Hive SQL操作指南：创建、修改与查询数据库表

"HIVE-SQL操作语句涵盖了在Hadoop数据库中使用Hive进行数据管理的基本操作。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许使用类SQL（HiveQL）语言来处理存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模数据集。以下是Hive SQL操作的关键知识点： 1. 创建表： - `CREATE TABLE pokes(foo INT, bar STRING);` 这个命令用于创建一个名为`pokes`的非分区表，包含两个字段`foo`（整型）和`bar`（字符串型）。 - `CREATE TABLE invites(foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING);` 创建一个分区表`invites`，除了`foo`和`bar`字段外，还有额外的分区字段`ds`（日期型）。 2. 查看表： - `SHOW TABLES;` 显示当前数据库的所有表名。 - `SHOW TABLES '.*s';` 使用通配符显示符合特定模式的表名。 3. 修改表结构： - `ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);` 在`pokes`表中添加一个新的整型字段`new_col`。 - `ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'acomment');` 在`invites`表中添加一个带有注释的新整型字段`new_col2`。 4. 重命名和删除表： - `ALTER TABLE events RENAME TO 3koobecaf;` 将`events`表重命名为`3koobecaf`。 - `DROP TABLE pokes;` 删除名为`pokes`的表，数据将永久丢失。 5. 加载数据： - `LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes;` 从本地文件系统加载数据到`pokes`表中，覆盖原有数据。 - `LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION(ds='2008-08-15');` 加载数据到`invites`表的特定分区，覆盖原有数据。 - `LOAD DATA INPATH '/user/myname/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION(ds='2008-08-15');` 从HDFS加载数据，与上一条命令类似，但不涉及本地文件系统。 6. 查询数据： - `SELECT a.foo FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>';` 从`invites`表中查询`ds`字段等于特定日期的`foo`值。 - `INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/hdfs_out' SELECT a.* FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>';` 将查询结果写入HDFS目录`/tmp/hdfs_out`。 - `INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp'` 通常与`SELECT`语句结合使用，将查询结果写入本地文件系统。 这些基本操作构成了Hive SQL的核心，使得数据分析师和开发人员可以方便地对大数据集进行存储、管理和分析，而无需深入了解底层的Hadoop生态系统。通过Hive，用户可以利用SQL的熟悉语法，处理海量数据，提高工作效率。