我们在上一章中已经大概了解了Hive有四种数据模型，本章就来详细了解它们的使用。
Hadoop组件—数据仓库(一)—Hive简介
数据模型
Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket)。
注：如果不指定分割符的话，Hive默认的分隔符是\001
如图所示，表=》分区=》桶，它们的对数据的划分粒度越来越小。
表
Hive 中的 Table 和数据库中的 Table 在概念上是类似的，每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如，一个表 pvs，它在 HDFS 中的路径为：/wh/pvs，其中，wh 是在 Hive-site.xml 中由 ${Hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录，所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。
创建表
Create table test_tb1 (flied string);
Load data local inpath ‘home/Hadoop/test.txt’ into table test_tb1;外部表
Table的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。
External Table 指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition。它和 Table 在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。External Table 只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在 LOCATION 后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个 External Table 时，仅删除元数据，表中的数据不会真正被删
创建外部表
Create external table external_tbl (flied string)
Location ‘/home/Hadoop/external_table’;
Load data local inpath ‘home/Hadoop/test.txt’ into table external_tbl;大家看到了创建外部表时候table之前要加关键字external，同时还要用location命令指定文件存储的路径，如果不使用locaction数据文件也会放置到Hive的数据仓库里。
这两种表在使用的区别主drop命令上，drop是Hive删除表的命令，托管表执行drop命令的时候，会删除元数据和存储的数据，而外部表执行drop命令时候只删除元数据库里的数据，而不会删除存储的数据。另外我还要谈谈表的load命令，Hive加载数据时候不会对元数据进行任何检查，只是简单的移动文件的位置，如果源文件格式不正确，也只有在做查询操作时候才能发现，那个时候错误格式的字段会以NULL来显示。
分区
Partition 对应于数据库中的 Partition 列的密集索引，但是 Hive 中 Partition 的组织方式和数据库中的很不相同。在 Hive 中，表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录，所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中。例如：pvs 表中包含 ds 和 city 两个 Partition，则对应于 ds = 20090801, ctry = US 的 HDFS 子目录为：/wh/pvs/ds=20090801/ctry=US；对应于 ds = 20090801, ctry = CA 的 HDFS 子目录为；/wh/pvs/ds=20090801/ctry=CA
注意：表中可以不包括Partition字段
创建分区
Create table logs(ts bigint,line string)
Partitioned by (dt string,country string);加载数据：
Local data local inpath ‘/home/Hadoop/par/file01.txt’ into table logs partition (dt=’2018-01-09’,country=’cn’);在Hive数据仓库里实际存储的路径如下所示：
/user/Hive/warehouse/logs/dt=2018-01-09/country=cn/file1.txt
/user/Hive/warehouse/logs/dt=2018-01-09/country=cn/file2.txt
/user/Hive/warehouse/logs/dt=2018-01-09/country=us/file3.txt
/user/Hive/warehouse/logs/dt=2018-01-09/country=us/file4.txt我们看到在表logs的目录下有了两层子目录dt=2018-01-09和country=cn
查询操作：
Select ts,dt,line from logs where country=’cn’,这个时候我们的查询操作只会扫描file1.txt和file2.txt文件。
桶
Buckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了并行，每一个 Bucket 对应一个文件。例如将 user 列分散至 32 个 bucket，首先对 user 列的值计算 hash，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/wh/pvs/ds=20180109/ctry=US/part-00000；hash 值为 20 的 HDFS 目录为：/wh/pvs/ds=20180109/ctry=US/part-00020
上面的table和partition都是目录级别的拆分数据，bucket则是对数据源数据文件本身来拆分数据。使用桶的表会将源数据文件按一定规律拆分成多个文件，要使用bucket，我们首先要打开Hive对桶的控制，命令如下：
