HiveSQL语言DDL建库建表

　　Hive数据模型总览
　　HiveSQL之数据库与建库SQL中DDL语法的作用
　　数据定义语言（DataDefinitionLanguage，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
　　HiveSQL（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createtable）将是学习掌握HiveDDL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userhivewarehouse下。
　　用户自己创建的数据库存储位置是userhivewarehousedatabasename。db下。
　　createdatabase
　　createdatabase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userhivewarehousedbname。db
　　WITHDBPROPERTIES：用于指定一些数据库的属性配置
　　createdatabase
　　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。
　　usedatabase
　　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
　　dropdatabase
　　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。
　　HiveSQL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（primitivedatatype）和复杂数据类型（complexdatatype）。
　　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
　　ROWFORMATDELIMITED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rowformat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CtrlvCtrla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HiveSpark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HiveSpark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。