前言：老刘不敢说写的有多好，但敢保证尽量用大白话把自己复习的知识点详细解释出来，拒绝资料上的生搬硬套，做到有自己的了解！
01 hive知识点(1)
第1点：数据仓库的概念
由于hive它是基于hadoop的一个数据仓库工具，老刘先讲讲数据仓库的一些东西，再开始讲hive。
数据仓库，听名字就知道它是用来存放数据的一个仓库，仓库不同于工程，仓库只用来存放东西，不生产，也不消耗。
精简的讲，数据仓库它本身不生产数据，也不会消耗数据，数据从外部来，供给外部使用，主要用于数据分析，对企业的支持决策做一些辅助。
第2点：数据仓库的特征
数据仓库有4个特征：
面向主题的：就是说它都是有目的的进行构建数据仓库，用它干某件事；
集成的：就是说将所有用到的数据都集成到一起；
非易失的：就是说里面的数据一般都不会改变；
时变的：就是说随着时间的发展，数据仓库的分析手段也会发生改变。
第3点：数据仓库和数据库的区别
看到之前讲的数据仓库概念就知道，这两个区别大了。
首先举个例子，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，就相当于用数据库记账。
而数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的一些依据。
比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又少，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。
接着要说的是，数据库和数据仓库的区别实际上讲的是OLTP和OLAP的区别。
操作性处理，OLTP联机事务处理，也可以叫做面向交易的处理系统，它是针对于具体业务在数据库联机的日常操作，通常对记录进行查询、修改，人们一般关心操作的响应时间、数据是否安全、完整和并发的相关问题。
分析型处理，联机分析处理OLAP，一般针对于某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。
总结一下就是，数据仓库的出现，不是为了取代数据库。
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题的设计。
数据库存储的一般是业务数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
数据库是为了捕获数据设计的，而数据仓库是为了分析数据设计的。
还有一点就是，数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源，为了进行决策而产生的。
第4点：数据仓库分层
首先说说数据仓库可分为三层：
源数据层(ODS)：它主要用于保管我们的原始数据；
数据仓库层(DW)：它主要对源数据层过来的数据进行清洗，然后用于数据分析，大部分工作都是在这一层写sql；
数据应用层(APP)：它主要用于数据的各种展示。
那为什么要进行数据仓库分层呢？
首先想想，一个非常复杂的问题，我们一般怎么解决，是不是通常把一个复杂的问题，分解成很多小问题，每个小问题相对于这个大问题，是不是相对容易点。
总结一下就说，对数据仓库进行分层，相当于把一个复杂的工作拆成多个简单的工作，每一层的处理逻辑相对简单和容易理解，这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性，就算数据出现错误，我们也可以相对容易找到哪里出错，快速纠正错误。
进行数据仓库分层，达到了用空间换时间的效果，通过大量的预处理提升系统的效率。
第5点：hive是什么
简单一句话，由于mapreduce代码非常复杂，hive就是一个把SQL语句转换为mapreduce任务的工具，通过hive大大简化了mr的开发。
也可以这样说，hive的主要的工作就是将我们写的sql语句翻译成为mr的任务，运行在yarn上面，hive可以简单的理解为mr的客户端
第6点：hive和数据库的区别
区别太多了只说一点，Hive 不支持记录级别的增删改操作。
早期的版本，hive不支持，增删改，只支持查询操作，现在的版本，都支持。
但是实际工作当中不会用到增删改，只会用到查询操作select。
剩下的，大家自己去搜搜。
hive它只具有SQL数据库的外表，但应用场景完全不同。由于执行器MapReduce执行速度特别慢，hive只能做离线数据的处理。
第7点：hive的架构
用户接口：提供用户通过各种方式来访问hive，可以通过jdbc，可以通过hiveserver2，还可以通过hive shell；
解析器：主要就是用于解析sql语法；
编译器：将解析之后的sql语法进行编译成为MR的任务；
优化器：有一定的优化功能，自动的会对我们写的sql语句进行调优，调优的功能有限的；
执行器：提交mr的任务到yarn上面去执行的；
底层的hadoop：数据存储hdfs，数据的计算mr，运行在yarn上面的。
第8点：hive的数据类型
第9点：hive的DDL操作
可能会有人认为hive的DDL操作，以后直接百度或者翻资料就行，压根不用记，但是在老刘看来，至少要记住几个常用的命令，万一哪天别人问，自己想不起来，还要去百度搜一下，多尴尬啊！
首先说说hive的数据库操作：
1、创建数据库 create database if not exists db_hive; 2、显示所有数据库 show databases; 3、查询数据库 show databases like 'gmall'; 4、查看数据库详情 desc database gmall; 5、显示数据库详细信息 desc database extended gmall; 6、切换当前数据库 use gmall; 7、删除数据库 如果删除的数据库不存在，最好采用if exists 判断数据库是否存在 drop database if exists gmall; 如果数据库中有表存在，这里需要使用cascade强制删除数据库 drop database if exists gmall cascade;
接下里说说hive的DDL操作：
它有一个建表的语法，如果直接看这个语法，老刘不建议直接看，通过例子慢慢了解，查漏补缺最好。
hive建表分为内部表和外部表，首先讲创建内部表。
1、直接建表 先切换到自己要用的数据库 use myhive; create table stu(id int,name string); 2、通过AS 查询语句完成建表：将子查询的结果存在新表里，有数据 create table if not exists myhive.stu1 as select id, name from stu; 3、根据已经存在的表结构创建表 create table if not exists myhive.stu2 like stu; 4、查询表的类型 desc formatted myhive.stu;
根据查询表的类型，可以得到这张图，这张图包含了很多信息，后续会慢慢讲述到，大家放心！
