Hive基础sql语法(DDL)

前言：

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经过前面的学习我们了解到Hive可以使用关系型数据库来存储元数据，而且Hive提供了比较完整的SQL功能，这篇文章主要介绍Hive基本的sql语法。

首先了解下Hive的数据存储结构，抽象图如下：
Hive基础sql语法(DDL)

1.Database:Hive中包含了多个数据库，默认的数据库为default，对应于HDFS目录是/user/hadoop/hive/warehouse，可以通过hive.metastore.warehouse.dir参数进行配置（hive-site.xml中配置）
2.Table: Hive 中的表又分为内部表和外部表 ,Hive 中的每张表对应于HDFS上的一个目录，HDFS目录为：/user/hadoop/hive/warehouse/[databasename.db]/table
3.Partition:分区，每张表中可以加入一个分区或者多个，方便查询，提高效率；并且HDFS上会有对应的分区目录：
/user/hadoop/hive/warehouse/[databasename.db]/table
4.Bucket(桶)：暂且不讲

DDL操作(Data Definition Language)

参考官方文档： DDL文档
HiveQL DDL statements are documented here, including:

CREATE DATABASE/SCHEMA, TABLE, VIEW, FUNCTION, INDEX
DROP DATABASE/SCHEMA, TABLE, VIEW, INDEX
TRUNCATE TABLE
ALTER DATABASE/SCHEMA, TABLE, VIEW
MSCK REPAIR TABLE (or ALTER TABLE RECOVER PARTITIONS)
SHOW DATABASES/SCHEMAS, TABLES, TBLPROPERTIES, VIEWS, PARTITIONS, FUNCTIONS, INDEX[ES], COLUMNS, CREATE TABLE
DESCRIBE DATABASE/SCHEMA, table_name, view_name
一.基于数据库的DDL操作

1.创建数据库（Create Database）
下面是官网上为我们列出的语法：
```
Create Database
CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name
[COMMENT database_comment]
[LOCATION hdfs_path]
[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];
```
IF NOT EXISTS：加上这句话代表判断数据库是否存在，不存在就会创建，存在就不会创建（生产环境建议使用）。
COMMENT：数据库的描述
LOCATION：创建数据库的地址，不加默认在/user/hive/warehouse/路径下
WITH DBPROPERTIES：数据库的属性

hive> CREATE DATABASE hive1;
OK
hive> CREATE DATABASE IF NOT EXISTS hive2
    > COMMENT "this is ruoze database"
    > WITH DBPROPERTIES ("creator"="ruoze", "date"="2018-08-08");
OK
hive> CREATE DATABASE hive3 LOCATION '/db_hive3';
OK
hive> show databases;
OK
default
hive1
hive2
hive3

# 在HDFS中查看数据库文件夹
[hadoop@hadoop000 ~]$ hadoop fs -ls /user/hive/warehouse
Found 2 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2018-06-16 15:26 /user/hive/warehouse/hive1.db
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2018-06-16 15:28 /user/hive/warehouse/hive2.db
[hadoop@hadoop000 ~]$ hadoop fs -ls /
Found 3 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2018-06-16 15:29 /db_hive3
drwx-wx-wx   - hadoop supergroup          0 2018-06-03 15:57 /tmp
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2018-06-03 16:43 /user

