Hive 表类型

1 Hive 数据类型

Hive 的基本数据类型有：TINYINT，SAMLLINT，INT，BIGINT，BOOLEAN，FLOAT，DOUBLE，STRING，TIMESTAMP(V0.8.0+)和BINARY(V0.8.0+)。

Hive 的集合类型有：STRUCT，MAP和ARRAY。

Hive 主要有四种数据模型(即表)：内部表、外部表、分区表和桶表。

表的元数据保存传统的数据库的表中，当前 hive 只支持 Derby 和 MySQL 数据库。

2 Hive 内部表

Hive 中的内部表和传统数据库中的表在概念上是类似的，Hive 的每个表都有自己的存储目录，除了外部表外，所有的表数据都存放在配置在hive-site.xml文件的${hive.metastore.warehouse.dir}/table_name目录下。

创建内部表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS students(user_no INT,name STRING,sex STRING,           grade STRING COMMOT '班级'）COMMONT '学生表'  ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','STORE AS TEXTFILE;      

3 Hive 外部表

被 external 修饰的为外部表（external table），外部表指向已经存在在 Hadoop HDFS 上的数据，除了在删除外部表时只删除元数据而不会删除表数据外，其他和内部表很像。

创建外部表：

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS students(user_no INT,name STRING,sex STRING,           class STRING COMMOT '班级'）COMMONT '学生表'  ROW FORMAT DELIMITED  FIELDS TERMINATED BY ','  STORE AS SEQUENCEFILE LOCATION '/usr/test/data/students.txt';   

4 Hive 分区表

分区表的每一个分区都对应数据库中相应分区列的一个索引，但是其组织方式和传统的关系型数据库不同。在 Hive 中，分区表的每一个分区都对应表下的一个目录，所有的分区的数据都存储在对应的目录中。

比如说，分区表 partitinTable 有包含 nation(国家)、ds(日期)和 city(城市)3 个分区，其中 nation = china，ds = 20130506，city = Shanghai 则对应 HDFS 上的目录为：

/datawarehouse/partitinTable/nation=china/city=Shanghai/ds=20130506/。

分区中定义的变量名不能和表中的列相同。

创建分区表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS students(user_no INT,name STRING,sex STRING,         class STRING COMMOT '班级'）COMMONT '学生表'  PARTITIONED BY (ds STRING,country STRING)  ROW FORMAT DELIMITED  FIELDS TERMINATED BY ','  STORE AS SEQUENCEFILE;

5 Hive 分桶表

桶表就是对指定列进行哈希(hash)计算，然后会根据 hash 值进行切分数据，将具有不同 hash 值的数据写到每个桶对应的文件中。

将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去，说白了就是将数据按照字段进行划分，可以将数据按照字段划分到多个文件当中去。

创建分桶表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS students(user_no INT,name STRING,sex STRING,           class STRING COMMOT '班级',score SMALLINT COMMOT '总分'）COMMONT '学生表'  PARTITIONED BY (ds STRING,country STRING)  CLUSTERED BY(user_no) SORTED BY(score) INTO 32 BUCKETS  ROW FORMAT DELIMITED  FIELDS TERMINATED BY ','  STORE AS SEQUENCEFILE;      

6 Hive 视图

在 Hive 中，视图是逻辑数据结构，可以通过隐藏复杂数据操作（Joins, 子查询, 过滤,数据扁平化）来于简化查询操作。

与关系数据库不同的是，Hive 视图并不存储数据或者实例化。一旦创建 HIve 视图，它的 schema 也会立刻确定下来。对底层表后续的更改(如 增加新列)并不会影响视图的 schema。如果底层表被删除或者改变，之后对视图的查询将会 failed。基于以上 Hive view 的特性，我们在 ETL 和数据仓库中对于经常变化的表应慎重使用视图。

创建视图：

CREATE VIEW employee_skills ASSELECT name, skills_score['DB'] AS DB,skills_score['Perl'] AS Perl, skills_score['Python'] AS Python,skills_score['Sales'] as Sales, skills_score['HR'] as HR FROM employee;

创建视图的时候是不会触发 MapReduce 的 Job，因为只存在元数据的改变。

但是，当对视图进行查询的时候依然会触发一个 MapReduce Job 进程：SHOW CREATE TABLE 或者 DESC FORMATTED TABLE 语句来显示通过 CREATE VIEW 语句创建的视图。以下是对 Hive 视图的 DDL 操作：

更改视图的属性：

ALTER VIEW employee_skills SET TBLPROPERTIES ('comment' = 'This is a view');

重新定义视图：

ALTER VIEW employee_skills AS SELECT * from employee ;

删除视图：

DROP VIEW employee_skills;