这篇Blog将开始Hive的核心部分：HQL，为了简化学习成本，所以它设计的非常像SQL。HQL分为：DDL数据定义和DML数据操作，DDL就是创建库、创建表这些；DML就比较重要了，操作数据。本篇Blog学习DDL，其中建表语句比较重要。
首先开启Hadoop服务，然后开启Hive服务：
[wzq@hadoop102 hive-3.1.2]$ myhadoop.sh start
[wzq@hadoop102 hive-3.1.2]$ hiveservices.sh start
[wzq@hadoop102 hive-3.1.2]$ hive以下是创建数据库的标准代码，其中带有[]的是可选项：
create database [if not exists] database_name
[comment database_comment] # 数据库的注释
[location hdfs_path] # 指定数据库存在hdfs哪个位置
[with dbproperties (property_name=property_value,...)]; # 可以加一些属性信息，比如creatTime=2022-3-16案例：
创建一个数据库，数据库在HDFS上默认存储的位置是：/user/hive/warehouse/*.db：
hive (default)> create database db_hive;
避免要创建的数据库已经存在错误，增加if not exists判断：
hive (default)> create database if not exists db_hive;
OK
Time taken: 0.049 seconds显示OK，因为已经有这个库了，所以实际上没有创建数据库：
创建一个数据库，指定数据库在HDFS上存放的位置：
hive (default)> create database db_hive2 location '/db_hive2.db';
显示数据库：
# 显示数据库
hive (default)> show databases;
# 过滤显示查询的数据库
hive (default)> show databases like "db_hive*";
查看数据库详情：
# 查询信息
hive (default)> desc database db_hive;
# 查询详细信息
hive (default)> desc database extended db_hive;
切换数据库：
hive (default)> use db_hive;可以使用alter database命令修改某个数据库的dbproperties设置键值对属性值：
hive (default)> alter database db_hive set dbproperties('createTime'='2022-3-16');
# 删除空数据库
hive> drop database db_hive2;
# 在删除之前使用if exists查看是否存在
hive> drop database if exists db_hive2;
# 如果数据库不为空，可以使用 cascade 命令强制删除
hive> drop database db_hive cascade;建表语法，其中带有[]是可选选项：
create [external] table [if not exists] table_name
[(col_name data_type [comment col_comment],...)] # 表里的每个字段，每个字段可以加注释
[comment table_comment] # 表的注释
[partitioned by (col_name data_type [comment col_comment],...)] # 分区表，后面的blog解释
[clustered by (col_name,col_name,..)
[sorted by (col_name [ASC|DESC],...)] INTO num_buckets buckets] # 分桶表，后面的blog解释
[row format row_format] # 行的格式，比如每个字段中间使用 , 分割
[stored as file_format] # 存放在hdfs的文件格式，默认.txt
[loaction hdfs_path] # 指定表的存放位置
[tblproperties (property_name=property_value,...)] # 表额外的属性
[as select_statement] # 后面的blog解释其中row format很重要，它指定一行数据以什么分割，以下是常用的分隔符语句
row format delimited fields terminated by ','：每个列之间用,分割collection items terminated by '_'：集合之间的元素用_分割map keys terminated by ':'：键值对之间用:分割lines terminated by '\n'：每一行数据按\n分割，这是默认的
刚刚第一行有个
external没有解释，这个字段的意思是是否创建该表为外部表，hive有两种表的形式：
内部表：又叫管理表，指的是删表的时候，Hive也会删除在hdfs上的数据
外部表：删表的时候只删除元数据，不删除hdfs上的真实数据
创建表：
hive (db_hive)> create table if not exists student(
> id int,name string
> )
> row format delimited fields terminated by ',';把下面的数据上传至hdfs的/user/hive/warehouse/db_hive.db/student下：
1001,ss1
1002,ss2
1003,ss3
1004,ss4
1005,ss5
1006,ss6
# 上传
[wzq@hadoop102 datas]$ hadoop fs -put student.txt /user/hive/warehouse/db_hive.db/student根据查询结果创建表：
hive (db_hive)> create table if not exists student2 as select id,name from student;
根据已经存在的表结构创建表：
hive (db_hive)> create table if not exists student3 like student;这时候这个表是没有任何数据的
查询表的详细信息：
hive (db_hive)> desc formatted student2;
外部表：删除表的时候，只会删除元数据，不会删除hdfs上的内容，请看下面的案例
hive (db_hive)> create external table if not exists student4(
> id int,name string)
> row format delimited fields terminated by ',';然后把刚刚准备的数据上传到这个目录：
[wzq@hadoop102 datas]$ hadoop fs -put student.txt /user/hive/warehouse/db_hive.db/student4这时候已经有数据在里面了：
这时候如果删除它：
hive (db_hive)> drop table student4;打开hdfs页面，发现数据还在：
修改student2为外部表：
hive (db_hive)> alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');修改student2为内部表：
hive (db_hive)> alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='FALSE');查看表的类型：
hive (db_hive)> desc formatted student2;
hive (db_hive)> alter table student rename to student1;在HDFS里面，也会随着表名的改变而改变：
分别对应三个关键字：add|change|replace
这一部分并不是多么重要，只贴出一个格式，具体例子不展开：
更新列
alter table table_name change [column] col_old_name col_new_name column_type [comment col_comment] 增加和替换列
alter table table_name add|replace columns (col_name data_type [comment col_comment],...)hive (default)> drop table student1;- 尚硅谷Hive学习视频
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