set Hive.enforce.bucketing = true示例：
建临时表student_tmp，并导入数据：
Hive> desc student_tmp;
OK
id int
age int
name string
stat_date string
Time taken: 0.102 seconds
Hive> select * from student_tmp;
OK
1 27 zzq 20180109
2 19 ly 20180109
3 26 lmz 20180109
4 27 gsq 20180109
5 27 ysl 20180109
6 26 yys 20180109
7 27 xg 20180109
Time taken: 0.116 seconds建student表：
Hive>create table student(id INT, age INT, name STRING)
>partitioned by(stat_date STRING)
>clustered by(id) sorted by(age) into 2 bucket
>row format delimited fields terminated by ',';设置环境变量：
>set Hive.enforce.bucketing = true;插入数据：
>from student_tmp
>insert overwrite table student partition(stat_date="20180203")
>select id,age,name where stat_date="20180109" sort by age;查看文件目录：
$ Hadoop fs -ls /user/Hive/warehouse/studentstat_date=20180203/
Found 2 items
-rw-r--r-- 1 work joe 31 2018-01-09 19:07 /user/Hive/warehouse/student/stat_date=20180203/000000_0
-rw-r--r-- 1 work joe 39 2018-01-09 19:07 /user/Hive/warehouse/student/stat_date=20180203/000001_0物理上，每个桶就是表（或分区）目录里的一个文件，桶文件是按指定字段值进行hash，然后除以桶的个数例如上面例子2，最后去结果余数，因为整数的hash值就是整数本身，上面例子里，字段hash后的值还是字段本身，所以2的余数只有两个0和1，所以我们看到产生文件的后缀是*0_0和*1_0,文件里存储对应计算出来的元数据。
Hive的桶，我个人认为没有特别的场景或者是特别的查询，我们可以没有必要使用，也就是不用开启Hive的桶的配置。因为桶运用的场景有限，一个是做map连接的运算，一个就是取样操作：
查看sampling数据：
Hive> select * from student tablesample(bucket 1 out of 2 on id);
Total MapReduce jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
.......
OK
2 19 ly 20180109
6 26 yys 20180109
4 27 gsq 20180109
Time taken: 18.253 secondstablesample是抽样语句，语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y)
y必须是table总bucket数的倍数或者因子。Hive根据y的大小，决定抽样的比例。例如，table总共分了64份，当y=32时，抽取 (64/32=)2个bucket的数据，当y=128时，抽取(64/128=)1/2个bucket的数据。x表示从哪个bucket开始抽取。例 如，table总bucket数为32，tablesample(bucket 3 out of 16)，表示总共抽取（32/16=）2个bucket的数据，分别为第3个bucket和第（3+16=）19个bucket的数据。
数据类型
Hive支持两种数据类型，一类叫原子数据类型，一类叫复杂数据类型。
原子类型
原子数据类型包括数值型、布尔型和字符串类型，具体如下表所示：
由上表我们看到Hive不支持日期类型，在Hive里日期都是用字符串来表示的，而常用的日期格式转化操作则是通过自定义函数进行操作。
Hive是用java开发的，Hive里的基本数据类型和java的基本数据类型也是一一对应的，除了string类型。有符号的整数类型：TINYINT、SMALLINT、INT和BIGINT分别等价于java的byte、short、int和long原子类型，它们分别为1字节、2字节、4字节和8字节有符号整数。Hive的浮点数据类型FLOAT和DOUBLE,对应于java的基本类型float和double类型。而Hive的BOOLEAN类型相当于java的基本数据类型boolean。
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。
Hive支持基本类型的转换，低字节的基本类型可以转化为高字节的类型，例如TINYINT、SMALLINT、INT可以转化为FLOAT，而所有的整数类型、FLOAT以及STRING类型可以转化为DOUBLE类型，这些转化可以从java语言的类型转化考虑，因为Hive就是用java编写的。当然也支持高字节类型转化为低字节类型，这就需要使用Hive的自定义函数CAST了。
复杂类型
复杂数据类型包括数组（ARRAY）、映射（MAP）和结构体（STRUCT），具体如下表所示：
下面我们看看Hive使用复杂数据类型的实例，建表：
Create table complex(col1 ARRAY<INT>,
Col2 MAP<STRING,INT>,
Col3 STRUCT<a:STRING,b :INT,c:DOUBLE>);查询语句：
Select col1[0],col2[‘b’],col3.c from complex;