HiveQL与传统SQL区别

HiveQL是Hive的查询语言。与mysql的语言最接近,但还是存在于差异性,表现在:Hive不支持行级插入操作、更新操作和删除操作,不支持事物。

基本语法

数据库操作

1、创建数据库
hive> create database test; 或者 create database if not exists test;
2、查看数据库对应的目录文件
创建的数据库对应的数据目录或者存储在hdfs的目录为在hive配置文件里面定义的hive.metastore.warehouse.dir值
比如:我的是/hive/warehouse
查看刚刚创建的数据库对应的名称,如下所示:

# hadoop fs -ls /hive/warehouse
Found 3 items
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2019-06-20 07:44 /hive/warehouse/myhive.db
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2019-06-20 08:15 /hive/warehouse/test.db
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2019-06-20 03:08 /hive/warehouse/user_info

  或者,使用desc或者describe database 数据库名字也可以查看具体的存储目录

hive (myhive)> desc database test;
OK
db_name comment location owner_name owner_type parameters
test hdfs://EDPI-HBASE/hive/warehouse/test.db root USER

3、如果在创建数据库的时候,想要指定存储目录呢?

使用location关键字,如:
hive (myhive)> create database test1 location "/test1" ;

 hive (myhive)> desc database test1;
OK
db_name comment location owner_name owner_type parameters
test1 hdfs://EDPI-HBASE/test1 root USER

4、创建数据库时,指定描述信息
使用关键字:comment
hive (myhive)> create database test2 comment " create database" ; 5、给数据库增加一些键值对属性信息
使用关键字:with dbproperties
hive (myhive)> create database test with dbproperties ('name' = 'yjt', 'data' = '2019-06-20');
6、显示这些键值信息:
使用关键字:extended

hive (default)> desc database extended test;
OK
test hdfs://EDPI-HBASE/hive/warehouse/test.db root USER {data=2019-06-20, name=yjt}
Time taken: 0.228 seconds, Fetched: 1 row(s)


7、显示数据库
hive> show databases; 或者使用正则匹配:show databases like "my.*"; 表示匹配以my开头的数据库名称。 8、删除数据库
使用关键字:drop
hive> drop database if exists test;
默认情况下,Hive是不允许删除一个包含有表的数据库。如想要删除数据库,1、首先删除数据库中的表,然后在删除数据库;2、在删除命令最后面加上cascade关键字,这样Hive会自动先删除数据库当中的表。 9、修改数据库
使用关键字alter
hive (default)> alter database test set dbproperties ('name'= 'test');
10、查询当前的数据库
hive> select current_database();

表操作

一、内部表

1、创建表:

hive> create table if not exists myhive.employess(
name string comment "employess name",
salary float comment "employess salary",
subordinates array<string> comment 'name of subordinates',
deductions map<string,float> comment 'keys are deductions names,values are percentages',
address struct<street:string,city:string,state:string,zip:int> comment "home address")
comment 'Description of the table'
tblproperties ('creator'='me', 'created_at'='2019-06-20')

在创建表的时候,为每一个字段都指定了comment信息,也可以为这个表指定comment信息。

tblproperties关键字:按键值对的格式为这个表添加额外的文档说明。

Hive自懂增加的两个表属性:

last_modified_by:保存着最后修改这个表的用户名

last_modified_time:保存着最后修改一次的时间秒。

2、列举某个表的tblproperties属性

hive (myhive)> show tblproperties myhive.employess;
OK
COLUMN_STATS_ACCURATE {"BASIC_STATS":"true"}
comment Description of the table
created_at --
creator me
numFiles
numRows
rawDataSize
totalSize
transient_lastDdlTime
Time taken: 0.088 seconds, Fetched: row(s)

3、拷贝表结构

使用关键字:like
hive (myhive)> create table if not exists t1 like employess;
这张t1表现在与employess表具有相同的表结构,只是没有数据。
可以使用desc关键字查看t1表结构。

4、拷贝表数据

使用关键字:as
hive> creat table t1 as select * from t2; //把t2表的数据插入到t1表

5、显示数据库下已经存在的表

hive<myhive>show tables;

如果想要在当前数据库显示其他数据库下的表,则需要使用in关键字
hive<default> show tables in myhive; 在显示表的时候,同样可以使用正则表达式
hive> show tables in myhive 'em.*';

6、查看表结构

、直接使用desc或者describe关键字

hive (default)> desc user_info;
OK
user_id bigint
firstname string
lastname string
count string
Time taken: 1.336 seconds, Fetched: 4 row(s)

2、使用desc 配合extended关键字显示详细输出

hive (default)> desc extended user_info;
OK
user_id bigint
firstname string
lastname string
count string

