一、概念介绍
Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据
Partition 对应于数据库中的 Partition 列的密集索引，但是 Hive 中 Partition 的组织方式和数据库中的很不相同。在 Hive 中，表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录，所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中。例如：pvs 表中包含 ds 和 city 两个 Partition，则对应于 ds = 20090801, ctry = US 的 HDFS 子目录为：/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US；对应于 ds = 20090801, ctry = CA 的 HDFS 子目录为；/wh/pvs/ds=20090801/ctry=CA
Buckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了并行，每一个 Bucket 对应一个文件。将 user 列分散至 32 个 bucket，首先对 user 列的值计算 hash，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00000；hash 值为 20 的 HDFS 目录为：/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US/part-00020
External Table 指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition。它和 Table 在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。 Table 的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。
简单的创建表
create table table_name ( id int, dtDontQuery string, name string )
分区表
创建有分区的表
create table if not exists test_par( id int, name string, age int) comment "this is partition table" partitioned by (year string,month string,day string) row format delimited fields terminated by "\t" lines terminated by "\n" stored as textfile;
一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下。
分区是以字段的形式在表结构中存在，通过describe table命令可以查看到字段存在，但是该字段不存放实际的数据内容，仅仅是分区的表示。
在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录,Partition 就是辅助查询，缩小查询范围，加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行管理。
添加分区
alter table test_par add if not exists partition(year="2016",month="9",day="16");
查看分区
show partitions test_par;
删除分区
alter table test_par drop if not exists partition(year="2016",month="9",day="16");
典型的默认创建表
CREATE TABLE page_view(
viewTime INT,
userid BIGINT,
page_url STRING,
referrer_url STRING,
ip STRING COMMENT 'IP Address of the User')
COMMENT 'This is the page view table'
PARTITIONED BY(dt STRING, country STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\001'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\002'
MAP KEYS TERMINATED BY '\003'
STORED AS TEXTFILE;
这里创建了表page_view,有表的注释，一个字段ip的注释，分区有两列,分别是dt和country。
[ROW FORMAT DELIMITED]关键字，是用来设置创建的表在加载数据的时候，支持的列分隔符。不同列之间用一个'\001'分割,集合(例如array,map)的元素之间以'\002'隔开,map中key和value用'\003'分割。
[STORED AS file_format]关键字是用来设置加载数据的数据类型,默认是TEXTFILE，如果文件数据是纯文本，就是使用 [STORED AS TEXTFILE]，然后从本地直接拷贝到HDFS上，hive直接可以识别数据。
常用的创建表
CREATE TABLE login( userid BIGINT, ip STRING, time BIGINT) PARTITIONED BY(dt STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE;
创建外部表
如果数据已经存在HDFS的'/user/hadoop/warehouse/page_view'上了，如果想创建表，指向这个路径，就需要创建外部表:
CREATE EXTERNAL TABLE page_view(
viewTime INT,
userid BIGINT,
page_url STRING,
referrer_url STRING,
ip STRING COMMENT 'IP Address of the User',
country STRING COMMENT 'country of origination')
COMMENT 'This is the staging page view table'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\054'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/user/hadoop/warehouse/page_view';
创建表，有指定EXTERNAL就是外部表，没有指定就是内部表，内部表在drop的时候会从HDFS上删除数据，而外部表不会删除。
外部表和内部表一样，都可以有分区，如果指定了分区，那外部表建了之后，还要修改表添加分区。
外部表如果有分区，还可以加载数据，覆盖分区数据，但是外部表删除分区，对应分区的数据不会从HDFS上删除，而内部表会删除分区数据。
指定数据库创建表
如果不指定数据库，hive会把表创建在default数据库下，假设有一个hive的数据库mydb,要创建表到mydb,如下:
CREATE TABLE mydb.pokes(foo INT,bar STRING); 或者是 use mydb; --把当前数据库指向mydb CREATE TABLE pokes(foo INT,bar STRING);
复制表结构
CREATE TABLE empty_table_name LIKE table_name;
根据table_name创建一个空表empty_table_name,empty_table_name没有任何数据。
hive 桶
桶是更细粒度的划分，针对hive表中的某一列进行分桶，hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式巨鼎记录存放在哪个桶当中，
好处是更高的查询效率，使取样（sampling）更高效
在插入数据之前开启桶功能，也可以在配置文件中修改
set hive.enforce.bucketing = true;
创建分桶
create table if not exists test_tong( id int, name string ) comment "this is fentong table" clustered by(id) sorted by(name) into 4 buckets row format delimited fields terminated by "\t" lines terminated by "\n" stored as textfile;
往桶中插入内容，从别的表中查询插入
insert overwrite table test_tong select id,name from other_table; (这里的id，name不一定同名，只要保证对应的数据类型一致就ok)
create-table-as-selectt (CTAS)
CTAS创建的表是原子性的，这意味着，该表直到所有的查询结果完成后，其他用户才可以看到完整的查询结果表。
CTAS唯一的限制是目标表，不能是一个有分区的表，也不能是外部表。
简单的方式
CREATE TABLE new_key_value_store AS SELECT (key % 1024) new_key, concat(key, value) key_value_pair FROM key_value_store;
复杂的方式
CREATE TABLE new_key_value_store ROW FORMAT SERDE "org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.ColumnarSerDe" STORED AS RCFile AS SELECT (key % 1024) new_key, concat(key, value) key_value_pair FROM key_value_store SORT BY new_key, key_value_pair;
删除表
DROP TABLE table_name; DROP TABLE IF EXISTS table_name;
删除表会移除表的元数据和数据，而HDFS上的数据，如果配置了Trash，会移到.Trash/Current目录下。
删除外部表时，表中的数据不会被删除。
截断表
TRUNCATE TABLE table_name; TRUNCATE TABLE table_name PARTITION (dt='20080808');
从表或者表分区删除所有行，不指定分区，将截断表中的所有分区，也可以一次指定多个分区，截断多个分区。
load data相关知识： http://blog.csdn.net/wacthamu/article/details/40744217