一.什麼是hive

Hive是基於Hadoop的資料倉庫解決方案。由於Hadoop本身在資料儲存（hdfs）和計算(Map-reduce)方面有很好的可擴充套件性和高容錯性，因此使用Hive構建的資料倉庫也秉承了這些特性。

也就是說，Hive就是在Hadoop上加了一層SQL介面，可以將SQL翻譯成MapReduce去Hadoop上執行，這樣就使得資料開發和分析人員很方便的使用SQL來完成海量資料的統計和分析，而不必使用程式語言開發MapReduce那麼麻煩。

Hive封裝了：1). 直譯器 2).編譯器 3).優化器

二.Hive的架構

.Hive就是大資料中的資料倉庫，擅長處理格式良好的結構化資料。對非結構化並不合適；

.hive能夠把結構良好的資料檔案對映成一張關係資料庫的表，並提供類似SQL（HQL）的查詢功能
.Hive會把SQL語句轉換成MapReduce任務執行
.提供ETL的工具
.Hive執行時，元資料儲存在關係型資料庫中

三. Hive的優缺點

優點：1).成本低，入手快 2). 不需要學習MapReduce開發

缺點：不支援實時查詢，更適合離線任務

四.Hive的HQL說明

1). Hive 不是支援所有的SQL語句，不支援更新和刪除操作，不支援單條插入。只支援批量的插入。（重點）
2). 不支援事物的增刪改，僅僅支援批量匯入
3). 資料儲存：HDFS
4). 延時：hive延時高
5). hive的查詢很慢，一般都寫定時任務

6). hive的煊點是支援多表插入

五. Hive的資料型別

六. Hive的表

1). 託管表（managed table）（內部表）--如果刪除內部表時，內部表的資料也會被刪除
2). 外部表 --如果刪除外部表時，外部表的資料不會被刪除，所以一般設計外部表

3). 用命令檢視內建服務：hive --service help

七. Hive建立表

建立表.create table emp

1).靜態分割槽表
新增加分割槽：alter table emp add if not exists partition(dt='2017-06-13') //dt='2017-06-13'是分割槽名

檢視分割槽：hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/emp
建立目錄：hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse/emp
查看錶：show partitions emp
查看錶結構：desc formatted emp
載入本地資料：load local inpath '/temp/a.txt' into table emp partition (dt='2019-06-13') // 把檔案放到2019-06-13這個分割槽
檢視檔案內容：more a.txt
分割槽列在原始的資料中是不存在的，但是載入到hive中指定分割槽，用select查詢後，分割槽列是存在的。

2).動態分割槽表

1.動態分割槽前先要設定一個引數：set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
2.insert into table emp_2 partition(dt) select name, salary, dt from emp;
3.set hive.exec.dynamic.partition.mode 執行，表示讀當前配置的設定 加"=" 是修改
4.查看錶的分割槽： show partitions emp_2