写在前面的话：
该系列博文是我学习《 Hive源码解析与开发实战》视频课程的一个笔记，或者说总结，暂时没有对视频中的操作去做验证，只是纯粹的学习记录。
有兴趣看该视频的博友可以留言，我会共享出来，相互交流学习 ^.^。
*********************************************************************************************************
1、Hive数据类型：
2、Hive文件格式：
文件类型主要包括：文本文件格式、序列化文件格式、列式文件格式。
对于列文件格式，它是针对hdfs中的一个block块的：
它首先把hdfs上的一个块划分成了一个个行组，每一个行组是按照多少行来进行分组的，比如说把100行分为一个行组（row group），然后再对这一个Row Group进行压缩，压缩过程如下：
首先把每一列的数据转化为行的数据，也就是所有的列都变成行，这样做是为了方便有时候我们需要某一列的数据，但为了高效，我们不需要把其他列的数据也查询出来；
然后把转化后的行中重复的数据去掉，也就是“压缩”的由来，这样可以节省hdfs的存储空间；
3、Hive表的创建：
hive里面所有的数据都是以表的形式来管理的，所以表是hive的一个基础，关于表的创建语法如下：
解释：
CREATE :创建表的关键字；
EXTERNAL:是可选的，主要用来区分是内部表还是外部表，内部表和外部表主要是hive表的两大类；
TABLE: 关键字；
IF NOT EXISTS:这个是可选的，表示当我创建一个表的时候，如果不存在才创建，已经存在该表了就不创建。主要是为了防止在没有该语句的时候，创建一个已有的表时错；
db_name. : 表示数据库的名字，后面跟一个点，用来接对应表的名字；
table_name: 表的名字；
col_name date_type : 分别为字段名字和类型；
COMMENT col_comment: 字段的描述信息，COMMENT后面接字段描述信息 col_comment；
分区设置：
PARTITIONED BY: 通过哪些字段进行分区,后面接小括号，然后里面写相应的字段名和字段类型，如果有描述信息的还可以添加相应字段的描述信息;Hive的分区是为了查询效率，比如说按照时间字段来进行分区，每一天的数据一个区，那么会在该表目录下创建相应的子目录，每个子目录对应一天的数据，注意Hive的分区和mapreduce说的分区是两事。
分桶设置：
CLUSTERED BY:这个是为了在分桶的时候指定按照那个字段来进行分桶，然后会根据该字段的值求hash值，模除以桶的个数，就可以决定把该条记录放到哪个桶里。
SORTED BY:这个是用来指定在该桶里按照那个字段进行排序。
INTO num_buckets BUCKETS: 表示划分为多少个桶。
ROW FORMAT:设置行的格式，后面接row_format格式，row_format表示某种格式，表示行里面的字段是以什么进行分割的，如空格或逗号或者可以在后面设置为序列化和反序列化的方式。
STORED AS :后面接文件格式，表示以什么格式进行存储，这里的文件格式就是前面讲的文本格式、序列化文件格式、列式格式；
STORED BY:指定使用自定义的inputformat和outputformat所定义的文件格式。
LOCATION hdfs_path：表示把创建的这个表数据存储在hdfs上的位置；
TABLEPROPERTIES: 后面接小括号，里面设置属性名=属性值；这里用来设置表的属性；
AS select_statement：通过select查询出一些其他表的结果，然后直接把得到的这些数据放入到创建的这张表里面去；
以上就是hive创建表的基本语法解释。
下面列举一个hive创建表的列子：
后面row format后的句子意思是各个字段是以‘ ’来进行分割的，每一行是以' '来进行换行分割的，最后stored as textfile表示以文本的形式进行存储。
实际演示下内部表：
①创建一个基本的表：
②查看该表是否存在：show tables;
③查看该表的详细信息： desc 表名：
如果要看更详细的信息：
或者
④从本地加载相应文件到hive表中：
这里local的意思是让其从本地区找后面给的路径；overwrite是表示如果之前表存在，并且对应在hdfs上有值的话，那么会进行覆盖hdfs上的值，
并且相应的信息都会更新。如果不使用overwrite的话，那么会将该数据追加到该表中，对应hdfs所存储数据，会发现已经有该文件了，
所以会创建一个副本文件，将该内容放到该副本中，但是hive查询该表内容的时候，却是显示两部分的内容，新增加的内容会追加到表的后面显示。
最后删除该表：
那么相应hdfs上该表的目录也就删掉了，也就是说该表目录下所对应的所有文件也都删掉了：
由上可以看出，内部表的性质：
①内部表管理了内部表中的数据，也就是说所有加载到该内部表中的数据归内部表所有，当把这个表删除后，对应hdfs上的该表目录也会被删掉，
也就是表对应到hdfs上的数据也会被删掉，也就是说内部表类型的表和数据是绑定在一起的；
②当我创建表的时候，通过LOCATION把一个hdfs上的位置指定给一个内部表的时候，当我把表删除，那么整个位置里面的所有数据都会被删除掉，
包括这个位置在表创建之前的内容，这样的就很不安全对于这个位置之前存放的数据，所有引入了外部表；
然后演示下外部表的操作：
①如果创建外部表，并通过location指定位置的时候，在用完该数据后，进行删除该表时，不会把这个位置删掉，它只会删除该表所对应的元数据信息；
②首先创建一个外部表，也就是加一个extenal，并指定一个locaiton：
由上面的实验看出，hive里面唯一不走mapreduce的查询操作就是select * from 某个表 或者再加个limit；但是查询其它的都是要走mapreduce的，比如
上面查询某个字段值，这会形成一个job然后提交执行。
查询map：
查询结构体：
注意到这两个查询都会通过mapreduce；
最后删除掉这个外部表看看相对于内部表会有什么不同？最后实验发现，删除后，该表hdfs数据还是存在，
由此得出结论：
1、对于外部表，除了删除表只删除元数据而保留表数据目录外，数据加载行为与内部表相同。
2、大约有三种情况不走mapreduce：①select * from 某个表；②select * from 某个表 Limit 行数；
③指定slect * 查询某个分区；
4、Hive操作表：
desc 后的extended和formatted是可选的，用来查看一个表更详细的信息，其中加format的话，显示更的信息更规范点，容易读；extended显示的详细信息不容易读。
总结记忆：
1、Hive主要有三种文件格式：
1> textfile 文本文件格式；
2> Sequencefile 序列化文件格式；
3> Rcfile 列式文件格式；
其实还可以自定义文件格式，方法是继承相应的inputformat类和outputformat类，然后达成jar包，放到相应目录下进行加载，然后创建使用该自定义格式的表，
就可以使用该自定义格式了。
其中Rcfile文件格式是针对hdfs的block块的。它首先把hdfs上的一个block按照若干行划分为一个行组(Row Group)，然后再对Row Group进行压缩，压缩过程如下：
①首先把列转化为行，这样做方便了高效我们需要查询列数据，而不用把其他不需要的列也查出来；
②然后把转化后的行中重复的数据去掉，从而"压缩"了数据，节省了hdfs的存储空间；
2、Hive创建表的语法解释（主要参考上面博文该部分的讲解）
3、Hive表的操作：
desc [extended或者formatted] tablename;
用来显示一个表的信息，如果加上extended可以显示更加详细的信息，但显示得很乱，不好看；所以我们可以用formatted来替换extended，
这样显示的详细信息就可以很容易看了。
4、查询Hive表的数组字段、Map字段以及struct字段的方式：
见上面博文讲解的创建hive表小结末端的内容。