一：hive

1：hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。

2：本质

1）：Hive处理的数据存储在HDFS

2）：Hive分析数据底层的实现是MapReduce

3）：执行程序运行在Yarn上

3：安装部署

5）：mysql安装

0）为什么需要Mysql
原因在于Hive默认使用的元数据库为derby，开启Hive之后就会占用元数据库，且不与其他客户端共享数据，如果想多窗口操作就会报错，操作比较局限。以我们需要将Hive的元数据地址改为MySQL，可支持多窗口操作。
1）检查当前系统是否安装过Mysql
[atguigu@hadoop102 ~]$ rpm -qa|grep mariadb
mariadb-libs-5.5.56-2.el7.x86_64 //如果存在通过如下命令卸载
[atguigu @hadoop102 ~]$ sudo rpm -e --nodeps  mariadb-libs   //用此命令卸载mariadb
2）将MySQL安装包拷贝到/opt/software目录下
[atguigu @hadoop102 software]# ll
总用量 528384
-rw-r--r--. 1 root root 609556480 3月  21 15:41 mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
3）解压MySQL安装包
[atguigu @hadoop102 software]# tar -xf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
4）在安装目录下执行rpm安装
[atguigu @hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
[atguigu @hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
[atguigu @hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
[atguigu @hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
[atguigu @hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
注意:按照顺序依次执行
如果Linux是最小化安装的，在安装mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm时可能会出    现如下错误
[atguigu@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
警告：mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm: 头V3 DSA/SHA1 Signature, 密钥 ID 5072e1f5: NOKEY
错误：依赖检测失败：
        libaio.so.1()(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要
        libaio.so.1(LIBAIO_0.1)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要
        libaio.so.1(LIBAIO_0.4)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要
通过yum安装缺少的依赖,然后重新安装mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 即可
[atguigu@hadoop102 software] yum install -y libaio
5）删除/etc/my.cnf文件中datadir指向的目录下的所有内容,如果有内容的情况下:
   查看datadir的值：
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
   删除/var/lib/mysql目录下的所有内容:
[atguigu @hadoop102 mysql]# cd /var/lib/mysql
[atguigu @hadoop102 mysql]# sudo rm -rf ./*    //注意执行命令的位置
6）初始化数据库
[atguigu @hadoop102 opt]$ sudo mysqld --initialize --user=mysql
7）查看临时生成的root用户的密码 
[atguigu @hadoop102 opt]$ cat /var/log/mysqld.log 
8）启动MySQL服务
[atguigu @hadoop102 opt]$ sudo systemctl start mysqld
9）登录MySQL数据库
[atguigu @hadoop102 opt]$ mysql -uroot -p
Enter password:   输入临时生成的密码
   登录成功.
10）必须先修改root用户的密码,否则执行其他的操作会报错
mysql> set password = password("新密码")
11）修改mysql库下的user表中的root用户允许任意ip连接
mysql> update mysql.user set host='%' where user='root';
mysql> flush privileges;
sudo systemctl enable mysqld

6）：hive安装

1）把apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下
2）解压apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf /opt/software/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/module/
3）修改apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz的名称为hive
[atguigu@hadoop102 software]$ mv /opt/module/apache-hive-3.1.2-bin/ /opt/module/hive
4）修改/etc/profile.d/my_env.sh，添加环境变量
[atguigu@hadoop102 software]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
5）添加内容
#HIVE_HOME
HIVE_HOME=/opt/module/hive
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HIVE_HOME/bin
export PATH JAVA_HOME HADOOP_HOME HIVE_HOME
6）解决日志Jar包冲突
[atguigu@hadoop102 software]$ mv $HIVE_HOME/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar $HIVE_HOME/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.bak

