一、Hive中四種表型別：受控表（內部表），外部表，分割槽表，分桶表

二、詳細介紹

1. 內部表，就是一般的表，前面講到的表都是內布標，當表定義被刪除的時候，表中的資料隨之一併被刪除。
2. 外部表，資料存在與否和表的定義互不約束，僅僅只是表對hdfs上相應檔案的一個引用，當刪除表定義的時候，表中的資料依然存在。

   建立外部表，external是外部表的關鍵字，也是和內部表有區別的地方
   create external table tblName(colName colType...);
   載入資料
   alter table tblName set location 'hdfs_absolute_uri';
    
   

   外部表還可以在建立表的時候指定資料的位置，引用當前位置的資料。

   create external table tblName(colName colType...) location 'hdfs_absolute_uri';

   內部表和外部表的轉換：

   內——>外
   alter table tblName set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');
   外——>內
   alter table tblName set tblproperties('EXTERNAL'='FALSE');

    

3. 分割槽表 

   1. 如何建立一張分割槽表？只需要在之前的建立表後面使用partition by加上分割槽欄位就可以了，

          create table tblName (
      　　     id int comment 'ID',
      　　     name string comment 'name' 
          ) partitioned by (dt date comment 'create time')
          row format delimited fields terminated by '\t';

      如何載入資料？

      load data local inpath linux_fs_path into table tblName partition(dt='2018-12-07');

      分割槽的一些操作：

      查詢分割槽中的資料：select * from tblName where dt='2018-12-07';(分割槽相當於where的一個條件)
      手動建立一個分割槽：alter table tblName add partition(dt='2018-12-07');
      檢視分割槽表有哪些分割槽：show partitions tblName;
      刪除一個分割槽(資料一起刪掉了)：alter table tblName drop partition(dt='2018-12-07');

       

   2. 多個分割槽如何建立？和單個分割槽類似

      create table tblName (
      　　 id int comment 'ID',
      　　 name string comment 'name' 
      　　) partitioned by (year int comment 'admission year', school string comment 'school name')
      　　row format delimited fields terminated by '\t';

      同時也可以從hdfs上引用資料：

      alter table tblName partition(year='2018', school='crxy') set location hdfs_uri;

      注意：

      必須得現有分割槽,必須要使用hdfs絕對路徑

4. 桶表，桶表是對資料進行雜湊取值，然後放到不同檔案中儲存。檢視每個桶檔案中的內容，可以看出是通過對 buckets 取模確定的。

   如何建立桶表？

   create table tblName_bucket(id int) clustered by (id) into 3 buckets;

   說明：
          clustered by ：按照什麼分桶
          into x buckets:分成x個桶
   如何載入資料？
          不能使用load data這種方式，需要從別的表來引用
          insert into table tblName_bucket select * from tbl_other;
   注意:在插入資料之前需要先設定開啟桶操作，不然插入資料不會設定為桶!
         set hive.enforce.bucketing=true;
   桶表的主要作用：
         資料抽樣
         提高某些查詢效率

注意：
需要特別注意的是：clustered by 和 sorted by 不會影響資料的匯入，這意味著，使用者必須自己負責資料如何匯入，包括資料的分桶和排序。
'set hive.enforce.bucketing = true'可以自動控制上一輪 reduce 的數量從而適配 bucket 的個數，
當然，使用者也可以自主設定 mapred.reduce.tasks 去適配bucket 個數，
推薦使用'set hive.enforce.bucketing = true'。