWNER USER user_name;-- 更改数据库位置
ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET LOCATION hdfs_path;

表DDL操作

Hive中针对表的DDL操作可以说是DDL中的核心操作，包括建表、修改表、删除表、描述表元数据信息。
可以说表的定义是否成功直接影响着数据能够成功映射，进而影响是否可以顺利的使用Hive开展数据分析。
由于Hive建表之后加载映射数据很快，实际中如果建表有问题，可以不用修改，直接删除重建。

显示表元信息

(DESCRIBE|DESC) [EXTENDED | FORMATTED] table_name;

如果指定了EXTENDED关键字，则它将以Thrift序列化形式显示表的所有元数据。
如果指定了FORMATTED关键字，则它将以表格格式显示元数据。

删除表

DROP TABLE [IF EXISTS] table_name [PURGE];

如果已配置垃圾桶且未指定PURGE，则该表对应的数据实际上将移动到HDFS垃圾桶，而元数据完全丢失。删除外部（EXTERNAL）表时，该表中的数据不会从文件系统中删除，只删除元数据。
如果指定了PURGE，则表数据跳过HDFS垃圾桶直接被删除。因此如果DROP失败，则无法挽回该表数据。

清空表

TRUNCATE [TABLE] table_name;

可以简单理解为清空表的所有数据但是保留表的元数据结构。
如果HDFS启用了垃圾桶，数据将被丢进垃圾桶，否则将被删除。

修改表

-- 1、更改表名
ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
-- 2、更改表属性
ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES(property_name = property_value,...);
-- 更改表注释
ALTER TABLE student SET TBLPROPERTIES ('comment'= "new comment for student table");
-- 3、更改SerDe属性
ALTER TABLE table_name SET SERDE serde_class_name [WITH SERDEPROPERTIES(property_name =property_value,...)];
ALTER TABLE table_name [PARTITION partition_spec] SET SERDEPROPERTIES serde_properties;
ALTER TABLE table_name SET SERDEPROPERTIES('field.delim'=',');
-- 移除SerDe属性
ALTER TABLE table_name [PARTITION partition_spec] UNSET SERDEPROPERTIES(property_name,...);
-- 4、更改表的文件存储格式该操作仅更改表元数据。现有数据的任何转换都必须在Hive之外进
ALTER TABLE table_name SET FILEFORMAT file_format;
-- 5、更改表的存储位置路径
ALTER TABLE table_name SET LOCATION "new location";
-- 6、更改列名称/类型/位置/注释
CREATE TABLE test_change (a int, b int, c int);
-- 更改列名称
ALTER TABLE test_change CHANGE a a1 INT;
-- 更改列类型，并放到b列后面
ALTER TABLE test_change CHANGE a1 a2 STRING AFTER b;
-- 更改列位置，放到最前面
ALTER TABLE test_change CHANGE c c1 INT FIRST;
-- 更改列注释
ALTER TABLE test_change CHANGE a1 a1 INT COMMENT 'this is column a1';
-- 7、添加/替换列
-- 使用ADD COLUMNS，可以将新列添加到现有列的末尾但在分区列之前。
-- REPLACE COLUMNS将删除所有现有列，并添加新的列集。
ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS(col_name data_type [comment '..'],...);

分区DDL操作

增加分区

-- 1、增加分区（一次添加一个分区）
ALTER TABLE table_name ADD PARTITION(dt='20170101') location '/user/hadooplwarehouse/table_nameldt=20170101';
-- 一次添加多个分区
ALTER TABLE table_name ADD PARTITION(dt='2008-08-08', country='us') location '/path/tolus.
part080808'
PARTITION(dt='2008-08-09', country='us') location 'path/tolus/part080809';

ADD PARTITION会更改表元数据，但不会加载数据。如果分区位置中不存在数据，查询时将不会返回结果。
因此需要保证增加的分区位置路径下，数据已经存在，或者增加完分区之后导入分区数据。

重命名分区

-- 2、重命名分区
ALTER TABLE table_name PARTITION partition_spec RENAME TO PARTITION partition_spec;
ALTER TABLE table_name PARTITION(dt='2008-08-O9') RENAME TO PARTITION(dt='20080809');

删除分区

-- 3、删除分区
ALTER TABLE table_name DROP [IF EXISTS] PARTITION(dt='2008-08-08', country='us');
ALTER TABLE table_name DROP [IF EXISTS] PARTITION(dt='2008-08-08', country='us') PURGE; -- 直接删除数据不进垃圾桶

