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一、数据库操作

-- 创建数据库（默认路径）
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS myhive;-- 指定路径创建数据库
CREATE DATABASE myhive2 LOCATION '/myhive2';-- 查看数据库信息
DESC DATABASE myhive;-- 删除数据库（强制删除表）
DROP DATABASE myhive CASCADE;

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二、表操作

1. 内部表 vs 外部表

-- 内部表（数据由Hive管理）
CREATE TABLE internal_table (id BIGINT, name STRING);-- 外部表（数据由HDFS管理，删除表不删数据）
CREATE EXTERNAL TABLE external_table (id INT) 
LOCATION '/hive_table/external_table';

2. 分区表

-- 一级分区
CREATE TABLE partition_table (id INT, name STRING) 
PARTITIONED BY (month STRING);-- 多级分区
CREATE TABLE multi_partition (id INT) 
PARTITIONED BY (year STRING, month STRING, day STRING);-- 添加分区
ALTER TABLE partition_table ADD PARTITION (month='202305');-- 删除分区
ALTER TABLE partition_table DROP PARTITION (month='202304');-- 查看分区
SHOW PARTITIONS partition_table;

3. 分桶表

CREATE TABLE bucketed_table (id INT) 
CLUSTERED BY (id) INTO 4 BUCKETS;

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三、数据操作

1. 数据加载

-- 从本地加载（复制文件）
LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/data.txt' INTO TABLE my_table;-- 从HDFS加载（移动文件）
LOAD DATA INPATH '/hdfs/data.txt' INTO TABLE my_table;-- 动态分区加载（需先开启动态分区）
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
INSERT INTO partition_table PARTITION (month) 
SELECT id, name, month FROM source_table;

2. 数据插入

-- 单条插入（不推荐，生成小文件）
INSERT INTO TABLE test VALUES (1, 'Alice');-- 批量插入（推荐）
INSERT OVERWRITE TABLE target_table 
SELECT * FROM source_table;

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四、查询优化

1. 避免全表扫描

-- 分区过滤
SELECT * FROM partition_table WHERE month='202305';-- 分桶过滤
SELECT * FROM bucketed_table WHERE id % 4 = 0;

2. JOIN优化

-- MapJoin（小表加载到内存）
SET hive.auto.convert.join=true;
SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ * 
FROM big_table JOIN small_table ON big_table.id = small_table.id;

3. 数据倾斜处理

-- 分组聚合倾斜
SET hive.groupby.skewindata=true;-- JOIN倾斜（随机打散）
SELECT * 
FROM big_table a
JOIN (SELECT *, RAND() AS rnd FROM skewed_table 
) b ON a.id = b.id AND b.rnd % 10 = 0;

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五、元数据与配置

1. 表结构查看

-- 查看表结构
DESC formatted my_table;-- 查看建表语句
SHOW CREATE TABLE my_table;

2. 性能调优参数

-- 启用压缩
SET hive.exec.compress.output=true;
SET mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;-- 合并小文件
SET hive.merge.mapfiles=true;        -- Map输出合并
SET hive.merge.tezfiles=true;        -- Tez输出合并
SET hive.merge.size.per.task=256000000;  -- 合并后文件大小

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六、经验总结

1. 分区 vs 分桶

   • 分区：按目录划分数据，适合范围过滤（如日期）。
   • 分桶：按文件划分数据，适合JOIN和采样。

2. 外部表使用场景

   • 数据需被多组件共享（如Spark、Impala）。
   • 避免误删数据（DROP TABLE不删HDFS数据）。

3. 小文件处理

   • 源头控制：写入时用INSERT OVERWRITE替代INSERT INTO。
   • 事后合并：ALTER TABLE table_name CONCATENATE;（仅ORC格式）。

4. 动态分区陷阱

   • 必须配置hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict。
   • 避免分区数过多（超过hive.exec.max.dynamic.partitions）。

5. 数据倾斜排查

   -- 检查Key分布
   SELECT key, COUNT(1) FROM table GROUP BY key ORDER BY COUNT(1) DESC LIMIT 10;