Hive编程指南-表创建、内部表、外部表

矫情吗；* 2021-09-11 06:44 1068阅读 0赞

摘要：本文主要介绍了Hive创建表的一些知识，包含内部表、外部表、分区和分桶等。

# 一、 表创建基本知识 #

一般创建sql如下

create table ods_uba.lin_test
    (
       operate_no           string,
       dev_no               string,
       user_id              string,
       start_time           string
    )
    PARTITIONED BY (start_date string) 
     CLUSTERED BY (start_time)
     INTO 16 BUCKETS
     STORED AS ORC tblproperties("parquet.compress"="SNAPPY");

**partitioned by 是创建分区，其中start\_date是分区字段**

**CLUSTERED BY是分桶字段，这里将数据分成了16个桶，字段是start\_time**

**STORED AS 是数据存储类型**

查看表结构如下：

![20170208091011777][]

一些相关命令
    SHOW TABLES; #查看所有的表
    SHOW TABLES '*TMP*'; #支持模糊查询
    SHOWPARTITIONS TMP_TABLE; #查看表有哪些分区
    DESCRIBE TMP_TABLE; #查看表结构

当然，也可以不分区，不分桶。

基本信息：

1、表：一般说的hive表都是指内部表，Hive中的表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，目录可以通过$\{HIVE\_HOME\}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置，一般默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上)，。如果我有一个表lin\_test，那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/lin\_test目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);lin\_test表所有的数据都存放在这个目录中。，当然，外部表可以配置其它hdfs来映射文件。可以使用如下命令来查看表对应hdfs的文件：

![20170208091420580][]

2、外部表：Hive中的外部表和表很类似，只不过是建表进可以指定加载的hdfs目录，也可以不指定后头根据需要再进行加载。如果外部表使用hive命令删除表分区，对应的hdfs文件是不会被删除。外部表比较灵活，不止可以关联到hdfs文件，也可以关联到hbse表。其建表和内部表稍有不同，但是可用的数据类型都是一样的。

3、分区：在Hive中，表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如lin\_test表有start\_date分区，则对应start\_date=20131218,对应表的目录为/user/hive/warehouse /start\_date=20131218/，所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。

4、桶：对指定的列计算其hash，根据hash值切分数据，目的是为了并行，每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将lin\_test表start\_time列分散至16个桶中，首先对id列的值计算hash，对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为：/user /hive/warehouse/lin\_test/start\_date=20131218/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为：/user/hive/warehouse/start\_date=20131218/part-00002。一般情况下不建议将分桶设置太大，以免小文件过多引起其它更多的问题，用好分桶可以提高计算的效率。

关于文件存储格式还有如下的一些补充：

# 二、 文件存储格式 #

1.textfile

默认格式，建表时不指定默认为这个格式  
存储方式：行存储

优点：可以直接读取

缺点：磁盘开销大 数据解析开销大。压缩的text文件 hive无法进行合并和拆分

2.sequencefile  
二进制文件,以<key,value>的形式序列化到文件中  
存储方式：行存储

缺点：存储空间消耗最大  
优点：可分割 压缩，全表时查询效率高  
一般选择block压缩，文件和[Hadoop][] api中的mapfile是相互兼容的。EQUENCEFILE将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。序列化和反序列化使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现。key为空，用value 存放实际的值， 这样可以避免map 阶段的排序过程。三种压缩选择：NONE, RECORD, BLOCK。 Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。使用时设置参数，

SET hive.exec.compress.output=true;
    SET io.seqfile.compression.type=BLOCK; -- NONE/RECORD/BLOCK
    create table test2(str STRING)  STORED AS SEQUENCEFILE;