7）：元数据配置到mysql

2.4.1 拷贝驱动
将MySQL的JDBC驱动拷贝到Hive的lib目录下
[atguigu@hadoop102 software]$ cp /opt/software/mysql-connector-java-5.1.48.jar $HIVE_HOME/lib
2.4.2 配置Metastore到MySql
在$HIVE_HOME/conf目录下新建hive-site.xml文件
[atguigu@hadoop102 software]$ vim $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml
添加如下内容
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <!-- jdbc连接的URL -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?useSSL=false</value>
</property>
    <!-- jdbc连接的Driver-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
    <!-- jdbc连接的username-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>
    <!-- jdbc连接的password -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>123456</value>
</property>
    <!-- Hive默认在HDFS的工作目录 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>
   <!-- Hive元数据存储的验证 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <!-- 元数据存储授权  -->
    <property>
        <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

8）：启动hive

2.5.1 初始化元数据库
1）登陆MySQL
[atguigu@hadoop102 software]$ mysql -uroot -p000000
2）新建Hive元数据库
mysql> create database metastore;
mysql> quit;
3）初始化Hive元数据库
[atguigu@hadoop102 software]$ schematool -initSchema -dbType mysql -verbose
2.5.2 启动Hive
0）先启动hadoop集群
1）启动Hive
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive
2）使用Hive
hive> show databases;
hive> show tables;
hive> create table test (id int);
hive> insert into test values(1);
hive> select * from test;
3）开启另一个窗口测试开启hive
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive
2.5.3 使用元数据服务的方式访问Hive
1）在hive-site.xml文件中添加如下配置信息
    <!-- 指定存储元数据要连接的地址 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://hadoop102:9083</value>
    </property>
2）启动metastore
[atguigu@hadoop202 hive]$ hive --service metastore
2020-04-24 16:58:08: Starting Hive Metastore Server
注意: 启动后窗口不能再操作，需打开一个新的shell窗口做别的操作
3）启动 hive
[atguigu@hadoop202 hive]$ bin/hive
2.5.4 使用JDBC方式访问Hive
1）在hive-site.xml文件中添加如下配置信息
    <!-- 指定hiveserver2连接的host -->
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
        <value>hadoop102</value>
    </property>
    <!-- 指定hiveserver2连接的端口号 -->
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.port</name>
        <value>10000</value>
    </property>
2）启动hiveserver2
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive --service hiveserver2
3）启动beeline客户端（需要多等待一会）
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/beeline -u jdbc:hive2://hadoop102:10000 -n atguigu
4）看到如下界面
Connecting to jdbc:hive2://hadoop102:10000
Connected to: Apache Hive (version 3.1.2)
Driver: Hive JDBC (version 3.1.2)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
Beeline version 3.1.2 by Apache Hive
0: jdbc:hive2://hadoop102:10000>
2.5.5 编写启动metastore和hiveserver2脚本(了解)
1）Shell命令介绍
前台启动的方式导致需要打开多个shell窗口，可以使用如下方式后台方式启动
nohup: 放在命令开头，表示不挂起,也就是关闭终端进程也继续保持运行状态
0:标准输入
1:标准输出
2:错误输出
2>&1 : 表示将错误重定向到标准输出上
&: 放在命令结尾,表示后台运行
一般会组合使用: nohup  [xxx命令操作]> file  2>&1 &  ， 表示将xxx命令运行的
结果输出到file中，并保持命令启动的进程在后台运行。
如上命令不要求掌握。 
[atguigu@hadoop202 hive]$ nohup hive --service metastore 2>&1 &
[atguigu@hadoop202 hive]$ nohup hive --service hiveserver2 2>&1 &
2）编写脚本
[atguigu@hadoop102 hive]$ vim $HIVE_HOME/bin/hiveservices.sh
#!/bin/bash
HIVE_LOG_DIR=$HIVE_HOME/logs
if [ ! -d $HIVE_LOG_DIR ]
then
    mkdir -p $HIVE_LOG_DIR
fi
#检查进程是否运行正常，参数1为进程名，参数2为进程端口
function check_process()
{
    pid=$(ps -ef 2>/dev/null | grep -v grep | grep -i $1 | awk '{print $2}')
    ppid=$(netstat -nltp 2>/dev/null | grep $2 | awk '{print $7}' | cut -d '/' -f 1)
    echo $pid
    [[ "$pid" =~ "$ppid" ]] && [ "$ppid" ] && return 0 || return 1
}
function hive_start()
{
    metapid=$(check_process HiveMetastore 9083)
    cmd="nohup hive --service metastore >$HIVE_LOG_DIR/metastore.log 2>&1 &"
    cmd=$cmd" sleep 4; hdfs dfsadmin -safemode wait >/dev/null 2>&1"
    [ -z "$metapid" ] && eval $cmd || echo "Metastroe服务已启动"
    server2pid=$(check_process HiveServer2 10000)
    cmd="nohup hive --service hiveserver2 >$HIVE_LOG_DIR/hiveServer2.log 2>&1 &"
    [ -z "$server2pid" ] && eval $cmd || echo "HiveServer2服务已启动"
}
function hive_stop()
{
    metapid=$(check_process HiveMetastore 9083)
    [ "$metapid" ] && kill $metapid || echo "Metastore服务未启动"
    server2pid=$(check_process HiveServer2 10000)
    [ "$server2pid" ] && kill $server2pid || echo "HiveServer2服务未启动"
}
case $1 in
"start")
    hive_start
    ;;
"stop")
    hive_stop
    ;;
"restart")
    hive_stop
    sleep 2
    hive_start
    ;;
"status")
    check_process HiveMetastore 9083 >/dev/null && echo "Metastore服务运行正常" || echo "Metastore服务运行异常"
    check_process HiveServer2 10000 >/dev/null && echo "HiveServer2服务运行正常" || echo "HiveServer2服务运行异常"
    ;;
*)
    echo Invalid Args!
    echo 'Usage: '$(basename $0)' start|stop|restart|status'
    ;;
esac
3）添加执行权限
[atguigu@hadoop102 hive]$ chmod u+x $HIVE_HOME/bin/hiveservices.sh
4）启动Hive后台服务
[atguigu@hadoop102 hive]$ hiveservices.sh start

