hive建立不同的表（內部，外部，分割槽，分桶）

hive本身並不儲存資料，而是將資料儲存在hadoop的hdfs中，表名對應hdfs中的目錄/檔案。根據資料的不同儲存方式，將hive表分為外部表、內部表、分割槽表和分桶表四種資料模型。每種資料模型各有優缺點。通過create user命令建立user表時，會在hdfs中生成乙個user目錄/檔案。

資料不由hive管理，使用drop命令刪除乙個表時，只是把錶的元資料給刪除了，而表的資料不會刪除。建立外部表的sql語句：

create external table bigdata17_user( userid int, username string, fullname string) row format delimited fields terminated by ',' lines terminated by '\n'

;

內部表(有些人會翻譯成管理表)的資料由hive管理，當使用drop刪除表時，會把表的元資料和資料一起刪除，資料無法恢復，因此一定要慎用drop刪除內部表。

建立內部表的sql語句：

create table bigdata17_user( userid int, username string, fullname string) row format delimited fields terminated by ',' lines terminated by '\n'

;

和外部表建立的語法基本一樣，只是建立外部表需要使用external關鍵字。沒有external關鍵字則是建立內部表。

內部表和外部表都可以使用分割槽的功能，使用分割槽的內部或外部表稱為分割槽表。建立分割槽表的語句：

create external table bigdata17_user_partition(
username string,
fullname string)
partitioned by(userid string)
row format delimited fields terminated by ',' 
lines terminated by '\n'
;

往分割槽表匯入資料分為靜態分割槽匯入和動態分割槽匯入，靜態分割槽是在匯入語句中指定分割槽值，例如：

insert overwrite table bigdata17-user_parttion
partition(userid=1)
select username ,fullname from bigdata17_user;

該語句的分割槽值預設是1，如果有多個分割槽值，必須寫多個sql語句，效率低下。

一般情況在我們都是使用動態分割槽匯入資料，

在匯入資料之前必須執行下面的兩條語句讓hive支援動態分割槽功能，預設是不支援動態分割槽的。

set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

動態分割槽匯入資料的sql語句：

insert overwrite table bigdata17_user_partition
partition(userid)
select username ,fullname,userid from bigdata17_user;

分桶是將某個欄位取雜湊值，值相同的資料分發到乙個桶中。在建立分桶表的時候必須指定分桶的字段，並且指定要分桶的數量。建立分桶表對sql語句如下：

create table bigdata17_user_bucket( userid int, username string, fullname string)
clustered by(userid) into 2 buckets 
row format delimited fields terminated by ','
lines terminated by '\n'
;

注意：分割槽和分桶都是按字段來組織資料的存放，分割槽是相同的字段值存放在乙個檔案中，而分桶是字段雜湊值相同的資料存放在乙個檔案中。

hive建立不同的表（內部，外部，分割槽，分桶）

hive建立表內部表和外部表）

Hive內部表外部表

Hive內部表，外部表，分割槽表的建立

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hive建立表 內部表和外部表）

Hive內部表 外部表

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