# 在RDBMS中查看数据库相关信息
MySQL> select * from hive_meta.dbs\G;
*************************** 1. row ***************************
          DB_ID: 1
           DESC: Default Hive database
DB_LOCATION_URI: hdfs://hadoop000:9000/user/hive/warehouse
           NAME: default
     OWNER_NAME: public
     OWNER_TYPE: ROLE
*************************** 2. row ***************************
          DB_ID: 6
           DESC: NULL
DB_LOCATION_URI: hdfs://hadoop000:9000/user/hive/warehouse/hive1.db
           NAME: hive1
     OWNER_NAME: hadoop
     OWNER_TYPE: USER
*************************** 3. row ***************************
          DB_ID: 7
           DESC: this is ruoze database
DB_LOCATION_URI: hdfs://hadoop000:9000/user/hive/warehouse/hive2.db
           NAME: hive2
     OWNER_NAME: hadoop
     OWNER_TYPE: USER
*************************** 4. row ***************************
          DB_ID: 8
           DESC: NULL
DB_LOCATION_URI: hdfs://hadoop000:9000/db_hive3
           NAME: hive3
     OWNER_NAME: hadoop
     OWNER_TYPE: USER
4 rows in set (0.00 sec)

2.查询数据库（Show Databases）

下面是官网上为我们列出的语法：

SHOW (DATABASES|SCHEMAS) [LIKE 'identifier_with_wildcards'];

hive> show databases;
OK
default
hive1
hive2
hive3
Time taken: 0.047 seconds, Fetched: 4 row(s)
hive> show databases like 'hive1';
OK
hive1
Time taken: 0.035 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive> show databases like 'hive*';
OK
hive1
hive2
hive3
Time taken: 0.037 seconds, Fetched: 3 row(s)

3.查询数据库信息（Describe Database）

下面是官网上为我们列出的语法：

DESCRIBE DATABASE [EXTENDED] db_name;
--describe 可简写为desc

DESCRIBE DATABASE db_name：查看数据库的描述信息和文件目录位置路径信息；
EXTENDED：加上数据库键值对的属性信息。

hive> desc database hive1;
OK
hive1           hdfs://192.168.6.217:9000/user/hive/warehouse/hive1.db  hadoop  USER
Time taken: 0.039 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive>  desc database hive2;
OK
hive2   this is ruoze database  hdfs://192.168.6.217:9000/user/hive/warehouse/hive2.db  hadoop  USER
Time taken: 0.041 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive>  desc database hive3;
OK
hive3           hdfs://192.168.6.217:9000/db_hive3      hadoop  USER
Time taken: 0.046 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive>  desc database extended  hive2;
OK
hive2   this is ruoze database  hdfs://192.168.6.217:9000/user/hive/warehouse/hive2.db  hadoop  USER    {date=2018-08-08, creator=ruoze}
Time taken: 0.031 seconds, Fetched: 1 row(s)

4.删除数据库（Drop Database）

下面是官网上为我们列出的语法：

DROP (DATABASE|SCHEMA) [IF EXISTS] database_name [RESTRICT|CASCADE];

RESTRICT：默认是restrict，如果该数据库还有表存在则报错；
CASCADE：级联删除数据库(当数据库还有表时，级联删除表后再删除数据库) --生产尽量不用。

hive> drop database test;
OK
Time taken: 0.094 seconds

5.修改数据库信息（Alter Database）

下面是官网上为我们列出的语法：

ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...);   -- (Note: SCHEMA added in Hive 0.14.0)

ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET OWNER [USER|ROLE] user_or_role;  
 -- (Note: Hive 0.13.0 and later; SCHEMA added in Hive 0.14.0)

ALTER (DATABASE|SCHEMA) database_name SET LOCATION hdfs_path; 
-- (Note: Hive 2.2.1, 2.4.0 and later)

（Note：表示对于版本进行的修改）

hive> alter database hive2 set dbproperties ("update"="jepson");
OK
Time taken: 0.094 seconds
hive> alter database hive2 set owner user hive;
OK
Time taken: 0.072 seconds

# 修改前
hive>  desc database extended  hive2;
OK
hive2   this is ruoze database  hdfs://192.168.6.217:9000/user/hive/warehouse/hive2.db  hadoop  USER    {date=2018-08-08, creator=ruoze}
Time taken: 0.031 seconds, Fetched: 1 row(s)
# 修改后
hive> desc database extended  hive2;
OK
hive2   this is ruoze database  hdfs://192.168.6.217:9000/user/hive/warehouse/hive2.db  hive    USER    {update=jepson, date=2018-08-08, creator=ruoze}
Time taken: 0.034 seconds, Fetched: 1 row(s)