Detailed Table Information Table(tableName:user_info, dbName:default, owner:root, createTime:1560823283, lastAccessTime:0, retention:0, sd:StorageDescriptor(cols:[FieldSchema(name:user_id, type:bigint, comment:null), FieldSchema(name:firstname, type:string, comment:null), FieldSchema(name:lastname, type:string, comment:null), FieldSchema(name:count, type:string, comment:null)], location:hdfs://EDPI-HBASE/hive/warehouse/user_info, inputFormat:org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat, outputFormat:org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat, compressed:false, numBuckets:-1, serdeInfo:SerDeInfo(name:null, serializationLib:org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe, parameters:{serialization.format=1}), bucketCols:[], sortCols:[], parameters:{}, skewedInfo:SkewedInfo(skewedColNames:[], skewedColValues:[], skewedColValueLocationMaps:{}), storedAsSubDirectories:false), partitionKeys:[], parameters:{totalSize=86, numRows=6, rawDataSize=80, COLUMN_STATS_ACCURATE={"BASIC_STATS":"true"}, numFiles=2, transient_lastDdlTime=1561000088}, viewOriginalText:null, viewExpandedText:null, tableType:MANAGED_TABLE)
Time taken: 0.068 seconds, Fetched: 6 row(s)

上面这一堆信息看的脑袋大,太混乱了

3、使用desc配合formatted关键字,也就是使用formatted替换extended,输出内容友好一些,这种方式更长用。

hive (default)> desc formatted user_info;

二、外部表

1、创建外部表

使用关键字:external
hive (myhive)> create external table if not exists stocke(id int,ymd string)row format delimited fields terminated by ',' location '/tmp/stocke';
字段分割使用','
使用location关键字指定对应的存储目录

三、分区表:

1、创建分区表

使用关键字:partitioned by
create table t4(id int,name string) partitioned by(country string, state string);

2、查看分区表

使用关键字:partitions
hive (myhive)> show partitions t4; 显示具体某一个分区的数据
使用关键字 partition
hive (myhive)> show partitions t4 partition(state)

3、插入数据的方法

格式1:
INSERT INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...)] VALUES values_row [, values_row …]; 格式2:(推荐使用)
load data local inpath '/home/had/data1.txt' into table employees partition (country =china,state=Asia)

四、修改表

1、表的重新命名

使用关键字:rename
hive>alter table t4 rename to t6;

2、增加表分区(通常是外部表)

使用关键字:add
hive> alter table t6 add partition(country='US',state='UA') location "/logs/country=US/state=UA";

3、修改分区路径

使用关键字:distcp
hadoop fs -distcp /logs/country=US/state=UA /logs_old/country=US/state=UA //这是在shell命令行执行的
使用关键字:set
Hive> alter table t6 partition(country='US',state='UA') set location "/logs_old/country=UA/state=UA"

4、删除某个分区

使用关键字:drop
hive> alter table t6 drop if exists partition(country='US',state='UA'); //对于内部表,删除分区以后,元数据和数据都会被删除。对于外部表,分区内的数据不会被删除

5、修改列信息

使用关键字:change column、after、first    //对某个字段的重新命名,修改其位置、类型、和注释
假设t1 表存在两个字段 id、name、cj
hive> alter table t1 change column comment 'test alter change' name age int after cj; //修改字段name的名字、类型,并添加到cj之后,如果想要添加到第一列,可以使用first关键字代替after cj,里面的column 和comment可选

6、添加列

使用关键字:add
hive>alter table t1 add columns(city string,address string); //如果新增的字段中有某个或者多个字段位置是错误的,那么需要使用alter column 表名 change column 语句逐一调整。

7、修改表属性

可以增加附加的表属性或者修改已经存在的属性,但是无法删除属性

使用关键字:set
hive> alter table t1 set tblproperties('info' = 'this is a test');

8、修改表的存储属性

使用关键字:set
hive> alter table t1 partition(country='US',state='UA') set fileformat sequencefile; //修改表的存储属性为sequencefile

9、其他操作

,把一个分区打包成一个har包,只适用于分区表中独立的分区
alter table employees archive partition (country="china",state="Asia")
, 把一个分区har包还原成原来的分区
alter table employees unarchive partition (country="china",state="Asia")
, 保护分区防止被删除
alter table employees partition (country="china",state="Asia") enable no_drop
,保护分区防止被查询
alter table employees partition (country="china",state="Asia") enable offline
,允许分区删除和查询
alter table employees partition (country="china",state="Asia") disable no_drop
alter table employees partition (country="china",state="Asia") disable offline

hive(3)HiveQL数据定义的更多相关文章

  1. Hive[5] HiveQL 数据操作

    5.1 向管理表中装载数据   Hive 没有行级别的数据插入更新和删除操作,那么往表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作,或者通过其他方式仅仅将文件写入到正确的目录下:   LOA ...