删除表的分区。这将删除该分区的数据和元数据。

修改分区

-- 4、修改分区
-- 更改分区文件存储格式
ALTER TABLE table_name PARTITION(dt='2008-08-09') SET FILEFORMAT file_format;
-- 更改分区位置
ALTER TABLE table_name PARTITION(dt='2008-08-09') SET LOCATION "new location";

修复分区

-- 5、修复分区
MSCK [REPAIR] TABLE table_name [ADD/DROP/SYNC PARTITIONS];

Hive将每个表的分区列表信息存储在其metastore中。但是，如果将新分区直接添加到HDFS（例如通过使用hadoop fs -put命令)或从HDFS中直接删除分区文件夹，则除非用户ALTER TABLE table_name ADD/DROP PARTITION在每个新添加的分区上运行命令，否则metastore(也就是Hive )将不会意识到分区信息的这些更改。
MSCK是metastore check的缩写，表示元数据检查操作，可用于元数据的修复。
MSCK默认行为ADD PARTITIONS，使用此选项，它将把HDFS上存在但元存储中不存在的所有分区添加到metastore。
DROP PARTITIONS选项将从已经从HDFS中删除的metastore中删除分区信息。
SYNC PARTITIONS选项等效于调用ADD和DROP PARTITIONS。
如果存在大量未跟踪的分区，则可以批量运行MSCK REPAIR TABLE，以避免00ME(内存不足错误）。

示例：

-- 分区修复（add partitions），实际用途：假设分区比较多，将数据按照如下方式写到HDFS上面，执行修复命令，比动态/静态加载分区要快多了
-- 1、创建分区表
create table t_all_hero_part_msck(id int,name string,hp_max int,mp_max int,attack_max int,defense_max int,attack_range string,role_main string,role_assist string
) partitioned by (role string) row format delimited fields terminated by "\t";-- 2、在linux上，使用HDFS命令创建分区文件
[root@node1 ~]# hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse/db_test.db/t_all_hero_part_msck/role=sheshou
[root@node1 ~]# hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse/db_test.db/t_all_hero_part_msck/role=tanke-- 3、将数据文件上传到对应的分区文件夹下
[root@node1 hivedata]# hadoop fs -put archer.txt /user/hive/warehouse/db_test.db/t_all_hero_part_msck/role=sheshou
[root@node1 hivedata]# hadoop fs -put tank.txt /user/hive/warehouse/db_test.db/t_all_hero_part_msck/role=tanke-- 4、查询表，发现没有数据
select * from t_all_hero_part_msck;-- 5、使用msck命令进行修复（add partitions可以不写，默认就是增加分区）
msck repair table t_all_hero_part_msck add partitions;-- 6、再次查询表，发现有数据
select * from t_all_hero_part_msck;-- 分区修复（drop partitions）
-- 1、直接使用HDFS命令删除分区表的某一个分区文件夹
[root@node1 ~]# hadoop fs -rm -r /user/hive/warehouse/db_test.db/t_all_hero_part_msck/role=sheshou-- 2、查询发现还有分区信息，因为元数据信息没有删除
show partitions t_all_hero_part_msck;-- 3、使用msck命令进行修复
msck repair table t_all_hero_part_msck drop partitions;-- 4、再次查询发现分区信息被删除
show partitions t_all_hero_part_msck;

SHOW语法

Show相关的语句提供了一种查询Hive metastore的方法。可以帮助用户查询相关信息。

-- 1、显示所有数据库schemas和databases的用法功能一样
show databases;
show schemas;-- 2、显示当前数据库所有表/视图/物化视图/分区/索引
show tables;
show tables [in database_name]; -- 指定某个数据库-- 3、显示当前数据库下所有视图
show views;
show views 'test_*'; -- show all views that start with "test_"
show views from test1; -- show views from database test1
show views [in/from database_name];-- 4、显示当前数据库下所有物化视图
show materialized views [in/from database_name];-- 5、显示表分区信息，分区按字母顺序列出，不是分区表执行该语句会报错
show partitions table_name;-- 6、显示表/分区的扩展信息
show table extended [in/from database_name] like table_name;-- 7、显示表的属性信息
show tblproperties table_name;-- 8、显示表、视图的创建语句
show create table([db_name.]table_name|view_name);-- 9、显示表中的所有列，包括分区列。
show columns (from|in) table_name [(from|in) db_name];-- 10、显示当前支持的所有自定义和内置的函数
show functions;-- 11、describe desc
-- 查看表信息
desc extended table_name;
-- 查看表信息（格式化美观)
desc formatted table_name;
-- 查看数据库相关信息
desc database database_name;-- 查看当前数据库
select current_database();