当前位置: 首页 > news >正文

Hive【应用 04】常用DDL操作(数据库操作+创建表+修改表+清空删除表+其他命令)

常用DDL操作

  • 1.Database
    • 1.1 查看数据库列表
    • 1.2 使用数据库
    • 1.3 新建数据库
    • 1.4 查看数据库信息
    • 1.5 删除数据库
  • 2.创建表
    • 2.1 建表语法
    • 2.2 内部表
    • 2.3 外部表
    • 2.4 分区表
    • 2.5 分桶表
    • 2.6 倾斜表
    • 2.7 临时表
    • 2.8 CTAS创建表
    • 2.9 复制表结构
    • 3.修改表
    • 4.清空表/删除表
    • 5.其他命令

1.Database

1.1 查看数据库列表

SHOW databases;

1.2 使用数据库

USE database_name;

1.3 新建数据库

-- 语法:
CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name  --DATABASE|SCHEMA 是等价的
[COMMENT database_comment] --数据库注释
[LOCATION hdfs_path] --存储在 HDFS 上的位置
[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]; --指定额外属性
-- 示例:
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS hive_test
COMMENT 'hive database for test'
LOCATION '/tmp/hive/test'
WITH DBPROPERTIES ('create'='yuanzhengme');

1.4 查看数据库信息

-- 语法:
DESC DATABASE [EXTENDED] db_name; --EXTENDED 表示是否显示额外属性
-- 示例:
DESC DATABASE EXTENDED hive_test;

1.5 删除数据库

-- 默认行为是 RESTRICT,如果数据库中存在表则删除失败。要想删除库及其中的表,可以使用CASCADE 级联删除。
-- 语法:
DROP (DATABASE|SCHEMA) [IF EXISTS] database_name [RESTRICT|CASCADE];
-- 示例:
DROP DATABASE IF EXISTS hive_test CASCADE;

2.创建表

2.1 建表语法

CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name   --表名
[(col_name data_type [COMMENT col_comment],... [constraint_specification])]  --列名 列数据类型
[COMMENT table_comment]  --表描述
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]  --分区表分区规则
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...)
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]  --分桶表分桶规则
[SKEWED BY (col_name, col_name, ...) ON ((col_value, col_value, ...),(col_value, col_value, ...),...) 
[STORED AS DIRECTORIES]]  --指定倾斜列和值
[[ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] | STORED BY 'storage.handler.class.name' [WITH SERDEPROPERTIES (...)] ]  -- 指定行分隔符、存储文件格式或采用自定义存储格式
[LOCATION hdfs_path]  -- 指定表的存储位置
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]  --指定表的属性
[AS select_statement];  --从查询结果创建表

2.2 内部表

CREATE TABLE emp(empno INT,ename STRING,job STRING,mgr INT,hiredate TIMESTAMP,sal DECIMAL(7,2),comm DECIMAL(7,2),deptno INT)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";

2.3 外部表

CREATE EXTERNAL TABLE emp_external(empno INT,ename STRING,job STRING,mgr INT,hiredate TIMESTAMP,sal DECIMAL(7,2),comm DECIMAL(7,2),deptno INT)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t"LOCATION '/hive/emp_external';
-- 使用  desc format emp_external 命令可以查看表的详细信息

2.4 分区表

CREATE EXTERNAL TABLE emp_partition(empno INT,ename STRING,job STRING,mgr INT,hiredate TIMESTAMP,sal DECIMAL(7,2),comm DECIMAL(7,2))PARTITIONED BY (deptno INT)  -- 按照部门编号进行分区ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t"LOCATION '/hive/emp_partition';

2.5 分桶表

CREATE EXTERNAL TABLE emp_bucket(
empno INT,
ename STRING,
job STRING,
mgr INT,
hiredate TIMESTAMP,
sal DECIMAL(7,2),
comm DECIMAL(7,2),
deptno INT)
CLUSTERED BY(empno) SORTED BY(empno ASC) INTO 4 BUCKETS  --按照员工编号散列到四个 bucket 中
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t"
LOCATION '/hive/emp_bucket';

2.6 倾斜表

-- 通过指定一个或者多个列经常出现的值(严重偏斜),Hive 会自动将涉及到这些值的数据拆分为单独的文件。在查询时,如果涉及到倾斜值,它就直接从独立文件中获取数据,而不是扫描所有文件,这使得性能得到提升。
CREATE EXTERNAL TABLE emp_skewed(
empno INT,
ename STRING,
job STRING,
mgr INT,
hiredate TIMESTAMP,
sal DECIMAL(7,2),
comm DECIMAL(7,2)
)
SKEWED BY (empno) ON (66,88,100)  --指定 empno 的倾斜值 66,88,100
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t"
LOCATION '/hive/emp_skewed';

2.7 临时表

-- 临时表仅对当前 session 可见,临时表的数据将存储在用户的暂存目录中,并在会话结束后删除。如果临时表与永久表表名相同,则对该表名的任何引用都将解析为临时表,而不是永久表。临时表还具有以下两个限制:不支持分区列;不支持创建索引。
CREATE TEMPORARY TABLE emp_temp(
empno INT,
ename STRING,
job STRING,
mgr INT,
hiredate TIMESTAMP,
sal DECIMAL(7,2),
comm DECIMAL(7,2)
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";

2.8 CTAS创建表

-- 支持从查询语句的结果创建表:
CREATE TABLE emp_copy AS SELECT * FROM emp WHERE deptno='20';

