hive 操作（三）——hive 的数据模型，

hive 操作（三）——hive 的数据模型，

Hive 基础及安装
Hive 操作（一）
hive 操作（二）——使用 mysql 作为 hive 的metastore
hive 操作（三）——hive 的数据模型
hive 操作（四）

大的分类可分为：

• （1）受控表（MANAGED_TABLE）

  • 内部表
  • 分区表
  • 桶表

• （2）外部表（external table）

  和受控表不同，对外部表删除，仅删除引用，而不删除真实存储的数据；

内部表

• （1）表定义

  表定义，自然包含字段定义，也即列定义；

  hive> create table t1(id int);
  hive> show tables;

  我们也可进入浏览器端，输入hadoop0:50070，然后浏览文件系统（Browse File System），进入/hive，会发现一个名为t1的文件夹。至此我们说，现在的hive使用的是mysql作为自己的metastore（映射工具）；

• （2）加载数据

  hive> load data local inpath 文件 into table 表名；
  如
  hive> load data local inpath '/root/id' into table t1;
                      # local：表示从本地的磁盘文件进行加载
                      # 如果不带local，表示从hdfs进行加载

  命令中含不含local，表示着两种数据的加载方式。所以如果使用hadoop fs -put id /hive/t1/id2（也即会从hdfs中加载数据），表t1也会将id2中的数据吸收进来。

• （3）定义多字段表

  hive> create table t2(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t';
                  # 以制表符区分不同的字段

  在 hive 中除select *以外的操作，均走的是MapReduce的流程，因为select *是全表扫描？是否在新版的 hive 中，对查询语句的支持有所提升，也即并非只有select *很快给出结果，不走MapReduce流程的不只select *一个；

  在映射工具metastore所在的仓库，也即mysql中，此环境中的hive数据库的TBLS表会对hive所建的表有所显示（显示的是表名），在COLUMNS_V2会显示表的字段信息；

分区表

可以根据字段对数据分区；

• （1）创建分区表

  hive> create table t3(id int) partitioned by (day int);
                  # 分区信息形式上其实是一个字段
                  # 这样我们才可在select中利用where进行查询；

• （2）加载数据到分区表

  hive> load data local inpath '/root/id' into table t3 partition (day=11);

  我们可以将同样的数据根据分区信息加载到不同的文件：

  hive> load data local inpath '/root/id' into table t3 partition (day=12);
  hive> load data local inpath '/root/id' into table t3 partition (day=13);

  
  
  

  这样，根据某一划分标准（比如按小时、按天），方便我们按照这一标准进行查询（select ** from table ** where day = 12;）；

  所建的分区表，则就要利用分区信息进行查询，因为高效，如果还是用普通的字段查询的话，效率会很低，丧失建分区表的意义；

  分区字段选取的依据在于查询的频率，也即查询频率越高的信息越作为分区字段；

• （3）桶表

  常用在表链接时；

  和分区表一样，也是对数据进行划分，只不过划分的依据有所不同。

  桶表是对数据进行哈希取值，然后放到不同文件中存储；

  • （1）创建桶表

    hive> create table t4(id int) clustered by(id) into 4 buckets;

  • （2）加载数据

    • a. 启动桶机制，也即默认是不使用桶的

      set hive.enforce.bucketing = true;

    • b. 加载数据

      insert into table t4 select id from t3;

• （4）外部表

  所谓的外部其实是指hdfs文件系统；

  [root@hadoop0 ~]# hadoop -put id /external/id

  hive> create external table t5(id int) location '/external';

  对外部表的删除动作，仅删除引用，而不会到外部文件处，真正删除数据。

  hive> drop table t5;