6.切换数据库（Use Database）

下面是官网上为我们列出的语法：

USE database_name;

hive> use hive1;
OK
Time taken: 0.044 seconds
hive> use default;
OK
Time taken: 0.047 seconds

二.基于表的DDL操作

1.创建表（Create Table）

下面是官网上为我们列出的语法：

CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name    -- (Note: TEMPORARY available in Hive 0.14.0 and later)
  [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ... [constraint_specification])]
  [COMMENT table_comment]
  [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
  [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
  [SKEWED BY (col_name, col_name, ...)                  -- (Note: Available in Hive 0.10.0 and later)]
     ON ((col_value, col_value, ...), (col_value, col_value, ...), ...)
     [STORED AS DIRECTORIES]
  [
   [ROW FORMAT row_format] 
   [STORED AS file_format]
     | STORED BY 'storage.handler.class.name' [WITH SERDEPROPERTIES (...)]  -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later)
  ]
  [LOCATION hdfs_path]
  [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]   -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later)
  [AS select_statement];   -- (Note: Available in Hive 0.5.0 and later; not supported for external tables)

1.1.TEMPORARY（临时表）

Hive从0.14.0开始提供创建临时表的功能，表只对当前session有效，session退出后，表自动删除。

语法：

CREATE TEMPORARY TABLE ...

注意点：

如果创建的临时表表名已存在，那么当前session引用到该表名时实际用的是临时表，只有drop或rename临时表名才能使用原始表；
临时表限制：不支持分区字段和创建索引。

hive> use default;
OK
Time taken: 0.047 seconds
hive> CREATE TEMPORARY TABLE temporary_table (
    > id int,
    > name string);
OK
Time taken: 0.242 seconds
hive> show tables;
OK
temporary_table
Time taken: 0.044 seconds, Fetched: 1 row(s)
# 退出重新进
hive> use default;
OK
Time taken: 1.054 seconds
hive> show tables;
OK
Time taken: 0.559 seconds

1.2.Managed and External Tables（内部表和外部表）

Hive上有两种类型的表，一种是Managed Table(默认的)，另一种是External Table（加上EXTERNAL关键字）。它俩的主要区别在于：当我们drop表时，Managed Table会同时删去data（存储在HDFS上）和meta data（存储在MySQL），而External Table只会删meta data。

hive> use default;
OK
Time taken: 1.054 seconds
hive> show tables;
OK
Time taken: 0.559 seconds
# 创建内部表和外部表
hive> create table managed_table(
    > id int,
    > name string 
    > );
OK
Time taken: 0.677 seconds
hive> create external table external_table(
    > id int,
    > name string 
    > );
OK
Time taken: 0.146 seconds
hive> show tables;
OK
external_table
managed_table
Time taken: 0.05 seconds, Fetched: 2 row(s)
# HDFS中查看
[hadoop@hadoop000 ~]$ hadoop fs -ls /user/hive/warehouse
Found 4 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2018-06-16 16:40 /user/hive/warehouse/external_table
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2018-06-16 15:26 /user/hive/warehouse/hive1.db
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2018-06-16 15:28 /user/hive/warehouse/hive2.db
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2018-06-16 16:39 /user/hive/warehouse/managed_table
# MySQL中查看
mysql> select * from hive_meta.tbls\G;
*************************** 1. row ***************************
            TBL_ID: 11
       CREATE_TIME: 1529138399
             DB_ID: 1
  LAST_ACCESS_TIME: 0
             OWNER: hadoop
         RETENTION: 0
             SD_ID: 11
          TBL_NAME: managed_table
          TBL_TYPE: MANAGED_TABLE
VIEW_EXPANDED_TEXT: NULL
VIEW_ORIGINAL_TEXT: NULL
*************************** 2. row ***************************
            TBL_ID: 12
       CREATE_TIME: 1529138409
             DB_ID: 1
  LAST_ACCESS_TIME: 0
             OWNER: hadoop
         RETENTION: 0
             SD_ID: 12
          TBL_NAME: external_table
          TBL_TYPE: EXTERNAL_TABLE
VIEW_EXPANDED_TEXT: NULL
VIEW_ORIGINAL_TEXT: NULL
2 rows in set (0.00 sec)