9）：元数据服务访问hive

1）在hive-site.xml文件中添加如下配置信息
    <!-- 指定存储元数据要连接的地址 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://hadoop102:9083</value>
    </property>
2）启动metastore
[atguigu@hadoop202 hive]$ hive --service metastore
2020-04-24 16:58:08: Starting Hive Metastore Server
注意: 启动后窗口不能再操作，需打开一个新的shell窗口做别的操作
3）启动 hive
[atguigu@hadoop202 hive]$ bin/hive
2.5.4 使用JDBC方式访问Hive
1）在hive-site.xml文件中添加如下配置信息
    <!-- 指定hiveserver2连接的host -->
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
        <value>hadoop102</value>
    </property>
    <!-- 指定hiveserver2连接的端口号 -->
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.port</name>
        <value>10000</value>
    </property>
2）启动hiveserver2
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive --service hiveserver2
3）启动beeline客户端（需要多等待一会）
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/beeline -u jdbc:hive2://hadoop102:10000 -n atguigu
4）看到如下界面
Connecting to jdbc:hive2://hadoop102:10000
Connected to: Apache Hive (version 3.1.2)
Driver: Hive JDBC (version 3.1.2)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
Beeline version 3.1.2 by Apache Hive
0: jdbc:hive2://hadoop102:10000>

