hive 查建表语句
摘要：
一、什么是 Hive 
二、Hive 的用途 
三、Hive 的建表语句 
  1.创建内部表 
  2.创建外部表 
  3.创建分区表 
四、Hive 的查表语句 
  1.查询数据 
  2.筛选数据 
  3.对数据进行分组和聚合 
五、Hive 的常用函数 
  1.字符串函数 
  2.数学函数 
  3.日期和时间函数 
  4.转换函数 
六、Hive 的连接和聚合操作 
  1.连接操作 
  2.聚合操作 
七、Hive 的子查询和视图 
  1.子查询 
  2.视图 
八、Hive 的常见问题及解决方法
正文：
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以用来处理和分析大规模的结构化数据。Hive 具有类 SQL 查询语言 HQL，使得用户可以轻松地编写和执行查询。Hive 支持多种存储格式，如 Parquet、Avro 等，提供了高效的数据压缩和存储功能。此外，Hive 还支持数据分区、外部表、连接等高级功能，以满足各种数据处理需求。
Hive 的建表语句用于创建表并根据需求设置表的结构。在 Hive 中，建表语句分为内部表、外部表和分区表三种。
1.创建内部表：使用`CREATE TABLE`语句创建内部表，指定表名、列名和数据类型，以及存储位置。例如： 
``` 
CREATE TABLE IF NOT EXISTS employee ( 
  emp_id INT, 
  emp_name STRING, 
  emp_salary FLOAT 
); 
```
2.创建外部表：使用`CREATE EXTERNAL TABLE`语句创建外部表，与内部表的区别在于外部表的数据存储在 HDFS 上，不存储在 Hive 的存储层。例如： 
``` 
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS employee ( 
  emp_id INT, 
  emp_name STRING, 
  emp_salary FLOAT 
)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY "," 
STORED AS TEXTFILE 
LOCATION "/user/hive/warehouse/employee"; 
```
3.创建分区表：使用`CREATE TABLE`语句创建分区表，并指定分区列和分区方式。例如： 
``` 
CREATE TABLE IF NOT EXISTS employee_partition ( 
  emp_id INT, 
  emp_name STRING, 
  emp_salary FLOAT, 
  emp_age INT 
)
PARTITIONED BY (emp_age INT) 
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY "," 
STORED AS TEXTFILE; 
```
在创建好表后，可以使用 Hive 的查表语句对数据进行查询和分析。主要包括查询数据、筛选数据、分组和聚合数据等操作。
1.查询数据：使用`SELECT`语句查询数据，可以指定要查询的列和排序方式。例如： 
``` 
SELECT emp_id, emp_name, emp_salary FROM employee; 
```
exists子查询2.筛选数据：使用`WHERE`子句筛选数据，满足特定条件。例如： 
``` 
SELECT emp_id, emp_name, emp_salary FROM employee WHERE emp_salary > 50000; 
```
3.分组和聚合数据：使用`GROUP BY`子句对数据进行分组，并使用聚合函数进行聚合操作。例如： 
``` 
SELECT emp_age, COUNT(*), SUM(emp_salary) FROM employee_partition GROUP BY emp_age; 
```
Hive 还提供了丰富的函数，如字符串函数、数学函数、日期和时间函数、转换函数等，以满足各种数据处理需求。此外，Hive 支持子查询、视图等高级功能，使得查询更加灵活。
在实际使用过程中，可能会遇到一些常见问题，如数据倾斜、性能问题等。针对这些问题，可以通过调整分区方式、使用 MapJoin、优化查询语句等方法进行解决。