HiveSQL语言DDL建库建表

　　Hive数据模型总览
　　Hive SQL之数据库与建库SQL中DDL语法的作用
　　数据定义语言 (Data Definition Language, DDL)，是SQL语言集中对数据库内部的对象结构进行创建，删除，修改等的操作语言，这些数据库对象包括database、table等。
　　DDL核心语法由CREATE、ALTER与DROP三个所组成。 DDL并不涉及表内部数据的操作 。
　　Hive中DDL语法的使用
　　Hive SQL（HQL）与标准SQL的语法大同小异，基本相通；
　　基于Hive的设计、使用特点， HQL中create语法（尤其create table）将是学习掌握Hive DDL语法的重中之重 。
　　建表是否成功直接影响数据文件是否映射成功，进而影响后续是否可以基于SQL分析数据。通俗点说，没有表，表没有数据，你用Hive分析什么呢？
　　选择正确的方向,往往比盲目努力重要。
　　主要讲解基础的建库与建表语法操作 数据库database
　　在Hive中，默认的数据库叫做default，存储数据位置位于HDFS的/user/hive/warehouse下。
　　用户自己创建的数据库存储位置是/user/hive/warehouse/database_name.db下。
　　create database
　　create database用于创建新的数据库
　　COMMENT：数据库的注释说明语句
　　LOCATION：指定数据库在HDFS存储位置，默认/user/hive/warehouse/dbname.db
　　WITH DBPROPERTIES：用于指定一些数据库的属性配置
　　create database
　　例子：创建数据库itcast
　　注意：如果需要使用location指定路径的时候，最好指向的是一个新创建的空文件夹。
　　use database
　　选择特定的数据库
　　切换当前会话使用哪一个数据库进行操作
　　drop database
　　删除数据库
　　默认行为是RESTRICT，这意味着仅在数据库为空时才删除它。
　　要删除带有表的数据库（不为空的数据库），我们可以使用CASCADE。
　　Hive SQL之表与建表
　　表Table
　　一个数据库通常包含一个或多个表。每个表由一个名字标识（例如＂客户＂或者＂订单＂）。
　　表包含带有数据的记录（行）。
　　建表语法树（基础）
　　注意事项
　　（1）数据类型
　　Hive数据类型指的是表中列的字段类型；
　　整体分为两类：原生数据类型（primitive data type）和复杂数据类型（complex data type）。
　　最常用的数据类型是字符串String和数字类型Int。
　　（2）分隔符指定语法
　　ROW FORMAT DELIMITED 语法用于指定字段之间等相关的分隔符，这样Hive才能正确的读取解析数据。
　　或者说只有分隔符指定正确，解析数据成功，我们才能在表中看到数据。
　　（2）分隔符指定语法
　　LazySimpleSerDe是Hive默认的，包含4种子语法，分别用于 指定字段之间 、集合元素之间、map映射 kv之间、 换行的分隔符号。
　　在建表的时候可以根据数据的特点灵活搭配使用。
　　Hive默认分隔符
　　Hive建表时如果没有row format语法指定分隔符，则采用默认分隔符；
　　默认的分割符是＂01＂ ，是一种特殊的字符，使用的是ASCII编码的值，键盘是打不出来的。
　　Hive默认分隔符
　　在vim编辑器中，连续按下Ctrl+v/Ctrl+a即可输入＂01＂ ，显示^A
　　在一些文本编辑器中将以 SOH 的形式显示：
　　大数据基础：
　　开发入门 Linux入门  MySQL数据库
　　核心基础 Hadoop
　　数仓技术 Hive数仓项目
　　PB内存计算 Python入门  Python进阶  pyspark框架  Hive+Spark项目Linux零基础快速入门到精通大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通大数据Hadoop入门教程大数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）Python入门到精通（19天全）Python编程进阶从零到搭建网站大数据spark3.2从基础到精通大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
　　注意事项： 大数据学习要业务驱动，不要技术驱动：数据科学的核心能力是解决问题。
　　大数据的核心目标是数据驱动的智能化，要解决具体的问题，不管是科学研究问题，还是商业决策问题，抑或是政府管理问题。
　　所以学习之前要明确问题，理解问题，所谓问题导向、目标导向，这个明确之后再研究和选择合适的技术加以应用，这样才有针对性。