10）：启动metastore和hiveserver2脚本

1）Shell命令介绍
前台启动的方式导致需要打开多个shell窗口，可以使用如下方式后台方式启动
nohup: 放在命令开头，表示不挂起,也就是关闭终端进程也继续保持运行状态
0:标准输入
1:标准输出
2:错误输出
2>&1 : 表示将错误重定向到标准输出上
&: 放在命令结尾,表示后台运行
一般会组合使用: nohup  [xxx命令操作]> file  2>&1 &  ， 表示将xxx命令运行的
结果输出到file中，并保持命令启动的进程在后台运行。
如上命令不要求掌握。 
[atguigu@hadoop202 hive]$ nohup hive --service metastore 2>&1 &
[atguigu@hadoop202 hive]$ nohup hive --service hiveserver2 2>&1 &
2）编写脚本
[atguigu@hadoop102 hive]$ vim $HIVE_HOME/bin/hiveservices.sh
#!/bin/bash
HIVE_LOG_DIR=$HIVE_HOME/logs
if [ ! -d $HIVE_LOG_DIR ]
then
    mkdir -p $HIVE_LOG_DIR
fi
#检查进程是否运行正常，参数1为进程名，参数2为进程端口
function check_process()
{
    pid=$(ps -ef 2>/dev/null | grep -v grep | grep -i $1 | awk '{print $2}')
    ppid=$(netstat -nltp 2>/dev/null | grep $2 | awk '{print $7}' | cut -d '/' -f 1)
    echo $pid
    [[ "$pid" =~ "$ppid" ]] && [ "$ppid" ] && return 0 || return 1
}
function hive_start()
{
    metapid=$(check_process HiveMetastore 9083)
    cmd="nohup hive --service metastore >$HIVE_LOG_DIR/metastore.log 2>&1 &"
    cmd=$cmd" sleep 4; hdfs dfsadmin -safemode wait >/dev/null 2>&1"
    [ -z "$metapid" ] && eval $cmd || echo "Metastroe服务已启动"
    server2pid=$(check_process HiveServer2 10000)
    cmd="nohup hive --service hiveserver2 >$HIVE_LOG_DIR/hiveServer2.log 2>&1 &"
    [ -z "$server2pid" ] && eval $cmd || echo "HiveServer2服务已启动"
}
function hive_stop()
{
    metapid=$(check_process HiveMetastore 9083)
    [ "$metapid" ] && kill $metapid || echo "Metastore服务未启动"
    server2pid=$(check_process HiveServer2 10000)
    [ "$server2pid" ] && kill $server2pid || echo "HiveServer2服务未启动"
}
case $1 in
"start")
    hive_start
    ;;
"stop")
    hive_stop
    ;;
"restart")
    hive_stop
    sleep 2
    hive_start
    ;;
"status")
    check_process HiveMetastore 9083 >/dev/null && echo "Metastore服务运行正常" || echo "Metastore服务运行异常"
    check_process HiveServer2 10000 >/dev/null && echo "HiveServer2服务运行正常" || echo "HiveServer2服务运行异常"
    ;;
*)
    echo Invalid Args!
    echo 'Usage: '$(basename $0)' start|stop|restart|status'
    ;;
esac
3）添加执行权限
[atguigu@hadoop102 hive]$ chmod u+x $HIVE_HOME/bin/hiveservices.sh
4）启动Hive后台服务
[atguigu@hadoop102 hive]$ hiveservices.sh start

4：常用交互命令

[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive -help
usage: hive
 -d,--define <key=value>          Variable subsitution to apply to hive
                                  commands. e.g. -d A=B or --define A=B
    --database <databasename>     Specify the database to use
 -e <quoted-query-string>         SQL from command line
 -f <filename>                    SQL from files
 -H,--help                        Print help information
    --hiveconf <property=value>   Use value for given property
    --hivevar <key=value>         Variable subsitution to apply to hive
                                  commands. e.g. --hivevar A=B
 -i <filename>                    Initialization SQL file
 -S,--silent                      Silent mode in interactive shell
 -v,--verbose                     Verbose mode (echo executed SQL to the console)
1）“-e”不进入hive的交互窗口执行sql语句
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive -e "select id from student;"
2）“-f”执行脚本中sql语句
（1）在/opt/module/hive/下创建datas目录并在datas目录下创建hivef.sql文件
[atguigu@hadoop102 datas]$ touch hivef.sql
（2）文件中写入正确的sql语句
select *from student;
（3）执行文件中的sql语句
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive -f /opt/module/hive/datas/hivef.sql
（4）执行文件中的sql语句并将结果写入文件中
[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive -f /opt/module/hive/datas/hivef.sql  > /opt/module/datas/hive_result.txt

