本博文的主要內容如下：
.hive的詳細官方手冊
.hive支持的數據類型
.Hive Shell
.Hive工程所需依賴的jar包
.hive自定義函數
.分桶4
.附PPT
hive的詳細官方手冊
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual
標准的SQL，hive都支持。
這就是，為什么目前hive占有市場這么多，因為，太豐富了，當然，Spark那邊的Spark SQL，也在不斷地進步。
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Types
非常多，自行去研究，這里不多贅述。
將查詢結果，寫到本地文件或hdfs里的文件
//write to hdfs
insert overwrite local directory '/home/hadoop/hivetemp/test.txt' select * from tab_ip_part where part_flag='part1'; //路徑可以是Linux本地的 insert overwrite directory '/hiveout.txt' select * from tab_ip_part where part_flag='part1'; //路徑也可以是hdfs里的
這里，不演示
//array
create table tab_array(a array<int>,b array<string>) row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by ',';
示例數據
tobenbrone, laihama,woshishui 13866987898,13287654321 abc,iloveyou,itcast 13866987898,13287654321
select a[0] from tab_array; select * from tab_array where array_contains(b,'word'); insert into table tab_array select array(0),array(name,ip) from tab_ext t;
//map
create table tab_map(name string,info map<string,string>) row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by ';' map keys terminated by ':';
示例數據：
fengjie age:18;size:36A;addr:usa furong age:28;size:39C;addr:beijing;weight:180KG
load data local inpath '/home/hadoop/hivetemp/tab_map.txt' overwrite into table tab_map;
insert into table tab_map select name,map('name',name,'ip',ip) from tab_ext;
這里，不多贅述。
//struct
create table tab_struct(name string,info struct<age:int,tel:string,addr:string>) row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by ','
load data local inpath '/home/hadoop/hivetemp/tab_st.txt' overwrite into table tab_struct;
insert into table tab_struct select name,named_struct('age',id,'tel',name,'addr',country) from tab_ext;
這里，不多贅述。
Hive Shell
//cli shell
hive -S -e 'select country,count(*) from tab_ext' > /home/hadoop/hivetemp/e.txt
有了這種執行機制，就使得我們可以利用腳本語言（bash shell,python）進行hql語句的批量執行
select * from tab_ext sort by id desc limit 5;
select a.ip,b.book from tab_ext a join tab_ip_book b on(a.name=b.name);
思考一個問題：就說，一個業務場景里面，寫sql語句去分析作統計，往往不是一句sql語句能搞定的，sql對一些字段或函數或自定義函數處理會得出一些中間結果，中間結果存在中間表里，然后，才可進入下一步的處理。可能，你需寫好多條sql語句，按照批量，流程去走，以前在關系型數據庫里，是按照流程處理過程做的。
hive里，不支持存儲過程的語法，那若有一個模型，這個模型里有十幾個sql語句，一條一條寫很麻煩，那么，hive在想，能不能組織成批量去運行呢？則借外部的工作（如寫一個shell腳本，執行十幾個sql語句）。
可以參照
Sqoop 腳本開發規范（實例手把手帶你寫sqoop export和sqoop import）
在shell下，接收。
//cli shell
hive -S -e 'select country,count(*) from tab_ext' > /home/hadoop/hivetemp/e.txt
有了這種執行機制，就使得我們可以利用腳本語言（bash shell,python）進行hql語句的批量執行
select * from tab_ext sort by id desc limit 5;
select a.ip,b.book from tab_ext a join tab_ip_book b on(a.name=b.name);
如業務場景里，
有了這種執行機制，就使得我們可以利用腳本語言（bash shell,python）進行hql語句的批量執行。
bash shell和python是最常用的兩種腳本語言。
新建包，cn.itcast.bigdata
新建，PhoneNbrToArea.java
編寫代碼
解壓
為了方便，把D:\SoftWare\hive-0.12.0\lib的jar包，全導入進去，但是，還要導入hadoop-core-***.Jar。（初學，還是手動吧！）
