大数据技术之Hive基本操作及实验（四）_大数据实验熟悉hive的基本操作

一、环境准备

1.首先在Linux本地新建/data/hivetest目录。

sudo mkdir -p /data/hivetest

2.切换到/data/hivetest目录下，使用wget命令，下载http://10.2.208.188:60000/allfiles/hive2中的cat_group文件

http://10.2.208.188:60000/allfiles/hive4中的goods_visit文件

cd /data/hivetest

sudo wget http://10.2.208.188:60000/allfiles/hive2/cat_group

sudo wget http://10.2.208.188:60000/allfiles/hive4/goods_visit

3.输入jps检查Hadoop相关进程，是否已经启动。若未启动，切换到/usr/local/hadoop/sbin目录下，启动Hadoop。

jps

cd /usr/local/hadoop/sbin

./start-all.sh

4.开启Hive，首先，需要保证Mysql启动。执行以下命令，查看Mysql的运行状态。            

sudo service mysql status

输出显示Mysql未启动。执行以下启动命令。

sudo service mysql start

然后切换到/usr/local/hive/bin目录下，开启Hive。

cd /usr/local/hive/bin

./hive

二、Hive数据仓库准备

1.在Hive中创建一个数据仓库，名为DB。

create database DB;

2.以上简单创建了一个DB库，但是这条sql可以更进一步的优化，我们可以加上if not exists。

create database if not exists DB;

解析：在创建库时，应避免新建的库名与已有库名重复，如果库名重复将会报出以下错误（我在已有DB库的前提下，再次创建了DB库）。

错误提示数据仓库DB已经存在， 那么加入的if not exists就起了作用，如下（在已有DB库的前提下，再次创建DB库，提示成功不会报错）

加入if not exists的意思是如果没有DB库就创建，如果已有就不再创建。

3.查看数据仓库DB的信息及路径。

describe database DB;

4.删除名为DB的数据仓库。

drop database if exists DB;

三、数据表操作

Hive的数据表分为两种：内部表和外部表。

Hive创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据，生产中常使用外部表。

下面详细介绍对表操作的命令及使用方法：

即将创建的表，表名不能和已有表名重复，否则会报错，现在我们show tables一下，