5：Hive其他命令操作

1）退出hive窗口：
hive(default)>exit;
hive(default)>quit;
在新版的hive中没区别了，在以前的版本是有的：
exit:先隐性提交数据，再退出；
quit:不提交数据，退出；
2）在hive cli命令窗口中如何查看hdfs文件系统
hive(default)>dfs -ls /;
3）查看在hive中输入的所有历史命令
（1）进入到当前用户的根目录/root或/home/atguigu
（2）查看. hivehistory文件
[atguig2u@hadoop102 ~]$ cat .hivehistory

6：Hive常见属性配置

2.8.1 hive窗口打印默认库和表头
1）打印 当前库 和 表头
在hive-site.xml中加入如下两个配置: 
<property>
    <name>hive.cli.print.header</name>
    <value>true</value>
  </property>
   <property>
    <name>hive.cli.print.current.db</name>
    <value>true</value>
  </property>
2.8.2 Hive运行日志信息配置
1）Hive的log默认存放在/tmp/atguigu/hive.log目录下（当前用户名下）
2）修改hive的log存放日志到/opt/module/hive/logs
（1）修改/opt/module/hive/conf/hive-log4j2.properties.template文件名称为
hive-log4j2.properties
[atguigu@hadoop102 conf]$ pwd
/opt/module/hive/conf
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
（2）在hive-log4j.properties文件中修改log存放位置
property.hive.log.dir=/opt/module/hive/logs
2.8.2 参数配置方式
1）查看当前所有的配置信息
hive>set;
2）参数的配置三种方式
（1）配置文件方式
默认配置文件：hive-default.xml 
用户自定义配置文件：hive-site.xml
注意：用户自定义配置会覆盖默认配置。另外，Hive也会读入Hadoop的配置，因为Hive是作为Hadoop的客户端启动的，Hive的配置会覆盖Hadoop的配置。配置文件的设定对本机启动的所有Hive进程都有效。
（2）命令行参数方式
启动Hive时，可以在命令行添加-hiveconf param=value来设定参数。
例如：
[atguigu@hadoop103 hive]$ bin/hive -hiveconf mapred.reduce.tasks=10;
注意：仅对本次hive启动有效
查看参数设置：    
hive (default)> set mapred.reduce.tasks;
（3）参数声明方式
可以在HQL中使用SET关键字设定参数
例如：
hive (default)> set mapred.reduce.tasks=100;
注意：仅对本次hive启动有效。
查看参数设置
hive (default)> set mapred.reduce.tasks;
上述三种设定方式的优先级依次递增。即配置文件<命令行参数<参数声明。注意某些系统级的参数，例如log4j相关的设定，必须用前两种方式设定，因为那些参数的读取在会话建立以前已经完成了。

二：hive数据类型

1：基本数据类型

Hive数据类型	Java数据类型	长度	例子
TINYINT	byte	1byte有符号整数	20
SMALINT	short	2byte有符号整数	20
INT	int	4byte有符号整数	20
BIGINT	long	8byte有符号整数	20
BOOLEAN	boolean	布尔类型，true或者false	TRUE FALSE
FLOAT	float	单精度浮点数	3.14159
DOUBLE	double	双精度浮点数	3.14159
STRING	string	字符系列。可以指定字符集。可以使用单引号或者双引号。	‘now is the time’ “for all good men”
TIMESTAMP		时间类型
BINARY		字节数组

对于Hive的String类型相当于数据库的varchar类型，该类型是一个可变的字符串，不过它不能声明其中最多能存储多少个字符，理论上它可以存储2GB的字符数。

2：集合数据类型

数据类型	描述	语法示例
STRUCT	和c语言中的struct类似，都可以通过“点”符号访问元素内容。例如，如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用。	struct() 例如struct
MAP	MAP是一组键-值对元组集合，使用数组表示法可以访问数据。例如，如果某个列的数据类型是MAP，其中键->值对是’first’->’John’和’last’->’Doe’，那么可以通过字段名[‘last’]获取最后一个元素	map() 例如map
ARRAY	数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合。这些变量称为数组的元素，每个数组元素都有一个编号，编号从零开始。例如，数组值为[‘John’, ‘Doe’]，那么第2个元素可以通过数组名[1]进行引用。	Array() 例如array

