Hive管理表，外部表及外部分区表的深入探讨

Hive管理表，也叫内部表。Hive控制着管理表的整个生命周期，默认情况下Hive管理表的数据存放在hive的主目录：/user/hive/warehouse/下，并且当我们删除一张表时，这张表的数据也会相应的被删除掉，在文件层面上讲，就是在Hive主目录下的表目录以及目录里面的数据文件都会被删除掉。

管理表能够有效的管理表的数据，但是不利于对数据的分享，同一份数据，我希望既能够指向表A，有能够分享给表B，但是相应的这些表不应该控制数据的生命周期，这种表在Hive里面成为外部表。在创建外部表的时候，需要指向数据的具体位置，相当于一个指针，外部表只是引用了数据的地址，访问表时再根据这个地址指针去找到相应的数据。

在管理大型数据集时，分区是一个有效的解决办法，能够根据分区条件限制访问的数据量大小，能够达到优化数据的访问速度。对于管理管的分区，上节已经详细讲解过了，本节将会针对外部分区表进行讲解。

1. 管理表创建：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS emp(
empno STRING,
ename STRING,
job STRING,
mgr STRING,
hiredate STRING,
salary DOUBLE,
comm DOUBLE,
deptno STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t';

hadoop@192-168-178-134:/usr/local/hive/hive-1.2.2/bin$ cat emp
7369 SMITH CLERK 7902 1980/12/17 1100.00 NULL 20
7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981/2/20 1800.00 300.00 30
7521 WARD SALESMAN 7698 1981/2/22 1450.00 500.00 30
7566 JONES MANAGER 7839 1981/4/2 3275.00 NULL 20
7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981/9/28 1450.00 1400.00 30
7698 BLAKE MANAGER 7839 1981/5/1 3050.00 NULL 30
7782 CLARK MANAGER 7839 1981/6/9 2450.00 NULL 10
7788 SCOTT ANALYST 7566 1987/4/19 3300.00 NULL 20
7839 KING PRESIDENT NULL 1981/11/17 5000.00 NULL 10
7844 TURNER SALESMAN 7698 1981/9/8 1700.00 NULL 30
7876 ADAMS CLERK 7788 1987/5/23 1400.00 NULL 20
7900 JAMES CLERK 7698 1981/12/3 1150.00 NULL 30
7902 F%FORD ANALYST 7566 1981/12/3 3300.00 NULL 20
7934 MILLER CLERK 7782 1982/1/23 1300.00 NULL 10

将数据导入到管理表中：

hive (jimdb)> LOAD DATA LOCAL INPATH './emp' OVERWRITE INTO TABLE emp;
Loading data to table jimdb.emp
Table jimdb.emp stats: [numFiles=1, numRows=0, totalSize=705, rawDataSize=0]
OK
Time taken: 0.983 seconds

查看相应的数据文件，文件目录如下：

hadoop@192-168-178-134:/usr/local/hive/hive-1.2.2/bin$ hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/jimdb.db/emp
Found 1 items
-rwxr-xr-x 2 hadoop supergroup 705 2018-06-12 06:27 /user/hive/warehouse/jimdb.db/emp/emp

删除管理表emp

hive (jimdb)> drop table emp;

OK
Time taken: 1.793 seconds

然后到数据库目录下查看表目录以及数据文件：

hadoop@192-168-178-134:/usr/local/hive/hive-1.2.2/bin$ hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/jimdb.db/
Found 8 items
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-06-05 07:15 /user/hive/warehouse/jimdb.db/dept
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-06-06 08:10 /user/hive/warehouse/jimdb.db/dual
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-06-10 21:01 /user/hive/warehouse/jimdb.db/emp_test
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-06-07 15:58 /user/hive/warehouse/jimdb.db/employees
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-06-02 05:56 /user/hive/warehouse/jimdb.db/employees_external_table
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-06-12 02:35 /user/hive/warehouse/jimdb.db/family
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-06-07 23:51 /user/hive/warehouse/jimdb.db/test1
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-06-10 19:26 /user/hive/warehouse/jimdb.db/udtf_test

从在数据库jimdb目录下查看的结果看，表目录以及数据文件已经完全删除掉了，所以对于管理表，能够有效的控制数据的生命周期，管理表和管理分区表在数据仓库中是应用最多的表类型。

2. 外部表举例

hive (jimdb)> --外部表
> CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS department(
> deptno STRING,
> dname STRING,
> loc STRING
> )
> ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
> LOCATION '/data/dept';
OK
Time taken: 0.318 seconds

