-连接sparksql：
cd /home/mr/spark/bin ./beeline !connect jdbc:hive2://hostname:port
--切换数据库
use databaseName; --建表：
create table tab_test(
name string,
age int,
num1 double,
num2 bigint,
msg varchar(80) --最后一个字段后面不能有 ',' 号
)
partitioned by (p_age int,p_name string) --分区信息
row format delimited fields terminated by ',' --数据中，属性间用逗号分隔
stored as textfile location '/tab/test/tab_test'; --保存路径，最后也可带'/' 即写成 '/tab/test/tab_test/' -- stored as orc ;orc类型的表，手动推数据（txt / csv 文件；无需表头，行尾无需','，数据文件保存为unix utf-8 无bom格式）不行;
--可以借助textfile类型的临时表插入数据；插入时，要注意字段顺序对应一致。
--指定分区，追加插入;最好不要用 'seletc * ' 表字段变化时,*指代的内容不一样
insert into table tab_test_orc partition(p_age=10,p_name='lucy') select name,age,num1,num2,msg from tab_test_temp;
--指定分区，覆盖插入
insert overwrite table tab_test_orc partition(p_age=10,p_name='lucy') select name,age,num1,num2,msg from tab_test_temp; 查看表字段、结构：
select * from tab_test; --分区字段也会被选出来
+-------+------+-------+-------+------+--------+---------+
| name | age | num1 | num2 | msg | p_age | p_name |
+-------+------+-------+-------+------+--------+---------+
+-------+------+-------+-------+------+--------+---------+
desc tab_test;
0: jdbc:hive2://vmax32:18000> desc tab_test;
+--------------------------+--------------+----------+
| col_name | data_type | comment |
+--------------------------+--------------+----------+
| name | string | NULL |
| age | int | NULL |
| num1 | double | NULL |
| num2 | bigint | NULL |
| msg | varchar(80) | NULL |
| p_age | int | NULL |
| p_name | string | NULL |
| # Partition Information | | |
| # col_name | data_type | comment |
| p_age | int | NULL |
| p_name | string | NULL |
+--------------------------+--------------+----------+
desc formatted tab_test; --更详细地查看表结构;hdfs保存位置
+------------------------------------------------------------------------------------+
| result |
+------------------------------------------------------------------------------------+
| # col_name data_type comment |
| |
| name string |
| age int |
| num1 double |
| num2 bigint |
| msg varchar(80) |
| |
| # Partition Information |
| # col_name data_type comment |
| |
| p_age int |
| p_name string |
| |
| # Detailed Table Information |
| Database: zxvmax |
| Owner: mr |
| CreateTime: Fri Aug 12 11:02:35 CST 2016 |
| LastAccessTime: UNKNOWN |
| Protect Mode: None |
| Retention: 0 |
| Location: hdfs://vmax53:9000/tab/test/tab_test |
| Table Type: MANAGED_TABLE |
| Table Parameters: |
| transient_lastDdlTime 1470970955 |
| |
| # 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 , |
| serialization.format , |
+------------------------------------------------------------------------------------+
37 rows selected (0.12 seconds) --删表：
drop table if exists tab_test; --该表分区也会被删除 --删表中数据：
truncate table tab_test; --执行后，分区依然存在
truncate table tab_test partition(p_age=10,p_name='Tom'); --删除某分区 --增加分区：
更完善写法： alter table tab_test add if not exists partition(p_age=11,p_name="Tom"); alter table tab_test add partition(p_age=10,p_name='Tom'); --需要指定所有的分区，不能只是p_age或p_name;否则org.apache.spark.sql.execution.QueryExecutionException：doesn't contain all (2) partition columns
--查看分区: show partitions tab_test;
0: jdbc:hive2://vmax32:18000> show partitions tab_test;
+----------------------+ | result | +----------------------+ |
p_age=10/p_name=Tom | +----------------------+ 1 row selected (0.083 seconds)
--删除分区
alter table tab_test drop if exists partition(p_age=10);
--删除分区时，可以只指定局部
alter table tab_test drop partition(p_name='Tom');
--只执行该条语句,p_age=10分区连同一起被删掉，show partitions 结果为空；hdfs dfs -ls 也看不到 p_age=10的分区 alter table tab_test add partition(p_age=10,p_name='cat');
--只drop p_name='Tome', p_name='cat' 的分区还存在，show partitions 可以查到 --动态分区；动态分区匹配最后选出的字段；只与字段顺序有关系，与名字无关；同时存在静态和动态分区，动态分区必须在静态分区之后
insert into table tab_test(p_age,p_name)
select name,
age,
num1,
num2,
msg,
age as pppp_age, --取不取别名都可以;分区需要出现在select出来的字段的最后位置，为了匹配。
name as p_name --写个对应的别名，看上去好理解一点
from tab_test_temp; 附hdfs相关操作命令： --切换到hdfs用户
su hdfs
--查看hdfs下文件或目录
hdfs dfs -ls /tab/test hadoop hdfs -ls /tab/test
--手动推数据到spark表的某个分区（分区不存在的时候，先alter table xxx add partition ……） 没有分区的spark表，直接put到表目录下即可查到数据
hdfs dfs -put /home/tab_test.csv /tab/test/p_age=10/p_name=Tom
--hdfs创建目录
hdfs dfs -mkdir /tab/test/tab_test/p_age=11 --建立p_age分区后，show partitions看不到
hdfs dfs -mkdir /tab/test/tab_test/p_age=11/p_name=jack --继续建立p_name分区，show partitions 依然无法看到 hdfs文件系统操作指令，类似linux上文件目录操作 --sparkSql另一种连接方式
/home/mr/spark/bin/beeline -u "jdbc:hive2://hostName:port/" -n mr -p ""