一、Hive概述
Apache Hive是基于Hadoop MapReduce的数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射为一张表，并提供了一种类SQL查询语言——HiveQL，从而能够针对这张表进行查询，进行数据分析、数据挖掘等操作。
Hive运行在Hadoop集群上，可以利用Hadoop的分布式存储与计算能力，支持PB级别的数据处理。
使用Hive的好处在于，对于掌握SQL语言的用户来说，学习并使用Hive查询数据所需要具备的技能是非常低的，因此Hive被广泛用于企业级大数据分析平台上。
二、Hive 数据类型
在Hive中定义数据表时，需要指定每个字段对应的数据类型。Hive支持的数据类型包括：
- TINYINT/SMALLINT/INT/BIGINT：整型数据，分别对应1/2/4/8字节长度，支持有符号和无符号。
- FLOAT/DOUBLE：浮点型数据，分别对应4字节/8字节长度，支持科学计数法。
- DECIMAL(precision,scale)：高精度数值，支持指定精度和小数点位数。
- BOOLEAN：逻辑型数据，只能取True或False。
- STRING：字符串型数据，对应Java中的String类型，长度不受限制。
- TIMESTAMP：时间戳型数据，对应Java中的java.sql.Timestamp类型，精度到毫秒。
- DATE：日期型数据，对应Java中的java.sql.Date类型，格式为YYYY-MM-DD。
- ARRAY
：数组型数据，存储一组具有相同数据类型的值。 - MAP
- STRUCT
三、Hive 基本命令
1.创建表
CREATE TABLE语句用于创建一个新表，可以指定表名、表结构、存储格式等属性。
CREATE TABLE 表名 ( 列1 数据类型, 列2 数据类型, ... ) [ROW FORMAT 行格式] [STORED AS 存储格式];
其中，ROW FORMAT用于指定行格式，STORED AS用于指定存储格式，可选的存储格式包括TEXTFILE、ORC、PARQUET等。
2.查询数据
SELECT语句用于查询数据，可以选择需要查询的列、过滤条件等属性。
SELECT 列1,列2,... FROM 表名 [WHERE 条件表达式] [GROUP BY 列1,列2,... [HAVING 条件表达式]] [ORDER BY 列1 [ASC/DESC],列2 [ASC/DESC],...] [LIMIT 数量];
其中，WHERE子句用于过滤数据，GROUP BY用于对结果进行分组操作，HAVING用于过滤分组后的数据，ORDER BY用于对结果进行排序操作，LIMIT用于限制返回结果的数量。
3.插入数据
INSERT INTO语句用于插入数据，可以将一张表的数据插入到另一张表中，也可以将查询结果插入到一张表中。
INSERT INTO 表名 [PARTITION (分区列1=值1,分区列2=值2,...)] select语句;
4.删除数据
DELETE FROM语句用于删除表中的数据，可以指定要删除的行、过滤条件等属性。
DELETE FROM 表名 [WHERE 条件表达式];
5.更新数据
UPDATE语句用于更新表中的数据，可以指定要更新的行、Set子句修改的列和新值、过滤条件等属性。
UPDATE 表名 SET 列1=新值1,列2=新值2,... [WHERE 条件表达式];
四、Hive高级命令
1.分区与分桶
在Hive中，为了加速查询，可以采用分区与分桶的方式来优化表的结构。
分区是将表按照指定列的值进行划分，每个分区对应一个子目录，数据存储在子目录中，可以实现针对某个分区的查询加速。
分桶是将表按照指定列的Hash值进行划分，每个分桶对应一个文件，数据存储在文件中，可以实现针对某个分桶的查询加速。
CREATE TABLE 表名 ( 列1 数据类型, 列2 数据类型, ... ) [PARTITIONED BY (分区列1 数据类型,...)] [CLUSTERED BY (分桶列) INTO 桶数 BUCKETS] [ROW FORMAT 行格式] [STORED AS 存储格式]; -- 创建分区表 CREATE TABLE 表名 ( 列1 数据类型, 列2 数据类型, ... ) PARTITIONED BY (分区列 数据类型) [ROW FORMAT 行格式] [STORED AS 存储格式] [LOCATION 'hdfs://路径/']; -- 添加分区 ALTER TABLE 表名 ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION (分区列=值); -- 删除分区 ALTER TABLE 表名 DROP [IF EXISTS] PARTITION (分区列=值);
2.使用正则表达式
在Hive中，可以使用正则表达式来过滤数据，支持的正则表达式语法与Java相同。
SELECT 列1,列2,... FROM 表名 WHERE 列1 RLIKE '正则表达式';
3.使用UDF
在Hive中，可以自定义函数UDF（User-Defined Function），扩展SQL语法。
-- 创建函数 CREATE FUNCTION 函数名 AS '函数类名' USING JAR '函数jar文件路径'; -- 使用函数 SELECT 函数名(参数1,参数2,...);
总结
通过以上的介绍，我们可以看到Hive是一个非常实用、强大的数据仓库工具，可以让SQL语言熟悉的用户在大数据平台上进行数据分析和挖掘，它灵活的表结构、支持的存储格式、强大的查询和分析功能、以及扩展性都为不同行业提供了非常好的数据处理选择。
除此之外，我们还可以通过学习一些高级命令，如分区、分桶、正则表达式、自定义函数等，更好的应对各种复杂的数据处理问题。
