【正文】 5. /*將a列的名字改為a2，并將其數(shù)據(jù)類(lèi)型改為STRING，然后將之放在b列之后；修改a2TABLEINT,bIF 2）、修改列名、類(lèi)型、位置及注釋Java代碼table_name 1）、重命名表Java代碼16. OUTPUTFORMAT39。AS\n39。13. LINES39。BYBYDELIMITED8. )ARRAYSTRING,salary4. employees(TABLE1. DROPuser_no,name,score2. ASEXISTS1. CREATE創(chuàng)建視圖：students。刪除表：Java代碼1. DESCRIBELIKEIF復(fù)制表結(jié)構(gòu)：Java代碼 1)、內(nèi)部表創(chuàng)建要2步：表創(chuàng)建和數(shù)據(jù)加載，這兩個(gè)過(guò)程可以同步執(zhí)行。 內(nèi)部表和外部表的主要區(qū)別:7. STORE39。BY(score)BY學(xué)生表39。39。班級(jí)39。classSTRING,sexNOT 分區(qū)中定義的變量名不能和表中的列相同。6. STORE39。BY學(xué)生表39。39。2. INT,nameIFJava代碼 比如說(shuō)，分區(qū)表partitinTable有包含nation(國(guó)家)、ds(日期)和city(城市)3個(gè)分區(qū)，其中nation = china，ds = 20130506，city = Shanghai則對(duì)應(yīng)HDFS上的目錄為：BYDELIMITED班級(jí)39。classSTRING,sexNOT1. CREATETEXTFILE。TERMINATEDFORMAT學(xué)生表39。39。2. INT,nameIFJava代碼 Hive主要有四種數(shù)據(jù)模型(即表)：(內(nèi)部)表、外部表、分區(qū)表和桶表。故此，Hive的性能就和居于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能不能比較了。Hive QL語(yǔ)句最終被Hive解析器引擎解析為MarReduce程序，作為job提交給Job Tracker運(yùn)行。Hive是一個(gè)基于Hadoop分布式系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，最早是由Facebook公司開(kāi)發(fā)的，Hive極大的推進(jìn)了Hadoop ecosystem在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方面上的發(fā)展。這對(duì)MapReduce框架是一個(gè)很有力的支持。 Hive不提供數(shù)據(jù)排序和查詢(xún)的cache功能，不提供索引功能，不提供在線(xiàn)事物，也不提供實(shí)時(shí)的查詢(xún)功能，更不提供實(shí)時(shí)的記錄更性的功能，但是，Hive能很好地處理在不變的超大數(shù)據(jù)集上的批量的分析處理功能。 表的元數(shù)據(jù)保存?zhèn)鹘y(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)的表中，當(dāng)前hive只支持Derby和MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)。NOTSTRING,sexgrade班級(jí)39。DELIMITEDBY外部表： 外部表指向已經(jīng)存在在Hadoop HDFS上的數(shù)據(jù)，除了在刪除外部表時(shí)只刪除元數(shù)據(jù)而不會(huì)刪除表數(shù)據(jù)外，其他和內(nèi)部表很像。EXTERNALEXISTSSTRING,STRING）COMMONT39。5. STORE6. LOCATIONNOTSTRING,sexclass班級(jí)39。(ds4. ROW5. FIELDS,39。AS1. CREATEEXISTSSTRING,STRING,score總分39。(ds4. CLUSTEREDINTO5. ROW6. FIELDS,39。AS在數(shù)據(jù)加載的過(guò)程中，數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)會(huì)移動(dòng)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目錄中；外部表的創(chuàng)建只需要一個(gè)步驟，表創(chuàng)建數(shù)據(jù)加載同時(shí)完成，表數(shù)據(jù)不會(huì)移動(dòng)。在上一節(jié)《深入學(xué)習(xí)《Programing Hive》：Hive的數(shù)據(jù)模型(表)》中，已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)表的定義，接下來(lái)接著學(xué)習(xí)Hive的DDL操作。NOTstudents。TABLE Hive中的視圖(view)的概念和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的表是相同的，是只讀的，目前還不支持不支持物化視圖。VIEWview_studentsFROMVIEW定制表存儲(chǔ)方式：Java代碼IF3. nameFLOAT,7. address39。11. COLLECTIN39。12. MAP\00339。TERMINATED39。39。RENAMENOTSTRING,c2. //修改列名testINT。6. 后的表結(jié)構(gòu)為：b7. TABLEa210. *b213. TABLEb2ADDSET1. ALTERPARTITION(ds,country)39。TABLE==1. CREATEas 8）、刪除函數(shù)Java代碼FIUNCTION 9）、顯示表Java代碼students。 先行創(chuàng)建本節(jié)要使用的表employees：Java代碼employees3. ARRAYSTRING,deductions扣費(fèi)39。7. )STRING,state向管理表(非外部表)中加載數(shù)據(jù) 由于Hive沒(méi)有行級(jí)的insert,update和delete操縱，向表中加載數(shù)據(jù)的唯一方法就是“批量”加載數(shù)據(jù)。DATA${env:HOME}/calaforniaemployees39。INTO3. PARTITIONUS39。39。 在加載數(shù)據(jù)之前首先要要保證已經(jīng)創(chuàng)建有符合條件的分區(qū)。關(guān)鍵字OVERWRITE：加上該詞說(shuō)明如果之前已經(jīng)箱蓋分區(qū)中加載過(guò)數(shù)據(jù)的話(huà)，則之前的數(shù)據(jù)會(huì)首先被“清洗掉”，然后才加載新數(shù)據(jù)；如果沒(méi)有加關(guān)鍵字OVERWRITE的話(huà)，如：Java代碼LOCALemployees=state)。