总结命令行02：Hive

一、概述：

       Hive提供了很多的函数，可以在命令行下show functions罗列所有的函数，你会发现这些函数名与mysql的很相近，绝大多数相同的，可通过describe function functionName 查看函数使用方法。hive支持的数据类型很简单就INT(4 byte integer),BIGINT(8 byte integer),FLOAT(single precision),DOUBLE(double precision),BOOLEAN,STRING等原子类型，连日期时间类型也不支持，但通过to_date、unix_timestamp、date_diff、date_add、date_sub等函数就能完成mysql同样的时间日期复杂操作。

如下示例：

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select * from tablename where to_date(cz_time) > to_date('2050-12-31');

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select * from tablename where unix_timestamp(cz_time) > unix_timestamp('2050-12-31 15:32:28');

分区

hive与mysql分区有些区别，mysql分区是用表结构中的字段来分区(range,list,hash等)，而hive不同，他需要手工指定分区列，这个列是独立于表结构，但属于表中一列，在加载数据时手动指定分区。

创建表

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hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING COMMENT 'This is bar'); 

创建表并创建索引字段ds

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hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING); 

显示所有表

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hive> SHOW TABLES;

按正条件（正则表达式）显示表，

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hive> SHOW TABLES '.*s';

表添加一列 

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hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);

添加一列并增加列字段注释

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hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');

更改表名

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hive> ALTER TABLE events RENAME TO 3koobecaf;

删除数据表

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hive> DROP TABLE pokes;

元数据存储

将本地文件中的数据加载到表中

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hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes; 

加载本地数据，同时给定分区信息

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hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');

加载DFS数据 ，同时给定分区信息

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hive> LOAD DATA INPATH '/user/myname/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');

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The above command will load data from an HDFS file/directory to the table. Note that loading data from HDFS will result in moving the file/directory. As a result, the operation is almost instantaneous. 

SQL 操作

按先件查询

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hive> SELECT a.foo FROM invites a WHERE a.ds='';

将查询数据输出至目录

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hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/hdfs_out' SELECT a.* FROM invites a WHERE a.ds='';

将查询结果输出至本地目录

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hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/local_out' SELECT a.* FROM pokes a;

选择所有列到本地目录 

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hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a;

将一个表的统计结果插入另一个表中

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hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(1) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;

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hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(1) FROM invites a WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;