Hive使用手册

目录 1 Hive 概念与连接使用: 2 2 Hive支持的数据类型： 2 2.1原子数据类型： 2 2.2复杂数据类型： 2 2.3 Hive类型转换： 3 3 Hive创建/删除数据库 3 3.1创建数据库: 3 3.2 删除数据库: 3 4 Hive 表相关语句 3 4.1 Hive 建表： 3 4.1.1使用LIKE关键字创建一个与已有表模式相同的新表： 4 4.2 Hive 修改表 4 4.2.1 Hive 新增一个字段： 4 4.2.2 Hive 修改字段名/字段类型/字段位置/字段注释： 4 4.2.3 Hive 重命名表名: 4 4.3Hive 删除表： 4 5 Hive 分区 4 5.1 Hive 添加分区 4 5.2 Hive 删除分区 5 6 SHOW语句 5 7 DESCRIBE语句 5 8 加载数据 5 9表连接 6 10 子查询 6 11 UNION ALL 6 12 Hive使用注意点: 6 13 Hive优化 9 在大数据处理领域，Apache Hive 是一个非常重要的工具，它提供了SQL-like的语言（HQL）用于对存储在Hadoop上的大规模数据进行查询和分析。本手册将深入探讨Hive的概念、数据类型、表的操作以及优化技巧。 1. **Hive概念与连接使用** Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，方便大数据的分析。连接Hive通常通过Hive Shell或使用其他支持Hive的客户端如Beeline、Hue等。要连接Hive，你需要知道Hive服务器的地址、端口以及认证方式（如果有的话）。 2. **Hive支持的数据类型** - **原子数据类型** 包括：INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE、STRING、BOOLEAN、BINARY、TIMESTAMP、DATE和VARCHAR等，这些是基本的数据单元。 - **复杂数据类型** 包括：ARRAY、MAP、STRUCT和UNIONTYPE，它们可以存储结构化或半结构化的数据。 - **Hive类型转换** 在创建表或处理数据时，可能需要进行类型转换，这可以通过HQL的CAST函数实现。 3. **Hive创建/删除数据库** - **创建数据库** 用CREATE DATABASE语句，例如：`CREATE DATABASE mydb;` - **删除数据库** 用DROP DATABASE语句，例如：`DROP DATABASE mydb CASCADE;` `CASCADE`选项会同时删除所有相关表。 4. **Hive表相关语句** - **建表** 包括定义列名、列数据类型和表属性。例如：`CREATE TABLE my_table (col1 INT, col2 STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';` - **修改表** 可以增加字段、更改字段属性或重命名表名。例如，新增字段：`ALTER TABLE my_table ADD COLUMNS (new_col STRING);` 修改字段：`ALTER TABLE my_table CHANGE column_name new_column_name new_data_type;` 重命名表：`ALTER TABLE my_table RENAME TO new_table_name;` - **删除表** 用DROP TABLE语句，例如：`DROP TABLE my_table;` 5. **Hive分区** 分区是提高Hive查询效率的一种手段，允许用户将大表划分为小块。添加分区：`ALTER TABLE my_table ADD PARTITION (partition_col='value');` 删除分区：`DROP PARTITION IF EXISTS my_table (partition_col='value');` 6. **SHOW和DESCRIBE语句** - `SHOW DATABASES;` 显示所有数据库。 - `SHOW TABLES;` 显示当前数据库中的表。 - `DESCRIBE table_name;` 查看表结构，包括字段名、数据类型和注释。 7. **加载数据** 数据可以使用LOAD DATA命令从本地文件系统或HDFS加载到Hive表中，例如：`LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/file' INTO TABLE my_table;` 8. **表连接、子查询和UNION ALL** - 表连接允许合并来自两个或更多表的数据。 - 子查询在查询语句中嵌套另一个查询，用于筛选或聚合数据。 - UNION ALL用于合并多个SELECT结果集，不剔除重复行。 9. **Hive使用注意点** - 确保数据格式与表结构匹配。 - 优化查询，避免全表扫描和过度复杂的子查询。 - 合理使用分区，减少数据处理量。 10. **Hive优化** - 使用桶表（Bucketing）和分桶连接（Bucketed Joins）提高JOIN性能。 - 使用压缩减少存储空间。 - 考虑使用索引和Materialized Views以加速查询。 - 根据数据访问模式调整Hive的配置参数。 以上是Hive的基础知识和常见操作，理解并熟练运用这些内容，能帮助你更有效地在Hadoop集群上进行大数据处理和分析。在实际工作中，不断探索和学习新的优化策略，将使Hive在大数据场景下的表现更加出色。