# 删除内部表和外部表
hive> drop table managed_table;
OK
Time taken: 1.143 seconds
hive> drop table external_table;
OK
Time taken: 0.265 seconds
# 再次查看
[hadoop@hadoop000 ~]$ hadoop fs -ls /user/hive/warehouse
Found 3 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2018-06-16 16:40 /user/hive/warehouse/external_table
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2018-06-16 15:26 /user/hive/warehouse/hive1.db
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2018-06-16 15:28 /user/hive/warehouse/hive2.db
mysql> select * from hive_meta.tbls\G;
Empty set (0.00 sec)

ERROR: 
No query specified

1.3.COMMENT,ROW FORMAT等其他建表参数

COMMENT：注释可以给字段和表加注释

先看看官网对于ROW FORMAT的描述

: DELIMITED 
[FIELDS TERMINATED BY char [ESCAPED BY char]]       [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]
[MAP KEYS TERMINATED BY char] 
[LINES TERMINATED BY char]
[NULL DEFINED AS char]   
-- (Note: Available in Hive 0.13 and later)
  | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]

先看看官网给我们的解释：用户在建表的时候可以自定义 SerDe 或者使用自带的 SerDe。如果没有指定 ROW FORMAT 或者 ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的 SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的 SerDe，Hive 通过 SerDe 确定表的具体的列的数据。
那么问题又来了上面这句话又是什么意思呢？
让我们来一起看看到底是神马东东：
DELIMITED：分隔符（可以自定义分隔符）；
FIELDS TERMINATED BY char:每个字段之间使用的分割；
例：-FIELDS TERMINATED BY '\n' 字段之间的分隔符为\n;
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char:集合中元素与元素（array）之间使用的分隔符（collection单例集合的跟接口）；
MAP KEYS TERMINATED BY char：字段是K-V形式指定的分隔符；
LINES TERMINATED BY char：每条数据之间由换行符分割（默认[ \n ]）。
一般情况下LINES TERMINATED BY char我们就使用默认的换行符\n，只需要指定FIELDS TERMINATED BY char。

hive> CREATE TABLE hive_test
    > (id int comment 'this is id', name string comment 'this is name' )
    > comment 'this is hive_test'
    > ROW FORMAT DELIMITED 
    > FIELDS TERMINATED BY '\t' ;
OK
Time taken: 0.174 seconds

#为了后面的测试我们创建一张emp表 并导入一些数据
hive> create table emp 
    > (empno int, ename string, job string, mgr int, hiredate string, salary double, comm double, deptno int)
    > ROW FORMAT DELIMITED 
    > FIELDS TERMINATED BY '\t' ;
OK
Time taken: 0.651 seconds
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/emp.txt' OVERWRITE INTO TABLE emp; 
Loading data to table default.emp
Table default.emp stats: [numFiles=1, numRows=0, totalSize=886, rawDataSize=0]
OK
Time taken: 1.848 seconds

1.4.Create Table As Select (CTAS)