查閱了一些資料。在hive工程，所依賴的jar包，一般都是有如下就好了。12個jar包。
http://xiaofengge315.blog.51cto.com/405835/1408512
http://blog.csdn.net/haison_first/article/details/41051143
commons-lang-***.jar
commons-logging-***.jar
commons-logging-api-***.jar
hadoop-core-***.jar
hive-exec-***.jar
hive-jdbc-***.jar
hive-metastore-***.jar
hive-service-***.jar
libfb***.jar
log4j-***.jar
slf4j-api-***.jar
sl4j-log4j-***.jar
說明，注意了，在hadoop-2.X版本之后，hadoop-core-***.jar，沒有了，被分散成其他的jar包了。以前，是放在hadoop壓縮包下的share目錄下的
2.x系列已經沒有hadoop-core的jar包了，變成一個個散的了，像下面這樣
鑒於此，因為，hive工程依賴於hive jar依賴包，日志jar包。
由於hive的很多操作依賴於mapreduce程序，因此，hive工程中還需引入hadoop包。
udf和jdbc連接hive需要的jar包，基本是最簡的了。
在這一步，各有說法，但是確實，是不需要全部導入，當然，若是圖個方便，可全部導入。
我這里，hadoop的版本是，hadoop-2.4.1，hive的版本是，hive-0.12.0。（因為，這個是自帶的）
再談hive-1.0.0與hive-1.2.1到JDBC編程忽略細節問題
Hive工程所需依賴的jar包
總結：就是將D:\SoftWare\hadoop-2.4.1\share\hadoop\common下的hadoop-common-2.4.1.jar
，以及D:\SoftWare\hive-0.12.0\lib\下的所有。即可。（圖個方便）！
當然，生產里，不建議這么做。
也參考了網上一些博客資料說，不需這么多。此外，程序可能包含一些間接引用，以后再逐步逐個，下載，添加就是。復制粘貼到hive-0.12.0lib 里。
參考我的博客
Eclipse下新建Maven項目、自動打依賴jar包
2 weekend110的HDFS的JAVA客戶端編寫 + filesystem設計思想總結
weekend110-hive -> Build Path -> Configure Build Path
總結：就是將D:\SoftWare\hadoop-2.4.1\share\hadoop\common下的hadoop-common-2.4.1.jar
，以及D:\SoftWare\hive-0.12.0\lib\下的所有。即可。（圖個方便）！
D:\SoftWare\hive-0.12.0\lib\下的所有
D:\SoftWare\hadoop-2.4.1\share\hadoop\common下的hadoop-common-2.4.1.jar
package cn.itcast.bigdata; import java.util.HashMap; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class PhoneNbrToArea extends UDF{ private static HashMap<String, String> areaMap = new HashMap<>(); static { areaMap.put("1388", "beijing"); areaMap.put("1399", "tianjin"); areaMap.put("1366", "nanjing"); } //一定要用public修飾才能被hive調用 public String evaluate(String pnb) { String result = areaMap.get(pnb.substring(0,4))==null? (pnb+" huoxing"):(pnb+" "+areaMap.get(pnb.substring(0,4))); return result; } }
默認是/root/下，
這里，我改下到/home/hadoop/下
//UDF
select if(id=1,first,no-first),name from tab_ext;
hive>add jar /home/hadoop/myudf.jar; hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION my_lower AS 'org.dht.Lower'; select my_upper(name) from tab_ext;
hive自定義函數
接下來，創建hive自定義函數，來與它關聯。Hive自帶的函數是永久，我們自定義的函數是TEMPORARY。
得要去掉， 不然后續處理，會出現問題。
在企業里，使用hive是有規范步驟的，一般在采用元數據，自動用mapreduce程序，清洗之后，再給hive。
數據采集 -》 數據清洗 -> 數據歸整 -> 再交給hive
分桶
注意：普通表（外部表、內部表）、分區表這三個都是對應HDFS上的目錄，桶表對應是目錄里的文件
//CLUSTER <--相對高級一點，你可以放在有精力的時候才去學習>
create table tab_ip_cluster(id int,name string,ip string,country string) clustered by(id) into 3 buckets; //根據id來分桶，分3桶
load data local inpath '/home/hadoop/ip.txt' overwrite into table tab_ip_cluster;
set hive.enforce.bucketing=true;
insert into table tab_ip_cluster select * from tab_ip;
select * from tab_ip_cluster tablesample(bucket 2 out of 3 on id);
分桶是細粒度的，分桶是不同的文件。
分區是粗粒度的，即相當於，表下建立文件夾。分區是不同的文件夾。
桶在對指定列進行哈希計算時，會根據哈希值切分數據，使每個桶對應一個文件。
里面的id是哈希值，分過來的。
分桶，一般用作數據傾斜和數據抽樣方面。由此，可看出是細粒度。
附PPT