  2. HIVE之 DDL 数据定义 & DML数据操作

    DDL数据库定义 创建数据库 1)创建一个数据库,数据库在 HDFS 上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db. hive (default)> create dat ...

  3. Hive(5)-DDL数据定义

    一. 创建数据库 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name [COMMENT database_comment] [LOCATION hdfs_pat ...

  4. hive从入门到放弃(二)——DDL数据定义

    前一篇文章,介绍了什么是 hive,以及 hive 的架构.数据类型,没看的可以点击阅读:hive从入门到放弃(一)--初识hive 今天讲一下 hive 的 DDL 数据定义 创建数据库 CREAT ...

  5. Hive 官方手册翻译 -- Hive DDL(数据定义语言)

    Hive DDL(数据定义语言) Confluence Administrator创建, Janaki Lahorani修改于 2018年9月19日 原文链接 https://cwiki.apache ...

  6. Hive(三)【DDL 数据定义】

    目录 一.DDL数据定义 1.库的DDL 1.1创建数据库 1.2查询数据库 1.3查看数据库详情 1.4切换数据库 1.5修改数据库 1.6删除数据库 2.表的DDL 2.1创建表 2.2管理表(内 ...

  7. hive编程指南--employees表数据定义

    hive编程指南中有个employees表,默认的分隔符比較繁杂,编辑起来不太方便(普通编辑器编辑的控制字符^A等被当成字符串处理了,没有起到分隔符的作用). 收集的解决方式例如以下: http:// ...

  8. spark SQL (五)数据源 Data Source----json hive jdbc等数据的的读取与加载

    1,JSON数据集 Spark SQL可以自动推断JSON数据集的模式,并将其作为一个Dataset[Row].这个转换可以SparkSession.read.json()在一个Dataset[Str ...

  9. 【转】Hive导入10G数据的测试

    原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-hive-10g/ 感谢! Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让H ...

随机推荐

  1. windows下pyinstaller打包踩坑记录

    示例: 需要打包的是 ReadConfig.py 文件,同文件夹下调用了Interface.py文件,ui文件夹下调用了 Ui_config.py和Ui_Error.py文件,Interface.py ...

  2. apache-httpd代理请求,selinux造成503问题的解决方法

    NameVirtualHost *:80 <VirtualHost *:80> ServerName test.baidu.com ProxyPreserveHost on ProxyPa ...

  3. Linux(常用)命令

    目录 Linux(常用)命令 系统信息 关机 (系统的关机.重启以及登出 ) 文件和目录 文件搜索 挂载一个文件系统 磁盘空间 用户和群组 文件的权限 - 使用 "+" 设置权限, ...

  4. Java 之 web服务器—Tomcat

    一.服务器 1.服务器 服务器:安装了服务器软件的计算机 2.服务器软件 服务器软件:接收用户的请求,处理请求,做出响应 3.Web 服务器软件 web 服务器软件:接收用户的请求,处理请求,做出响应 ...

  5. python图片二值化提高识别率

    import cv2from PIL import Imagefrom pytesseract import pytesseractfrom PIL import ImageEnhanceimport ...

  6. 部署---Apache服务器安装SSL证书

    在云服务器的证书控制台下载Apache版本证书,下载到本地的是一个压缩文件. 解压后里面包含: _public.crt文件是证书文件, _chain.crt是证书链(中间证书)文件, .key文件是证 ...

  7. 软件设计师【UML】

    一.概述 二.核心概念 1.用例图 1.包含关系 当可以从两个或两个以上的用例中提取公共行为时,应该使用包含关系来表示他们.其中这个提取出来的公共用例称为抽象用例,而把原始用例称为基本用例或基础用例. ...

  8. 常用的js加密

    https://github.com/hellobajie/AES-of-JavaScript    此为js的 AES加密方式,两个加密文档,可当做扣js必备

  9. 微信小程序分享小程序码的生成,多参数以及参数的获取

    如果本文对你有用,请爱心点个赞,提高排名,帮助更多的人.谢谢大家!❤ 如果解决不了,可以在文末进群交流. 官方文档地址:https://developers.weixin.qq.com/minipro ...

  10. Minio对象存储

    目录 Minio对象存储 1.概述 2.功能特性 3.2.多节点 3.3.分布式 4.分布式minio集群搭建 4.1.集群规划 4.3.编写集群启动脚本(所有节点) 4.4.编写服务脚本(所有节点) ...