Hive学习---2、DDL(Data Definition Language)数据定义 (创建数据库、创建表、修改表)

简介: Hive学习---2、DDL(Data Definition Language)数据定义 (创建数据库、创建表、修改表)

1、DDL(Data Definition Language)数据定义

1.1 数据库(Database)

1.1.1 创建数据库

1、语法

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name
[COMMENT database_comment]
[LOCATION hdfs_path]
[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];

2、案例

(1)创建一个数据库,不指定路径

create database db_hive1;

注意:若是不指定路径,其默认路径为${hive.metastore.warehouse.dir}/database_name.db

(2)创建一个数据库,指定路径

create database db_hive2 location '/db_hive2';

(3)创建一个数据库,带有dbproperties

create database db_hive3 with dbproperties('create_date'='2022-11-18');
1.1.2 查询数据库

1、展示所有数据库

(1)语法

SHOW DATABASES [LIKE 'identifier_with_wildcards'];

注意:like通配表达式说明:*表示任意个任意字符,|表示或的关系

(2)案例

 show databases like 'db_hive*';

2、查看数据库信息

(1)语法

DESCRIBE DATABASE [EXTENDED] db_name;

(2)案例

  • 查看基本信息
desc database db_hive3;
  • 查看更多信息
desc database extended db_hive3

1.1.3 修改数据库

用户可以使用alter database命令修改数据库某些信息,其中能够修改的信息包括dbproperties、location、owner user。需要注意的是:修改数据库location,不会改变当前已有表的路径信息,而只是改变后续创建的新表的默认的父目录。

1、语法

--修改dbproperties
ALTER DATABASE database_name SET DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...);
--修改location
ALTER DATABASE database_name SET LOCATION hdfs_path;
--修改owner user
ALTER DATABASE database_name SET OWNER USER user_name;
1.1.4 删除数据库

1、语法

DROP DATABASE [IF EXISTS] database_name [RESTRICT|CASCADE];

注:RESTRICT:严格模式,若数据库不为空,则会删除失败,默认为该模式。 CASCADE:级联模式,若数据库不为空,则会将库中的表一并删除。

2、案例

(1)删除空数据库

drop database db_hive2;

(2)删除非空数据库

drop database db_hive3 cascade;
1.1.5 切换当前数据库
USE database_name;

1.2 表(table)

1.2.1 创建表

1、语法

CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name   
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) 
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
[ROW FORMAT row_format] 
[STORED AS file_format]
[LOCATION hdfs_path]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]

2、关键字说明

TEMPORARY

临时表,该表只在当前会话可见,会话结束,表会被删除。

EXTERNAL(重点)

外部表,与之相对应的是内部表(管理表)。管理表意味着Hive会完全接管该表,包括元数据和HDFS中的数据。而外部表则意味着Hive只接管元数据,而不完全接管HDFS中的数据。

data_type(重点)

Hive中的字段类型可分为基本数据类型和复杂数据类型。

基本数据类型如下:

Hive 说明 定义
tinyint 1byte有符号整数
smallint 2byte有符号整数
int 4byte有符号整数
bigint 8byte有符号整数
boolean 布尔类型
float 单精度浮点型
double 双精度浮点型
decimal 十进制精准数字类型 decima(16,2)
varchar 字符序列,需指定最大长度,最大长度的范围是[1,65535] varchar(32)

string 字符串,无需指定最大长度
timestamp 时间类型
binary 二级制数据

复杂数据类型如下:

类型 说明 定义 取值
array 数组是一组相同类型的值的集合 array arr[0]
map map是一组相同类型的键-值对组合 map<string,int> map[‘key’]

struct

结构体由多个属性组成,每个属性都有自己的属性名和数据类型

structid:int,name:string

struct.id

注:类型转化

Hive的基本数据类型可以做类型转换,转换的方式包括隐式转换和显示转换

方式1:隐式转换

具体规则如下:

a、任何整数类型都可以隐式地转换为一个范围更广的类型,如tinyint可以转换为int,int可以转换为bigint。

b、所有整数类型、float和string类型都可以转换为double

c、tinyint、smallint、int都可以转换为float

d、boolean类型不可以转换为其它类型

方式2:显示转换

可以借助cast函数完成显示的类型转换

a、语法

cast(expr as <type>) 