3.rcfile  
 一种行列存储相结合的存储方式。首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取。 理论上具有高查询效率（但hive官方说效果不明显，只有存储上能省10%的空间，所以不好用，可以不用）。  
RCFile结合行存储查询的快速和列存储节省空间的特点  
1）同一行的数据位于同一节点，因此元组重构的开销很低；  
2) 块内列存储，可以进行列维度的数据压缩，跳过不必要的列读取。  
 查询过程中，在IO上跳过不关心的列。实际过程是，在map阶段从远端拷贝仍然拷贝整个数据块到本地目录，也并不是真正直接跳过列，而是通过扫描每一个row group的头部定义来实现的。但是在整个HDFS Block 级别的头部并没有定义每个列从哪个row group起始到哪个row group结束。所以在读取所有列的情况下，RCFile的性能反而没有SequenceFile高。  
优点：压缩快， 快速列存取， 读记录尽量涉及到的block最少 ，读取需要的列只需要读取每个row group 的头部定义。  
缺点：读取全量数据的操作 性能可能比sequencefile没有明显的优势。但是如果指定一列的话，效率最高

4.orc

存储方式：数据按行分块 每块按照列存储

压缩快 快速列存取

效率比rcfile高,是rcfile的改良版本

5.自定义格式  
用户可以通过实现inputformat和 outputformat来自定义输入输出格式。

总结：  
textfile 存储空间消耗比较大，并且压缩的text 无法分割和合并 查询的效率最低,可以直接存储，加载数据的速度最高  
sequencefile 存储空间消耗最大,压缩的文件可以分割和合并 查询效率高，需要通过text文件转化来加载  
rcfile 存储空间最小，查询的效率最高 ，需要通过text文件转化来加载，加载的速度最低

# 三、 外部表 #

一般可用建表如下：

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ods_xxx.kafka_web_source_log
    (
       source_log           string,
       muid                 string, 
       chnl_code            string,
       opt_type             string, 
       vt_time              string,
       st_time              string 
    )
    PARTITIONED BY (opdt string)
    CLUSTERED BY (vt_time)
    INTO 16 BUCKETS
    row format delimited
    fields terminated by '^' lines terminated by '\n'
    stored as textfile

其中  
fields terminated指明分隔的字符

lines terminated 指明分行的字符

1.关联HDFS文件  
hive并不会自动关联hdfs中指定目录的partitions目录，需要手工操作。通过给已经创建的表增加分区数据的方式，与HDFS上的文件相互关联起来。有以下几种语法格式：  
（1）alter table 表名称 add partition (分区名1=分区值1，...) location 'HDFS上的文件的路径';

（2）LOAD DATA \[LOCAL\] INPATH 'filepath' \[OVERWRITE\] INTO TABLE xxx \[PARTITION (yyy = zzz)\]

如

load data inpath '/hive/warehouse/ods\_uba.db/kafka\_web\_source\_log/opdt=2017-01-06' into table ods\_uba.kafka\_web\_source\_log\_temp partition (opdt='2017-01-06')

当然，也可以在创建外部表的时候就指明hdfs文件的位置

如下：

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ods_uba.kafka_web_source_log
    (
       source_log           string,
       muid                 string, 
       chnl_code            string,
       opt_type             string, 
       vt_time              string,
       st_time              string 
    )
    PARTITIONED BY (opdt string)
    CLUSTERED BY (vt_time)
    INTO 16 BUCKETS
    row format delimited
    fields terminated by '^' lines terminated by '\n'
    stored as textfile
    LOCATION '/hive/warehouse/ods_uba.db/kafka_web_source_log';

然后添加分区：

alter table kafka\_web\_source\_log add if not exists partition(opdt='2017-01-09')  
查看表结构如下：

![20170209092825203][]

也可以使用命令

DESCRIBE EXTENDED 来显示更加详细的信息，如下：

![20170209093359397][]

2、外部表与内部表的区别

(1)、外部表创建时要添加EXTERNAL，外部表查询是只是去关联hdfs文件，并按照分割符号转成对应的字段

(2)、外部表删除表后，hdfs文件不会被删除。同理，外部表删除分区后，hdfs文件也不会被删除

[20170208091011777]: /images/20210811/fbaff4f198964291b1d7d9acb4debd85.png
[20170208091420580]: /images/20210811/ec60940fd8ed4d169901dcfe1a94fc43.png
[Hadoop]: http://lib.csdn.net/base/20
[20170209092825203]: /images/20210811/3eda45c713874467ba3e12430baa4720.png
[20170209093359397]: /images/20210811/45998abb05044e719da6dd3086be130f.png