Hive1

#  #数据库与数据仓库

数据库：mysql,roacle,sqlserve,DB，MDB,...

数据仓库：Hive,是MR的客户端，也就是说不必要每台机器都安装部署Hive

- Hive的特性

1）操作接口是采用SQL语法,HQL；

2）避免乐写MapReduce的繁琐过程

- Hive 体系结构

1·Client

**终端命令行

**JDBC--不长使用，非常麻烦（相对于前者）

2.metastore

**原本的数据集集和字段名称以及数据信息之间的双射关系

**目前是存储在Mysql

3.Server-Hadoop

**在操作Hive的同时，需要将Hadoop的HDFS开启，YARN开启，MAPRED配置好

创建表： create table ss(name string,id int,date string) row format delimited fileds terminated by '\t'

导入数据：load data local inpath '路径' into table 库名.表名

内部表与外部表（inner,external）：

drop

内部表删除表数据时，连同数据源及元数据信息同时删除

外部表：只会删除元数据信息,共享数据外部表相对而言方便和安全

相同点：

如果你导入数据时，操作与HDFS上，则会将数据进行迁移，并在metastire留下记录，而不是copy数据源

Hive分区表

创建分区表：

前面一样 partitioned by (date string,hour string)--分区表的分区字段以逗号分隔

row format delimited fields terminated by '\t'

导入数据到分区表

load data local inpath '路径' into table 库名.表名 partition(date='具体值'，hour='具体值')

查询分区表数据：

select url from table

where date = '201808021'

case使用（聚合函数，group by等）

**select ename,

case

when sal<1000 then "lower"

when sal>=1000 and sal<2000 then 'mid'

else 'high'

end

from table**

hive操作HQL语句的两个参数

hive -e ""

hive -f 文件.hql

bin/hive  本地的

HiveServer2

#  #Sqoop