分桶表

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

开启hive的桶表功能

set hive.enforce.bucketing=true;

设置reduce的个数

set mapreduce.job.reduces=3;

创建桶表

create table course (c_id string,c_name string,t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row format delimited fields terminated by '\t';

桶表的数据加载，由于桶表的数据加载通过hdfs  dfs  -put文件或者通过load  data均不好使，只能通过insert  overwrite

创建普通表，并通过insert  overwrite的方式将普通表的数据通过查询的方式加载到桶表当中去

创建普通表：

create table course_common (c_id string,c_name string,t_id string) row format delimited fields terminated by '\t';

普通表中加载数据

load data local inpath '/export/servers/hivedatas/course.csv' into table course_common;

通过insert  overwrite给桶表中加载数据

insert overwrite table course select * from course_common cluster by(c_id);

修改表

表重命名

基本语法：

alter  table  old_table_name  rename  to  new_table_name;

把表score4修改成score5

alter table score4 rename to score5;

增加/修改列信息

（1）查询表结构

desc score5;

（2）添加列

alter table score5 add columns (mycol string, mysco string);

（3）查询表结构

desc score5;

（4）更新列

alter table score5 change column mysco mysconew int;

（5）查询表结构

desc score5;

删除表

drop table score5;

hive表中加载数据

直接向分区表中插入数据

create table score3 like score;

insert into table score3 partition(month ='201807') values ('001','002','100'); （一般不这么做，插入一条数据就会增加一个小文件）

通过查询插入数据（掌握）

通过load方式加载数据

load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' overwrite into table score partition(month='201806');

通过查询方式加载数据

create table score4 like score;

insert overwrite table score4 partition(month = '201806') select s_id,c_id,s_score from score;

{注意：

1.此处不能使用select * from score，否则报错：Error: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException [Error 10044]: Line 1:23 Cannot insert into target table because column number/types are different ''201902'': Table insclause-0 has 3 columns, but query has 4 columns. (state=42000,code=10044)

2.关键字overwrite 必须要有

}

多插入模式（用得不多）

常用于实际生产环境当中，将一张表拆开成两部分或者多部分

给score表加载数据

load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' overwrite into table score partition(month='201806');

创建第一部分表：

create table score_first( s_id string,c_id  string) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by '\t' ;

创建第二部分表：

create table score_second(c_id string,s_score int) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by '\t';

分别给第一部分与第二部分表加载数据

from score insert overwrite table score_first partition(month='201806') select s_id,c_id insert overwrite table score_second partition(month = '201806')  select c_id,s_score;

查询语句中创建表并加载数据（as select）

将查询的结果保存到一张表当中去

create table score5 as select * from score;

创建表时通过location指定加载数据路径

1）创建表，并指定在hdfs上的位置

create external table score6 (s_id string,c_id string,s_score int) row format delimited fields terminated by '\t' location '/myscore6';

2）上传数据到hdfs上

hdfs dfs -mkdir -p /myscore6

hdfs dfs -put score.csv /myscore6;

3）查询数据

select * from score6;

export导出与import 导入 hive表数据（内部表操作）

create table techer2 like techer;

export table techer to  '/export/techer';

import table techer2 from '/export/techer';

hive表中的数据导出（了解）

将hive表中的数据导出到其他任意目录，例如linux本地磁盘，例如hdfs，例如mysql等等

insert导出

1）将查询的结果导出到本地

insert overwrite local directory '/export/servers/exporthive' select * from score;

2）将查询的结果格式化导出到本地

insert overwrite local directory '/export/servers/exporthive' row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by '#' select * from student;

3）将查询的结果导出到HDFS上(没有local)

insert overwrite directory '/export/servers/exporthive' row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by[a1]  '#' select * from score;

（对于集合类型我们使用#来进行分割，因为这个表里面没有集合类型，所以加不加这个结果都一样）

Hadoop命令导出到本地

dfs -get /export/servers/exporthive/000000_0 /export/servers/exporthive/local.txt;

hive shell 命令导出

基本语法：（hive -f/-e 执行语句或者脚本 > file）

bin/hive -e "select * from myhive.score;" > /export/servers/exporthive/score.txt

export导出到HDFS上

export table score to '/export/exporthive/score';

sqoop导出

后续单独讲。

清空表数据

只能清空管理表，也就是内部表

truncate table score6;

清空外部表会报错（

Error: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException [Error 10146]: Cannot truncate non-managed table score5. (state=42000,code=10146)

）