DATAemployees=state)。employess(country,state)FROM4. WHEREUS39。=1. INSERT==staged_employees39。 這個(gè)示例在一個(gè)場(chǎng)景中特別有用：數(shù)據(jù)已經(jīng)被保存在另外一個(gè)表中，如Hive的外部表，然后用戶(hù)想把某些數(shù)據(jù)做最終的保存到分區(qū)表中；或者從原有的數(shù)據(jù)源表中將數(shù)據(jù)保存成符合用的要求的不同的數(shù)據(jù)記錄的格式。1. ROM2. INSERTPARTTITIONUS39。OR39。39。5. INSERTPARTTITIONUS39。CA39。39。8. INSERTPARTTITIONUS39。IL39。39。11. ...通過(guò)與動(dòng)態(tài)分區(qū)相比較，之前我們討論的分區(qū)插入數(shù)據(jù)被稱(chēng)為靜態(tài)分區(qū)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。OVERWRITE3. SELECTstaged_employees 假設(shè)staged_employees有100個(gè)國(guó)家和州的匹配對(duì)兒，那么執(zhí)行玩這個(gè)HiveQL語(yǔ)句后，employees就會(huì)有100個(gè)國(guó)家分區(qū)！ 用戶(hù)也可以混合使用動(dòng)態(tài)分區(qū)和靜態(tài)分區(qū)數(shù)據(jù)插入，如下例中，我們是用了一個(gè)靜態(tài)的country(US)和動(dòng)態(tài)的州的值：Java代碼TABLE2. PARTITIONUS39。...,se= 要使用動(dòng)態(tài)模式，用戶(hù)首先要激活動(dòng)態(tài)分區(qū)的一些參數(shù)設(shè)置:Java代碼=true。set3. hiveINSERTPARTITION(country,state)...,在一個(gè)HiveQL中創(chuàng)建表和加載數(shù)據(jù) 在Hive中，用戶(hù)可以完全使用一條語(yǔ)句創(chuàng)建表并同時(shí)加載數(shù)據(jù)：Java代碼ca_employeesnameemployees= 這種方法特別適用于在一個(gè)大表中提取一個(gè)子數(shù)據(jù)集的場(chǎng)景，這種功能不適合外部表，因外外部表是在定義時(shí)直接給其制定一個(gè)數(shù)據(jù)文件的路徑。1. INSERT39。2. SELECTemployees= 其中OVERWRITE和LOCAL的意義同上。staged_employeesOVERWRITESELECT=ANDDIRECTORY*39。39。7. FROMUS39。=39。前幾章已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)Hive表的定義和數(shù)據(jù)操縱，本章我們開(kāi)始學(xué)習(xí)HiveQL查詢(xún)。(2. subordinates下屬39。MAPSTRING,FLOAT,6. BY(countrySELECTSmithJonesKingFROM 上面兩個(gè)HiveQL語(yǔ)句是相同的，給表起別名在JOIN操作中特別有用。1. hiveemployees。Doe4. Todd[] 再看MAP類(lèi)型的查詢(xún)，如“deductions”：Java代碼name,deductionsTaxes:,StateJones{FederalFROM2. John{Street:13. MarySt.,city:Chicago,State:IL,ZIP:60601}{Street:200{Street:300Taxes],BillNULLSELECTFROM2. AAPL3. AAPL列計(jì)算 在HiveQL中，用戶(hù)不但可以從表中查詢(xún)某些列，還可以通過(guò)函數(shù)或數(shù)學(xué)表達(dá)式來(lái)計(jì)算列的值。SELECT2. 80000KING51000count(*),avg(salary) 但是將Java代碼設(shè)置為true會(huì)占用更多的內(nèi)存。1. hive(1employeesLIMIT5. JOHN6. MARYTaxes]fed_taxes,round(salarydeductions[Federal3. FROM5. 子查詢(xún) 給列起別名特別適合與子查詢(xún)中的列，讓我們將上個(gè)查詢(xún)示例修改為子查詢(xún)的使用用例：Java代碼SELECTfed_taxes,round(salarydeductions[Federal4. salary_minus_fed_taxes6. 7. 8. 70000。JOHNCASE ... WHEN ... THEN語(yǔ)句 CASE ... WHEN ... THEN向標(biāo)準(zhǔn)的SQL語(yǔ)句中一樣使用在SELECT列中，對(duì)某一個(gè)列的返回值做判斷，示例如下：Java代碼name,salary,WHENANDTHENsalarysalay39。6. very7. ASemployees。DoehighhighManveryAccountantmiddleTaxes],3. 4. (15. name,salary,deductions[Federal*Taxes])3. salary_minus_fed_taxesFROM6. FAILED:ErrorLinealias7. colomn:name,salary,subordinates,deductions,address)SELECT2. AS*Taxes])4. salary_minus_fed_taxesFROM6. 1. hiveTaxes39。FROMFederalMan 我們發(fā)現(xiàn)，為什不符合過(guò)濾條件(deductions(39。FederalFederalcast(5. FredLIKE標(biāo)識(shí)模糊查詢(xún)：Java代碼name,MichiganHonesAve.5. FROMLIKE200RLIKE是使用正則表達(dá)式：Java代碼name,2. 39。3. Mary1004. Todd200GROUP BY Hive的GROUP BY語(yǔ)句和傳統(tǒng)的SQL相同，經(jīng)常要和聚合函數(shù)一塊兒使用，我們?cè)倏匆幌聅tocks表的定義：Java代碼TABLEstocks(exchangeSTRING,ymd5. FLOAT,price_lowFLOAT,price_close9. FORMATBY39。FROMWHERENASDAQ39。=year(ymd