外部表指向的这个目录下的数据文件内容如下：

hadoop@192-168-178-134:/usr/local/hive/hive-1.2.2/bin$ hadoop fs -cat /data/dept/dept
50 HR XIAN
10 ACCOUNTING NEW YORK
20 RESEARCH DALLAS
30 SALES CHICAGO
40 OPERATIONS BOSTON

现在对该表进行查询：

hive (jimdb)> SELECT * FROM department;;
OK
department.deptno department.dname department.loc
50 HR XIAN
10 ACCOUNTING NEW YORK
20 RESEARCH DALLAS
30 SALES CHICAGO
40 OPERATIONS BOSTON
Time taken: 0.163 seconds, Fetched: 5 row(s)

可以通过DESC(RIBE) EXTENDED tablename对外部表的详细信息进行查看：

hive (jimdb)> DESC EXTENDED department;
OK
col_name data_type comment
deptno string
dname string
loc string

Detailed Table Information Table(tableName:department, dbName:jimdb, owner:hadoop, createTime:1528811524, lastAccessTime:0, retention:0, sd:StorageDescriptor(cols:[FieldSchema(name:deptno, type:string, comment:null), FieldSchema(name:dname, type:string, comment:null), FieldSchema(name:loc, type:string, comment:null)], location:hdfs://192.168.178.134:9000/data/dept, inputFormat:org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat, outputFormat:org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat, compressed:false, numBuckets:-1, serdeInfo:SerDeInfo(name:null, serializationLib:org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe, parameters:{field.delim= , serialization.format=
Time taken: 0.167 seconds, Fetched: 5 row(s)

外部表的查询和管理表时没有任何区别的，但是在删除表后，数据文件是不会被删除掉的，如下：

hive (jimdb)> drop table department;
OK
Time taken: 0.262 seconds

hadoop@192-168-178-134:/usr/local/hive/hive-1.2.2/bin$ hadoop fs -cat /data/dept/dept
50 HR XIAN
10 ACCOUNTING NEW YORK
20 RESEARCH DALLAS
30 SALES CHICAGO
40 OPERATIONS BOSTON

外部表已经删除，但是数据文件没有受到影响。

3. 外部分区表

外部表也可以使用分区。在定义外部表时，必须定义一个LOCATION子句的数据文件目录，而对于外部分区表，不需要定义这个LOCATION子句，有一个ALTER TABLE XX ADD PARTITION ....LOCATION....语句在添加分区时定义这个分区的数据文件的目录。

创建一张某班级月考的学生成绩表

hive (jimdb)> CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS month_grade(
> stu_no INT,
> name STRING,
> grade_sum STRING)
> PARTITIONED BY(year INT,month INT)
> ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
OK
Time taken: 0.371 seconds

hive (jimdb)> ALTER TABLE month_grade ADD PARTITION(year=2018,month=1)
> LOCATION 'hdfs://192.168.178.134:9000/data/2018/1';
OK
Time taken: 0.972 seconds
hive (jimdb)> ALTER TABLE month_grade ADD PARTITION(year=2018,month=2)
> LOCATION 'hdfs://192.168.178.134:9000/data/2018/2';
OK
Time taken: 0.32 seconds
hive (jimdb)>
> ALTER TABLE month_grade ADD PARTITION(year=2018,month=3)
> LOCATION 'hdfs://192.168.178.134:9000/data/2018/3';
OK
Time taken: 0.289 seconds
hive (jimdb)>
> ALTER TABLE month_grade ADD PARTITION(year=2018,month=4)
> LOCATION 'hdfs://192.168.178.134:9000/data/2018/4';
OK
Time taken: 0.195 seconds

可以删除掉分区，但是分区对应的数据不受影响，因为这是外部表的一个分区指向到了数据的路径。

hive (jimdb)> ALTER TABLE month_grade DROP PARTITION(year=2018,month=4);
OK
Time taken: 0.256 seconds

查看该分区对应的数据文件：

hadoop@192-168-178-134:/usr/local/hive/hive-1.2.2/bin$ hadoop fs -cat /data/2018/4/month_grade4
1000 liuhua 546
1001 dongqign 600
1002 tangtang 549
1003 qigngua 499
1004 liuhua 700
1005 liudongdong 609

数据文件还存在，因此说明外部表的分区的删除对数据文件没影响。

要删除数据文件，可以使用 hadoop fs -rm -r /data/2018/4 将这个目录下的文件都删除掉；

hadoop@192-168-178-134:/usr/local/hive/hive-1.2.2/bin$ hadoop fs -rmr /data/2018/4/
rmr: DEPRECATED: Please use '-rm -r' instead.
Deleted /data/2018/4

巴特西

Hive管理表，外部表及外部分区表的深入探讨

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