PARTITIONED BY(重点)

创建分区表

CLUSTERED BY … SORTED BY…INTO … BUCKETS(重点)

创建分桶表

ROW FORMAT(重点)

指定SERDE,SERD。E是serializer and deserializer的简写。Hive使用Serde序列化和反序列哈每行数据。语法说明如下:

语法一:DELIMITED关键字表示对文件中的每个字段按照特定分割符进行分割,其会使用默认的SERDE对每行数据进行序列化和反序列化。

ROW FORAMT DELIMITED 
[FIELDS TERMINATED BY char] 
[COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] 
[MAP KEYS TERMINATED BY char] 
[LINES TERMINATED BY char] 
[NULL DEFINED AS char]

注:

fields terminated by :列分隔符

collection items terminated by:map、struct和array中每个元素之间的分隔符

map keys terminated by:mao中的key和value的分割符

lines terminated by:行分隔符

语法二:SERDE关键字可用于指定其他内置的SERDE或者用户自定义的SERDE。例如JSON SERDE,可用于处理JSON字符串。

ROW FORMAT SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value,property_name=property_value, ...)] 

STORED AS(重点)

指定文件格式,常用的文件格式有,textfile(默认值),sequence file,orc file、parquet file等等。

LOCATION

- 指定表所对应的HDFS路径,若不指定路径,其默认值为

${hive.metastore.warehouse.dir}/db_name.db/table_name

TBLPROPERTIES

3、Create Table As Select(CTAS)建表

该语法允许用户利用select查询语句返回的结果,直接建表,表的结构和查询语句的结构保持一致,且保证包含select查询语句放回的内容。

CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name 
[COMMENT table_comment] 
[ROW FORMAT row_format] 
[STORED AS file_format] 
[LOCATION hdfs_path]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]
[AS select_statement]

4、Create Table Like语法

该语法允许用户复刻一张已经存在的表结构,与上述的CTAS语法不同,该语法创建出来的表中不包含数据。

CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
[LIKE exist_table_name]
[ROW FORMAT row_format] 
[STORED AS file_format] 
[LOCATION hdfs_path]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]
1.2.2 案例

1、内部表与外部表

(1)内部表

Hive中默认创建的表都是的内部表,有时也被称为管理表。对于内部表,Hive会完全管理表的元数据和数据文件。

create table if not exists student(
    id int, 
    name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/user/hive/warehouse/student';
准备其需要的文件如下,注意字段之间的分隔符。
1001  student1
1002  student2
1003  student3
1004  student4
1005  student5
1006  student6
1007  student7
1008  student8
1009  student9
1010  student10
1011  student11
1012  student12
1013  student13
1014  student14
1015  student15
1016  student16

上传文件到Hive指定的路径

hadoop fs -put student.txt /user/hive/warehouse/student

删除表,观察HDFS中的数据文件是否还在

(2)外部表

外部表通常可用于处理其他工具上传的数据文件,对于外部表,Hive只负责管理元数据,不负责管理HDFS中的数据文件。

create external table if not exists student(
    id int, 
    name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/user/hive/warehouse/student';

上传文件到Hive表指定的路径

hadoop fs -put student.txt /user/hive/warehouse/student

删除表,观察HDFS中的数据文件是否还在(肯定还在)

2、Serde和复杂数据类型

若现有如下格式的JSON文件需要由Hive进行分析处理,请考虑如何设计表?