创建表（拷贝表结构及数据，并且会运行MapReduce作业）

# 复制整张表
hive> create table emp2 as select * from emp;
Query ID = hadoop_20180616171313_fbc318e8-bc70-4b63-84fa-3acd94e4ec3e
Total jobs = 3
...
OK
Time taken: 23.279 seconds
hive> select * from emp2;
OK
7369    SMITH   CLERK   7902    1980-12-17      800.0   NULL    20
7499    ALLEN   SALESMAN        7698    1981-2-20       1600.0  300.0   30
7521    WARD    SALESMAN        7698    1981-2-22       1250.0  500.0   30
7566    JONES   MANAGER 7839    1981-4-2        2975.0  NULL    20
7654    MARTIN  SALESMAN        7698    1981-9-28       1250.0  1400.0  30
7698    BLAKE   MANAGER 7839    1981-5-1        2850.0  NULL    30
7782    CLARK   MANAGER 7839    1981-6-9        2450.0  NULL    10
7788    SCOTT   ANALYST 7566    1987-4-19       3000.0  NULL    20
7839    KING    PRESIDENT       NULL    1981-11-17      5000.0  NULL    10
7844    TURNER  SALESMAN        7698    1981-9-8        1500.0  0.0     30
7876    ADAMS   CLERK   7788    1987-5-23       1100.0  NULL    20
7900    JAMES   CLERK   7698    1981-12-3       950.0   NULL    30
7902    FORD    ANALYST 7566    1981-12-3       3000.0  NULL    20
7934    MILLER  CLERK   7782    1982-1-23       1300.0  NULL    10
Time taken: 0.138 seconds, Fetched: 14 row(s)

#复制表中的一些字段
hive> create table emp3 as select empno,ename from emp;
Query ID = hadoop_20180616171313_fbc318e8-bc70-4b63-84fa-3acd94e4ec3e
Total jobs = 3
...
OK
Time taken: 16.143 seconds
hive> select * from emp3;
OK
7369    SMITH
7499    ALLEN
7521    WARD
7566    JONES
7654    MARTIN
7698    BLAKE
7782    CLARK
7788    SCOTT
7839    KING
7844    TURNER
7876    ADAMS
7900    JAMES
7902    FORD
7934    MILLER
Time taken: 0.159 seconds, Fetched: 14 row(s)

1.5.Create Table Like

# Create Table Like 只拷贝表结构
hive> create table emp_like like emp;
OK
Time taken: 0.195 seconds
hive> select * from emp_like;
OK
Time taken: 0.131 seconds

2.展示表（Show Table与Show Create Table）

下面是官网上为我们列出的语法：

SHOW TABLES [IN database_name] ['identifier_with_wildcards'];
SHOW CREATE TABLE ([db_name.]table_name|view_name);

hive> show tables;
OK
emp
emp2
emp3
emp_like
hive_test
Time taken: 0.042 seconds, Fetched: 5 row(s)
hive> show tables 'emp*';
OK
emp
emp2
emp3
emp_like
Time taken: 0.053 seconds, Fetched: 4 row(s)
hive> show create table emp;
OK
CREATE TABLE `emp`(
  `empno` int, 
  `ename` string, 
  `job` string, 
  `mgr` int, 
  `hiredate` string, 
  `salary` double, 
  `comm` double, 
  `deptno` int)
ROW FORMAT DELIMITED 
  FIELDS TERMINATED BY '\t' 
STORED AS INPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' 
OUTPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION
  'hdfs://192.168.6.217:9000/user/hive/warehouse/emp'
TBLPROPERTIES (
  'COLUMN_STATS_ACCURATE'='true', 
  'numFiles'='1', 
  'numRows'='0', 
  'rawDataSize'='0', 
  'totalSize'='657', 
  'transient_lastDdlTime'='1529140756')
Time taken: 0.245 seconds, Fetched: 24 row(s)

