前台启动（服务端）
cd /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0
bin/hive --service hiveserver2
后台启动（服务端）
cd /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0
nohup bin/hive --service hiveserver2 &
### beeline 链接 hiveserver2
bin/beeline
beeline> !connect jdbc:hive2://node03.hadoop.com:10000
第三种交互方式（客户端）
### 使用 –e 参数来直接执行hql的语句
bin/hive -e "use myhive;select * from test;"
### 使用 –f 参数通过指定文本文件来执行hql的语句
vim hive.sql
use myhive;select * from test;
bin/hive -f hive.sql
===============================================================
1、创建数据库
create database if not exists myhive;
use myhive;
### 说明：hive的表存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个属性指定的
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
### 创建数据库并指定hdfs存储位置
create database myhive2 location '/myhive2';
### 修改数据库（可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。但是数据库的元数据信息是不可更改的，包括数据库的名称以及数据库所在的位置）
alter database myhive2 set dbproperties('createtime'='20180611');
### 查看数据库详细信息
desc database myhive2; ## 基本信息
desc database extended myhive2; ## 详细信息
### 删除数据库
drop database myhive2; ## 删除一个空数据库，如果数据库下面有数据表，那么就会报错
drop database myhive cascade; ## 强制删除数据库，包含数据库下面的表一起删除
2、创建表
################## 总语法 ############
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] 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]
1）内部表
# hive表初体验
use myhive;
create table stu(id int,name string);
insert into stu values (1, "zhangsan");
select * from stu;
# 创建表并指定字段之间的分隔符
create table if not exists stu2(id int ,name string) \
row format delimited fields terminated by '\t' \
stored as textfile \
location '/user/stu2';
# 根据查询结果创建表
create table stu3 as select * from stu2;
# 根据已经存在的表结构创建表
create table stu4 like stu2;
# 查询表的类型
desc formatted stu2;
2) 外部表
# 老师表
create external table techer (t_id string,t_name string) \
row format delimited fields terminated by '\t';
# 学生表
create external table student (s_id string,s_name string,s_birth string , s_sex string ) \
row format delimited fields terminated by '\t';
# 从本地文件系统向表中加载数据
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' \
into table student;
# 加载并覆盖已有的数据
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' \
overwrite into table student;
# 从hdfs文件系统像表中添加数据(需要提前将数据上传到hdfs文件系统，其实就是一个移动文件的操作)
cd /export/servers/hivedatas
hdfs dfs -mkdir -p /hivedatas
hdfs dfs -put techer.csv /hivedatas/
load data inpath '/hivedatas/techer.csv' into table techer;
################### 【分区表】 #################
# 创建分区表的语法
create table score(s_id string,c_id string, s_score int) \
partitioned by (month string) \
row format delimited fields terminated by '\t';
# 创建一个表带多个分区
create table score2 (s_id string,c_id string, s_score int) \
partitioned by (year string,month string,day string) \
row format delimited fields terminated by '\t';
# 建在数据到分区表中
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' \
into table score partition (month='201806');
# 加载数据到一个多分区表中
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' \
into table score2 partition(year='2018',month='06',day='01');
# 多分区联合查询使用union all来实现
select * from score where month = '201806' \
union all select * from score where month = '201806';
# 查看分区的命令
show partitions score;
# 添加一个分区
alter table score add partition(month='201805');
# 同时添加多个分区
alter table score add partition(month='201804') partition(month = '201803');
# 删除表分区
alter table score drop partition(month = '201806');
############### 【分区表的应用】 ############
hdfs dfs -mkdir -p /scoredatas/month=201806
hdfs dfs -put score.csv /scoredatas/month=201806/
create external table score4(s_id string, c_id string,s_score int) \
partitioned by (month string) \
row format delimited fields terminated by '\t' \
location '/scoredatas';
# 进行表的修复,说白了就是建立我们表与我们数据文件之间的一个关系映射
# 修复成功之后即可看到数据已经全部加载到表当中去了
msck repair table score4;
3) 分桶表
################### 【分桶表】 #################
## 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去，
## 将数据按照字段进行划分，按照字段划分到多个文件中去
set hive.enforce.bucketing=true; # 开启hive的桶表功能
set mapreduce.job.reduces=3; # 设置reduce的个数
# 创建桶表,通过insert overwrite
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';
# 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
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 给他桶表中加载数据
insert overwrite table course \
select * from course_common cluster by(c_id);
4) 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】 ##################
desc score5; # 查看表结构
alter table score5 add columns (mycol string, mysco string); ## 添加列
alter table score5 change column mysco mysconew int; # 更新列
################# 【删除表】 ##################
drop table score5;
5) 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');
########### 【通过查询插入数据】 ###########
# 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[a1] table score4 partition(month = '201806') \
select s_id,c_id,s_score from score;
########### 【多插入模式】 ###########
# 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）创建表时通过location指定加载数据路径(主要针对外部表)
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;
########【export导出与import导入hive表数据（内部表操作）#######
# 都是在hdfs上
create table techer2 like techer;
export table techer to '/export/techer';
import table techer2 from '/export/techer';
6) hive表中的数据导出
##############【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）将查询出的结果导出到HDFS（没有local）
insert overwrite directory '/export/servers/exporthive' \
row format delimited fields terminated by '\t' \
collection items terminated by[a1] '#' \
select * from score;
##############【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';
7) 清空表数据
#### 只能清空内部表
truncate table score6; # 清空外部表会报错
3、hive函数
#################【内置函数】#################
show fuctions;
desc function upper;
desc function extended upper;
#################【自定义函数】#################
1）UDF（一进一出）
2）UDAF（多进一出）
3）UDTF（一进多出）
编程步骤：
（1）继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF
（2）需要实现evaluate函数；evaluate函数支持重载；
注意事项
（1）UDF必须要有返回类型，可以返回null，但是返回类型不能为void；
（2）UDF中常用Text/LongWritable等类型，不推荐使用java类型；
###### 第一步 创建maven java 工程，导入jar包
<repositories>
<repository>
<id>cloudera</id>
<url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
</repository>
</repositories>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.6.0-cdh5.14.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>1.1.0-cdh5.14.0</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.0</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
<encoding>UTF-8</encoding>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>2.2</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<filters>
<filter>
<artifact>*:*</artifact>
<excludes>
<exclude>META-INF/*.SF</exclude>
<exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
<exclude>META-INF/*/RSA</exclude>
</excludes>
</filter>
</filters>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
###### 第二步 开发java类继承UDF，并重载evaluate 方法
public class ItcastUDF extends UDF {
public Text evaluate(final Text s) {
if (null == s) {
return null;
}
//返回大写字母
return new Text(s.toString().toUpperCase());
}
}
###### 第三步 将我们的项目打包，并上传到hive的lib目录下
###### 第四步 将我们的项目打包，并上传到hive的lib目录下
# 重命名我们的jar包名称
cd /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/lib
mv original-day_06_hive_udf-1.0-SNAPSHOT.jar udf.jar
# hive的客户端添加我们的jar包
add jar /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/lib/udf.jar;
###### 第五步 设置函数与我们的自定义函数关联
create temporary function tolowercase as 'cn.itcast.udf.ItcastUDF';
###### 第六步 使用自定义函数
select tolowercase('abc');