注:以下内容为格式化之后的结果,文件中每行数据为一个完整的JSON字符串。

{
    "name": "dasongsong",
    "friends": [
        "bingbing",
        "lili"
    ],
    "students": {
        "xiaohaihai": 18,
        "xiaoyangyang": 16
    },
    "address": {
        "street": "hui long guan",
        "city": "beijing",
        "postal_code": 10010
    }
}

最终设置的表结构

create table teacher
(
    name     string,
    friends  array<string>,
    students map<string,int>,
    address  struct<city:string,street:string,postal_code:int>
)
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
location '/user/hive/warehouse/teacher';

上传文件到Hive表指定的路径

hadoop fs -put teacher.txt /user/hive/warehouse/teacher

尝试从复杂数据类型的字段中取值

3、create table as select和create table like

1.2.3 查看表

1、展示所有表

(1)语法

SHOW TABLES [IN database_name] LIKE ['identifier_with_wildcards'];

注:like通配表达式说明:*表示任意个任意字符,|表示或的关系。

2、查看表信息

(1)语法

DESCRIBE [EXTENDED | FORMATTED] [db_name.]table_name

注:EXTENDED:展示详细信息。FORMATTED:对详细信息进行格式化的展示。

1.2.4 修改表

1、重命名表

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name

2、修改列信息

(1)增加列

#该语句允许用户增加新的列,新增列的位置位于末尾。
ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)

(2)更新列

#该语句允许用户修改指定列的列名、数据类型、注释信息以及在表中的位置。
ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]

(3)替换列

#该语句允许用户用新的列集替换表中原有的全部列。
ALTER TABLE table_name REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)
1.2.5 删除表
DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;

1.2.6 清空表

#注意:truncate只能清空管理表,不能删除外部表中数据。
TRUNCATE [TABLE] table_name


相关文章
|
3天前
|
存储 人工智能 Cloud Native
云栖重磅|从数据到智能:Data+AI驱动的云原生数据库
在9月20日2024云栖大会上,阿里云智能集团副总裁,数据库产品事业部负责人,ACM、CCF、IEEE会士(Fellow)李飞飞发表《从数据到智能:Data+AI驱动的云原生数据库》主题演讲。他表示,数据是生成式AI的核心资产,大模型时代的数据管理系统需具备多模处理和实时分析能力。阿里云瑶池将数据+AI全面融合,构建一站式多模数据管理平台,以数据驱动决策与创新,为用户提供像“搭积木”一样易用、好用、高可用的使用体验。
云栖重磅|从数据到智能:Data+AI驱动的云原生数据库
|
27天前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(一)
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(一)
28 4
|
27天前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
Hadoop-21 Sqoop 数据迁移工具 简介与环境配置 云服务器 ETL工具 MySQL与Hive数据互相迁移 导入导出
Hadoop-21 Sqoop 数据迁移工具 简介与环境配置 云服务器 ETL工具 MySQL与Hive数据互相迁移 导入导出
48 3
|
27天前
|
SQL
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(二)
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(二)
31 2
|
28天前
|
存储 人工智能 Cloud Native
云栖重磅|从数据到智能:Data+AI驱动的云原生数据库
阿里云瑶池在2024云栖大会上重磅发布由Data+AI驱动的多模数据管理平台DMS:OneMeta+OneOps,通过统一、开放、多模的元数据服务实现跨环境、跨引擎、跨实例的统一治理,可支持高达40+种数据源,实现自建、他云数据源的无缝对接,助力业务决策效率提升10倍。
|
2月前
|
存储 人工智能 Cloud Native
云栖重磅|从数据到智能:Data+AI驱动的云原生数据库
阿里云数据库重磅升级!元数据服务OneMeta + OneOps统一管理多模态数据
|
25天前
|
Java API 数据库
Data jpa 增删改查的方法分别有哪些
Data jpa 增删改查的方法分别有哪些
|
27天前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
Hadoop-24 Sqoop迁移 MySQL到Hive 与 Hive到MySQL SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
Hadoop-24 Sqoop迁移 MySQL到Hive 与 Hive到MySQL SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
68 0
|
2月前
|
SQL JavaScript 前端开发
Hive学习-数据定义语句
Hive学习-数据定义语句
37 5

热门文章

最新文章