3.查询表信息（Describe Table）

下面是官网上为我们列出的语法：

DESCRIBE [EXTENDED|FORMATTED] 
  table_name[.col_name ( [.field_name] | [.'$elem$'] | [.'$key$'] | [.'$value$'] )* ];
                                        -- (Note: Hive 1.x.x and 0.x.x only. See "Hive 2.0+: New Syntax" below)

desc formatted table_name; 比较常用

hive> desc emp;
OK
empno                   int                                         
ename                   string                                      
job                     string                                      
mgr                     int                                         
hiredate                string                                      
salary                  double                                      
comm                    double                                      
deptno                  int                                         
Time taken: 0.213 seconds, Fetched: 8 row(s)
hive> desc formatted emp;
OK
# col_name              data_type               comment             

empno                   int                                         
ename                   string                                      
job                     string                                      
mgr                     int                                         
hiredate                string                                      
salary                  double                                      
comm                    double                                      
deptno                  int                                         

# Detailed Table Information             
Database:               default                  
Owner:                  hadoop                   
CreateTime:             Sat Jun 16 17:13:05 CST 2018     
LastAccessTime:         UNKNOWN                  
Protect Mode:           None                     
Retention:              0                        
Location:               hdfs://192.168.6.217:9000/user/hive/warehouse/emp        
Table Type:             MANAGED_TABLE            
Table Parameters:                
        COLUMN_STATS_ACCURATE   true                
        numFiles                1                   
        numRows                 0                   
        rawDataSize             0                   
        totalSize               657                 
        transient_lastDdlTime   1529140756          

# Storage Information            
SerDe Library:          org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe       
InputFormat:            org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat         
OutputFormat:           org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat       
Compressed:             No                       
Num Buckets:            -1                       
Bucket Columns:         []                       
Sort Columns:           []                       
Storage Desc Params:             
        field.delim             \t                  
        serialization.format    \t                  
Time taken: 0.214 seconds, Fetched: 39 row(s)
hive> desc EXTENDED emp;
OK
empno                   int                                         
ename                   string                                      
job                     string                                      
mgr                     int                                         
hiredate                string                                      
salary                  double                                      
comm                    double                                      
deptno                  int                                         

Detailed Table Information      Table(tableName:emp, dbName:default, owner:hadoop, createTime:1529140385, lastAccessTime:0, retention:0, sd:StorageDescriptor(cols:[FieldSchema(name:empno, type:int, comment:null), FieldSchema(name:ename, type:string, comment:null), FieldSchema(name:job, type:string, comment:null), FieldSchema(name:mgr, type:int, comment:null), FieldSchema(name:hiredate, type:string, comment:null), FieldSchema(name:salary, type:double, comment:null), FieldSchema(name:comm, type:double, comment:null), FieldSchema(name:deptno, type:int, comment:null)], location:hdfs://192.168.6.217:9000/user/hive/warehouse/emp, 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:{serialization.format=       , field.delim=
Time taken: 0.21 seconds, Fetched: 10 row(s)

4.修改表（Alter Table）

下面是官网上为我们列出的语法：

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES table_properties;
table_properties:
  : (property_name = property_value, property_name = property_value, ... )
ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comment);
...

hive> alter table hive_test rename to new_hive_test;
OK
Time taken: 0.262 seconds
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ("creator"="ruoze", "date"="2018-06-16");
FAILED: SemanticException [Error 10001]: Table not found default.table_name
hive> ALTER TABLE new_hive_test SET TBLPROPERTIES ("creator"="ruoze", "date"="2018-06-16");
OK
Time taken: 0.246 seconds
hive> ALTER TABLE new_hive_test SET TBLPROPERTIES ('comment' = 'This is new_hive_test Table');
# 再次查看表
hive> desc formatted new_hive_test;
OK
# col_name              data_type               comment             

id                      int                     this is id          
name                    string                  this is name        