一般最常用的就是创建内部表并指定字段之间的分隔符，指定文件的存储格式，以及数据存放的位置，注意这个数据存放的位置指的是在HDFS上的存储位置，千万不要记错了，老刘最开始就记错了！
创建的代码如下：
create table if not exists myhive.stu3(id int ,name string) row format delimited fields terminated by ' ' stored as textfile location '/user/stu2';
现在开始创建外部表，首先要知道什么是外部表，和内部表有什么区别？
外部表因为是指定其他的hdfs路径的数据加载到表当中来，所以hive表会认为自己不完全独占这份数据，所以删除hive表的时候，数据仍然存放在hdfs当中，不会删掉。
创建外部表的时候需要加上external关键字，location字段可以指定，也可以不指定,指定就是数据存放的具体目录，不指定就是使用默认目录 /user/hive/warehouse。
创建代码如下：
create external table myhive.teacher (t_id string,t_name string) row format delimited fields terminated by ' ';
总结一下内部表与外部表的区别：
1、外部表在创建的时候需要加上external关键字。
2、内部表删除后，表的元数据和真实数据都被删除了；但是外部表删除后，仅仅只是把该表的元数据删除了，真实数据还在，后期还是可以恢复出来。
那我们一般什么时候使用内部与外部表呢？
由于内部表删除表的时候会同步删除HDFS的数据文件，所以如果我们确定一个表仅仅是我们自己独占使用，其他人不适用的时候就可以创建内部表，如果一个表的文件数据，其他人也要使用，那么就创建外部表。
一般外部表都是用在数据仓库的ODS层，内部表都是用在数据仓库的DW层。
那表创建好之后，如何把数据导进去呢?一般使用load的方式来加载数据到内部表或者外部表，不用insert。
load数据可以从本地文件系统加载或者也可以从hdfs上面的数据进行加载，注意本地系统指的是linux系统。
① 从本地系统加载数据到表里面
首先创建在本地系统创建一个文件，把数据表上传到这个文件里，然后在把这个文件上传到表里。
mkdir -p /kkb/install/hivedatas load data local inpath '/kkb/install/hivedatas/teacher.csv' into table myhive.teacher;
注意，本地系统导入要加上一个local；
② 从hdfs上面导入数据
首先在hdfs上创建一个目录，把数据文件上传上去，然后在把这个文件上传到表里。
hdfs dfs -mkdir -p /kkb/hdfsload/hivedatas hdfs dfs -put teacher.csv /kkb/hdfsload/hivedatas # 在hive的客户端当中执行 load data inpath '/kkb/hdfsload/hivedatas' overwrite into table myhive.teacher;
第10点：hive的分区表
Hive中的分区就是分目录，把表的数据分目录存储，存储在不同的文件夹下，后期按照不同的目录查询数据，不需要进行全量扫描，提升查询效率。
创建分区表语法：
create table score(s_id string,c_id string, s_score int) partitioned by (month string) row format delimited fields terminated by ' ';
创建一个表多个分区：
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 ' ';
接下来就是把数据加载到分区表中，老刘觉得这些需要掌握，大家认真点！加载数据到分区表当中去
load data local inpath '/kkb/install/hivedatas/score.csv' into table score partition (month='201806');
加载数据到多分区表当中去
load data local inpath '/kkb/install/hivedatas/score.csv' into table score2 partition(year='2018',month='06',day='01');
第11点：综合练习
这一点是老刘唯一觉得一些资料上讲的不错的地方，在经历了大量的基础DDL操作后，能加速记住这些操作的唯一方法就是做一个小练习，下面就是关于hive基础操作的一个小练习。
需求描述：现在有一个文件score.csv文件，里面有三个字段，分别是s_id string, c_id string,s_score int，字段都是使用 进行分割，存放在集群的这个目录下/scoredatas/day=20180607，这个文件每天都会生成，存放到对应的日期文件夹下面去，文件别人也需要公用，不能移动。需求，创建hive对应的表，并将数据加载到表中，进行数据统计分析，且删除表之后，数据不能删除。
根据这些需求，我们可以知道的是要创建一个外部分区表，但是有意思的是老刘看的资料上，它并不是先建表再导入数据，它是先导入数据后再建立表，非常有意思。
cd /kkb/install/hivedatas/ hdfs dfs -mkdir -p /scoredatas/day=20180607 hdfs dfs -put score.csv /scoredatas/day=20180607/
数据文件导入后，再建立外部分区表，并指定文件数据存放目录。
create external table score4(s_id string, c_id string,s_score int) partitioned by (day string) row format delimited fields terminated by ' ' location '/scoredatas';
进行数据查询，发现表里面并没有数据。
是这样的，如果我们先建立分区表再通过load导入数据，表里面肯定会有数据的；
如果直接将文件放在hdfs上面对应的位置，即使我们表指定的存储位置和上传数据的位置一致，但由于mysql里面就没有记录元数据分区的信息，就没有数据，就需要进行修复，刷新mysql元数据信息即可。
有一个知识点就是hive的元数据存在于mysql中，在mysql中会有一个hive库，存放相应的表，一共53张表。
当然就像老刘之前说的，先建立表，在通过load导入数据，表里面是绝对有数据的。
02 总结
hive的知识点主要偏实践，在学习过程中要进行大量的练习，才能真正的掌握。老刘尽量用大白话对hive的第一部分知识点进行了讲解，希望能够帮助到大家。有什么想说的，可以直接联系公众号：努力的老刘！