Hive使用手册(初级)

### Hive使用手册(初级)知识点详解 #### 一、Hive概述 **Hive** 是一个基于 **Hadoop** 的数据仓库工具，旨在简化大规模数据集的管理与查询过程。对于那些熟悉 SQL 但可能对 Java 编程不甚了解的数据分析师来说，Hive 提供了一种易于使用的界面，使得他们能够轻松地执行复杂的查询任务。 Hive 的核心功能之一是将数据组织成表结构，从而为存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的数据赋予了结构化的形式。这样做的好处在于，用户可以通过类似于 SQL 的查询语言 (HQL) 来操作这些数据，而不需要编写复杂的 MapReduce 程序。 当执行查询时，Hive 会自动将 HQL 转换成一系列可以在 Hadoop 集群上运行的 MapReduce 作业，进而处理大规模的数据集。 #### 二、Hive 数据类型 Hive 支持两种类型的数据结构：原子数据类型和复杂数据类型。 ##### 2.1 原子数据类型 原子数据类型主要分为数值型、布尔型和字符串型。 - **数值型**: 包括 TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT、FLOAT 和 DOUBLE。这些类型主要用于表示数字，其中 BIGINT 可以存储非常大的整数值，而 FLOAT 和 DOUBLE 则用于表示浮点数。 - **布尔型**: 包括 BOOLEAN，用于表示真或假。 - **字符串型**: 包括 STRING 和 VARCHAR，用于存储文本数据。VARCHAR 通常用于固定长度的字符串。 此外，Hive 还提供了处理 Unix 时间戳的功能，可以通过 STRING 类型结合特定函数实现。 ##### 2.2 复杂数据类型 复杂数据类型包括 ARRAY、MAP 和 STRUCT： - **ARRAY**: 表示元素类型相同的有序列表。 - **MAP**: 由键值对组成，键和值可以是不同的数据类型。 - **STRUCT**: 一种记录类型，用于封装一组命名的字段。 复杂数据类型支持任意层次的嵌套，例如： ```sql CREATE TABLE complex ( col1 ARRAY<INT>, col2 MAP<STRING, INT>, col3 STRUCT<a: STRING, b: INT, c: DOUBLE> ); ``` ##### 2.3 类型转换 Hive 支持在一定范围内的隐式类型转换，例如，任何整数类型都可以隐式转换为更宽泛的类型，例如从 INT 到 BIGINT。然而，这种转换是单向的，即从高精度类型转换到低精度类型时，需要显式使用 CAST 函数来进行类型转换，否则会导致转换失败并返回 NULL 值。 #### 三、Hive 数据定义语言 (DDL) Hive 提供了一系列 DDL 命令来管理数据库和表结构。 ##### 3.1 数据库管理 - **切换数据库**: 使用 `USE database_name;` 命令来切换到指定的数据库。 - **创建数据库**: 通过 `CREATE DATABASE database_name;` 创建新的数据库。 - **删除数据库**: 用 `DROP DATABASE [IF EXISTS] database_name;` 删除指定的数据库。 ##### 3.2 表操作 - **创建新表**: ```sql CREATE [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],...)] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION hdfs_path] [AS select_statement] ``` 其中，`EXTERNAL` 关键字用于指定创建的是外部表还是内部表。外部表的数据文件位于指定的 HDFS 路径中，而内部表的数据文件由 Hive 自动管理。 - **删除表**: 使用 `DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;` 删除表。如果是内部表，其数据也会被删除；如果是外部表，仅删除表元数据。 - **清空表**: 使用 `TRUNCATE TABLE table_name;` 清空表中的所有数据，但保留表结构。 以上就是从给定文件的标题、描述、标签及部分内容中提取的主要知识点。Hive 作为一种强大的数据仓库工具，不仅简化了大规模数据集的管理和查询工作，还提供了丰富的数据类型和 DDL 命令，为数据分析人员提供了极大的便利。