# Detailed Table Information             
Database:               default                  
Owner:                  hadoop                   
CreateTime:             Sat Jun 16 17:09:19 CST 2018     
LastAccessTime:         UNKNOWN                  
Protect Mode:           None                     
Retention:              0                        
Location:               hdfs://192.168.6.217:9000/user/hive/warehouse/new_hive_test      
Table Type:             MANAGED_TABLE            
Table Parameters:                
        COLUMN_STATS_ACCURATE   false               
        comment                 This is new_hive_test Table
        creator                 ruoze               
        date                    2018-06-16          
        last_modified_by        hadoop              
        last_modified_time      1529143021          
        numFiles                0                   
        numRows                 -1                  
        rawDataSize             -1                  
        totalSize               0                   
        transient_lastDdlTime   1529143021          

# Storage Information            
SerDe Library:          org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe       
InputFormat:            org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat         
OutputFormat:           org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat       
Compressed:             No                       
Num Buckets:            -1                       
Bucket Columns:         []                       
Sort Columns:           []                       
Storage Desc Params:             
        field.delim             \t                  
        serialization.format    \t                  
Time taken: 0.188 seconds, Fetched: 38 row(s)

5.截断表（Truncate Table）

下面是官网上为我们列出的语法：

TRUNCATE TABLE table_name [PARTITION partition_spec];
partition_spec:
: (partition_column = partition_col_value, partition_column = partition_col_value, ...)

Truncate Table用处不多

hive> select * from emp3;
OK
7369    SMITH
7499    ALLEN
7521    WARD
7566    JONES
7654    MARTIN
7698    BLAKE
7782    CLARK
7788    SCOTT
7839    KING
7844    TURNER
7876    ADAMS
7900    JAMES
7902    FORD
7934    MILLER
Time taken: 0.148 seconds, Fetched: 14 row(s)
hive> truncate table emp3;
OK
Time taken: 0.241 seconds
hive> select * from emp3;
OK
Time taken: 0.12 seconds

6.删除表（Drop Table）

下面是官网上为我们列出的语法：
```
DROP TABLE [IF EXISTS] table_name [PURGE];     -- (Note: PURGE available in Hive 0.14.0 and later)
```
1.指定PURGE后，数据不会放到回收箱，会直接删除。
2.DROP TABLE删除此表的元数据和数据。如果配置了垃圾箱（并且未指定PURGE），则实际将数据移至.Trash / Current目录。元数据完全丢失。
3.删除EXTERNAL表时，表中的数据不会从文件系统中删除。
```
hive> drop table emp3;
OK
Time taken: 0.866 seconds
hive> show tables;
OK
emp
emp2
emp_like
new_hive_test
Time taken: 0.036 seconds, Fetched: 4 row(s)
```
参考：https://blog.csdn.net/yu0_zhang0/article/details/78976021
关于表的DDL操作还有很多，有关分区表的操作还没详解后面会单独写一篇分区表

网站标题：Hive基础sql语法(DDL)
网站路径：http://pwwzsj.com/article/giidgp.html

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Hive基础sql语法(DDL)

DDL操作(Data Definition Language)

一.基于数据库的DDL操作

1.创建数据库（Create Database）

2.查询数据库（Show Databases）

3.查询数据库信息（Describe Database）

4.删除数据库（Drop Database）

5.修改数据库信息（Alter Database）

6.切换数据库（Use Database）

二.基于表的DDL操作

1.创建表（Create Table）

2.展示表（Show Table与Show Create Table）

3.查询表信息（Describe Table）

4.修改表（Alter Table）

5.截断表（Truncate Table）

6.删除表（Drop Table）

其他资讯

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DDL操作(Data Definition Language)

一.基于数据库的DDL操作

1.创建数据库（Create Database）

2.查询数据库（Show Databases）

3.查询数据库信息（Describe Database）

4.删除数据库（Drop Database）

5.修改数据库信息（Alter Database）

6.切换数据库（Use Database）

二.基于表的DDL操作

1.创建表（Create Table）

2.展示表 （Show Table与Show Create Table）

3.查询表信息（Describe Table）

4.修改表（Alter Table）

5.截断表（Truncate Table）

6.删除表（Drop Table）

其他资讯

2.展示表（Show Table与Show Create Table）