2.9 复制表结构

-- 语法:
CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name  --创建表表名
LIKE existing_table_or_view_name  --被复制表的表名
[LOCATION hdfs_path]; --存储位置
-- 示例:
CREATE TEMPORARY EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS emp_co  LIKE emp

2.10 加载数据到表

-- 加载数据到 emp 表中
load data local inpath "/usr/file/emp.txt" into table emp;

3.修改表

-- 3.1 重命名表
-- 语法:
ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
-- 示例:
ALTER TABLE emp_temp RENAME TO new_emp; --把 emp_temp 表重命名为 new_emp-- 3.2 修改列
-- 语法:
ALTER TABLE table_name [PARTITION partition_spec] CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type[COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name] [CASCADE|RESTRICT];
-- 示例:
-- 修改字段名和类型
ALTER TABLE emp_temp CHANGE empno empno_new INT;
-- 修改字段 sal 的名称 并将其放置到 empno 字段后
ALTER TABLE emp_temp CHANGE sal sal_new decimal(7,2) AFTER ename;
-- 为字段增加注释
ALTER TABLE emp_temp CHANGE mgr mgr_new INT COMMENT 'this is column mgr';-- 3.3 新增列
-- 示例:
ALTER TABLE emp_temp ADD COLUMNS (address STRING COMMENT 'home address');

4.清空表/删除表

-- 4.1 清空表
-- 语法:清空整个表或表指定分区中的数据
TRUNCATE TABLE table_name [PARTITION (partition_column = partition_col_value,...)];
-- 目前只有内部表才能执行TRUNCATE操作,外部表执行时会抛出异常Cannot truncate non-managed table XXXX
-- 示例:
TRUNCATE TABLE emp_mgt_ptn PARTITION (deptno=20);--4.2 删除表
-- 语法:
DROP TABLE [IF EXISTS] table_name [PURGE];
-- 内部表:不仅会删除表的元数据,同时会删除 HDFS 上的数据;
-- 外部表:只会删除表的元数据,不会删除 HDFS 上的数据;
-- 删除视图引用的表时,不会给出警告(但视图已经无效了,必须由用户删除或重新创建)。

5.其他命令

-- 5.1 Describe
-- 查看数据库:
DESCRIBE|Desc DATABASE [EXTENDED] db_name;  --EXTENDED 是否显示额外属性
-- 查看表:
DESCRIBE|Desc [EXTENDED|FORMATTED] table_name --FORMATTED 以友好的展现方式查看表详情-- 5.2 Show
-- 1. 查看数据库列表
-- 语法
SHOW (DATABASES|SCHEMAS) [LIKE 'identifier_with_wildcards'];
-- 示例:
SHOW DATABASES like 'hive*';
-- LIKE子句允许使用正则表达式进行过滤,但是SHOW语句当中的LIKE子句只支持 *(通配符)和 |(条件或)两个符号。例如employees,emp * , emp * | * ees ,所有这些都将匹配名为 employees的数据库。-- 2. 查看表的列表
-- 语法
SHOW TABLES [IN database_name] ['identifier_with_wildcards'];
-- 示例
SHOW TABLES IN default;-- 3. 查看视图列表
SHOW VIEWS [IN/FROM database_name] [LIKE 'pattern_with_wildcards'];  --仅支持 Hive 2.2.0 +-- 4. 查看表的分区列表
SHOW PARTITIONS table_name;-- 5. 查看表/视图的创建语句
SHOW CREATE TABLE ([db_name.]table_name|view_name);
http://www.xdnf.cn/news/1251901.html

相关文章:

  • 【android bluetooth 协议分析 03】【蓝牙扫描详解 4】【BR/EDR扫描到设备后如何上报给app侧】
  • Redis中间件(一):Redis相关命令及其原理
  • 企业后端系统常用数据源类型有哪些?
  • 芯片分享【昆泰】——CH7305A -display controller device.
  • Nacos配置中心和数据隔离在idea中的实现
  • Selenium在Pyhton应用
  • 《算法导论》第 8 章—线性时间排序
  • 【C语言】文件操作全解析
  • DevOps时代的知识基座革命:Gitee Wiki如何重构研发协作范式
  • Leetcode题解:739每日温度,用单调栈解决问题!
  • 飞算JavaAI开发平台:重构开发全流程——从需求到工程的智能化跃迁
  • Excel将整列值转换为字符串
  • C语言的数组与字符串练习题1
  • JavaScript DOM 元素节点操作详解
  • MaxKB 使用 MCP 连接 Oracle (免安装 cx_Oracle 和 Oracle Instant Client)
  • 【WAIC 2025】AI安全的攻防前线:合合信息AI鉴伪检测技术
  • kubeadm-k8s 中的 etcd 备份与恢复
  • Minio 高性能分布式对象存储
  • 部署 Zabbix 企业级分布式监控笔记
  • 消息队列的优缺点
  • ubuntu18.04在fstab文件中挂载硬盘失败,系统进入紧急模式的解决方法
  • Ubuntu设置
  • 分布式文件系统07-小文件系统的请求异步化高并发性能优化
  • TCP的拥塞控制
  • CSS :is () 与 :where ():简化复杂选择器的 “语法糖”
  • NodeJs学习日志(1):windows安装使用node.js 安装express,suquelize,sqlite,nodemon
  • 基于Hadoop的股票大数据分析可视化及多模型的股票预测研究与实现
  • 笔试——Day30
  • 如何快速掌握大数据技术?大四学生用Spark和Python构建直肠癌数据分析与可视化系统
  • 【数据结构与算法-Day 12】深入浅出栈:从“后进先出”原理到数组与链表双实现