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DDL

1.数据库

1.1 创建数据库

1.2 查询数据库

1.3 修改数据库

1.4 删除数据库

1.5 切换当前数据库

2. 表

 2.1 创建

2.2 查看表

2.3 修改表

2.4删除

2.5 清空

2. DML

2.1 Load

2.2 Insert

2.3 Export&Import

DDL

1.数据库

1.1 创建数据库

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

DATABASE|SCHEMA：用于限定创建数据库或数据库模式
IF NOT EXISTS：目标对象不存在时才执行创建操作（可选）
COMMENT：起注释说明作用
LOCATION：指定路径，默认路径${hive.metastore.warehouse.dir}/database_name.db
WITH DBPROPERTIES：为数据库提供描述信息，如创建database的用户或时间

1.2 查询数据库

1.2.1 显示所有数据库

SHOW DATABASES [LIKE '通配表达式'];
*任意个任意字符  |或的关系

1.2.2 查看数据库信息

DESCRIBE DATABASE [EXTENDED] db_name;
EXTENDED 为查看更多信息 WITH DBPROPERTIES

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。

--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;

1.4 删除数据库

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

1.5 切换当前数据库

USE database_name;

2. 表

 2.1 创建

2.1.1 普通创建

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, ...)]

• TEMPORARY 临时表，该表只在当前会话可见，会话结束，表会被删除。
• EXTERNAL   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  基本数据类型和复杂数据类型
• PARTITIONED BY  创建分区表
• CLUSTERED BY ... SORTED BY...INTO ... BUCKETS  创建分桶表
• ROW FORMAT  指定SERDE，SERDE是Serializer and Deserializer的简写。1. Hive使用SERDE序列化和反序列化每行数据。2. 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 FORAMT DELIMITED 
[FIELDS TERMINATED BY char] 
[COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] 
[MAP KEYS TERMINATED BY char] 
[LINES TERMINATED BY char] 
[NULL DEFINED AS char]

• 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 ：map中的key与value的分隔符
• lines terminated by ：行分隔符

• STORED AS 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 用于配置表的一些KV键值对参数

基本数据类型

复杂数据类型

类型转换

1. 隐式转换

LanguageManual Types - Apache Hive - Apache Software Foundation

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可以转换成int，int可以转换成bigint。

b. 所有整数类型、float和string类型都可以隐式地转换成double。

c. tinyint、smallint、int都可以转换为float。

d. boolean类型不可以转换为任何其它的类型。

2. 显示转换

cast(expr as <type>)

cast('1' as int) + 2

2.1.2 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]

2.1.3 Create Table Like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, ...)]

案例：

JSON

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

确保文件中每行数据都是一个完整的JSON字符串，JSON SERDE才能正确的处理。 

hive>
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';

2.2 查看表

2.2.1 展示所有表

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

2.2.2 查看表信息

DESCRIBE [EXTENDED | FORMATTED] [db_name.]table_name;
    EXTENDED：展示详细信息
	FORMATTED：对详细信息进行格式化的展示

desc stu;

2.3 修改表

2.3.1 重命名表名

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;

2.3.2 修改列信息

2.3.2.1 添加列

新增列只能在末尾

ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...);

2.3.2.2 更新列

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];

2.3.2.3 替换列

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], ...);

2.4删除

DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;

2.5 清空

TRUNCATE [TABLE] table_name;

2. DML

2.1 Load

将文件导入到Hive表中。

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' 
[OVERWRITE] INTO TABLE tablename 
[PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)];

（1）local：表示从本地加载数据到Hive表；否则从HDFS加载数据到Hive表。

（2）overwrite：表示覆盖表中已有数据，否则表示追加。

（3）partition：表示上传到指定分区，若目标是分区表，需指定分区。

2.2 Insert

2.2.1 将查询结果插入表中.

INSERT (INTO | OVERWRITE) TABLE tablename 
[PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] 
select_statement;

（1）INTO：将结果追加到目标表

（2）OVERWRITE：用结果覆盖原有数据

2.2.2 将给定Values插入表中

INSERT (INTO | OVERWRITE) TABLE tablename 
[PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...)]
VALUES values_row [, values_row ...]

insert into table  student1 values(1,'wangwu'),(2,'zhaoliu');

2.2.3 将查询结果写入目标路径

INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory
[ROW FORMAT row_format] 
[STORED AS file_format] select_statement;

2.3 Export&Import

Export导出语句可将表的数据和元数据信息一并到处的HDFS路径，Import可将Export导出的内容导入Hive，表的数据和元数据信息都会恢复。Export和Import可用于两个Hive实例之间的数据迁移。

--导出
EXPORT TABLE tablename TO 'export_target_path'

--导入
IMPORT [EXTERNAL] TABLE new_or_original_tablename FROM 'source_path' [LOCATION 'import_target_path']

来源：

尚硅谷

(32条消息) Hive表DDL操作（一）_hive表ddl操作(一)_峰芒毕露438的博客-CSDN博客