Hive有三种复杂数据类型ARRAY、MAP 和 STRUCT。ARRAY和MAP与Java中的Array和Map类似，而STRUCT与C语言中的Struct类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。
1）案例实操
（1）假设某表有如下一行，我们用JSON格式来表示其数据结构。在Hive下访问的格式为
{
    "name": "songsong",
    "friends": ["bingbing" , "lili"] ,       //列表Array, 
    "children": {                      //键值Map,
        "xiao song": 19 ,
        "xiaoxiao song": 18
    }
    "address": {                      //结构Struct,
        "street": "hui long guan" ,
        "city": "beijing" 
    }
}
（2）基于上述数据结构，我们在Hive里创建对应的表，并导入数据。 
创建本地测试文件test.txt
songsong,bingbing_lili,xiao song:18_xiaoxiao song:19,hui long guan_beijing
yangyang,caicai_susu,xiao yang:18_xiaoxiao yang:19,chao yang_beijing
注意：MAP，STRUCT和ARRAY里的元素间关系都可以用同一个字符表示，这里用“_”。
（3）Hive上创建测试表test
create table test(
name string,
friends array<string>,
children map<string, int>,
address struct<street:string, city:string>
)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '_'
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n';
字段解释：
row format delimited fields terminated by ','  -- 列分隔符
collection items terminated by '_'      --MAP STRUCT 和 ARRAY 的分隔符(数据分割符号)
map keys terminated by ':'            -- MAP中的key与value的分隔符
lines terminated by '\n';                -- 行分隔符
（4）导入文本数据到测试表
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/test.txt' into table test; 
（5）访问三种集合列里的数据，以下分别是ARRAY，MAP，STRUCT的访问方式
hive (default)> select friends[1],children['xiao song'],address.city from test
where name="songsong";
OK
_c0     _c1     city
lili    18      beijing
Time taken: 0.076 seconds, Fetched: 1 row(s)

3：类型转化

Hive的原子数据类型是可以进行隐式转换的，类似于Java的类型转换，例如某表达式使用INT类型，TINYINT会自动转换为INT类型，但是Hive不会进行反向转化，例如，某表达式使用TINYINT类型，INT不会自动转换为TINYINT类型，它会返回错误，除非使用CAST操作。
1）隐式类型转换规则如下
（1）任何整数类型都可以隐式地转换为一个范围更广的类型，如TINYINT可以转换成INT，INT可以转换成BIGINT。
（2）所有整数类型、FLOAT和STRING类型都可以隐式地转换成DOUBLE。
（3）TINYINT、SMALLINT、INT都可以转换为FLOAT。
（4）BOOLEAN类型不可以转换为任何其它的类型。
2）可以使用CAST操作显示进行数据类型转换
例如CAST('1' AS INT)将把字符串'1' 转换成整数1；如果强制类型转换失败，如执行CAST('X' AS INT)，表达式返回空值 NULL。
0: jdbc:hive2://hadoop102:10000> select '1'+2, cast('1'as int) + 2;
+------+------+--+
| _c0  | _c1  |
+------+------+--+
| 3.0  | 3    |
+------+------+--+

hadoop3.X

六：hive

一：hive

1：hive

2：本质

1）：Hive处理的数据存储在HDFS

2）：Hive分析数据底层的实现是MapReduce

3）：执行程序运行在Yarn上

3：安装部署

1）：Hive官网地址

2）：文档查看地址

3）：下载地址

4）：github地址

5）：mysql安装

6）：hive安装

7）：元数据配置到mysql

8）：启动hive

9）：元数据服务访问hive

10）：启动metastore和hiveserver2脚本

4：常用交互命令

5：Hive其他命令操作

6：Hive常见属性配置

二：hive数据类型

1：基本数据类型

2：集合数据类型

3：类型转化