Hive删除表中数据

当我们想要删除Hive表中部分符合条件的数据时：

发现Hive表删除数据不能使用DELETE FROM table_name 中SQL语句

drop table 表名

如果要永久性删除，不准备再恢复：

drop table 表名 purge

推荐博客: 让Hive支持行级insert、update、delete

参考博客:

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+Transactions

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DML#LanguageManualDML-Delete

http://unmeshasreeveni.blogspot.in/2014/11/updatedeleteinsert-in-hive-0140.html

https://www.mapr.com/blog/hive-transaction-feature-hive-10

Hive的数据管理：

（1）元数据存储

Hive 将元数据存储在 RDBMS 中，有三种模式可以连接到数据库：

Single User Mode：此模式连接到一个 In-memory 的数据库 Derby，一般用于 Unit Test。

Multi User Mode：通过网络连接到一个数据库中，这是最常用的模式。

Remote Server Mode：用于非 Java 客户端访问元数据库，在服务器端启动一个 MetaStoreServer，客户端则利用 Thrift 协议通过 MetaStoreServer来访问元数据库。

（2）数据存储

首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由地组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，它就可以解析数据了。

其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含4种数据模型：Table、External Table、Partition、Bucket。

Hive 中的 Table 和数据库中的 Table 在概念上是类似的，每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录来存储数据。例如，一个表 pvs，它在 HDFS 中的路径为：/wh/pvs，其中，wh 是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录，所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。

Partition 对应于数据库中Partition 列的密集索引，但是 Hive 中 Partition 的组织方式与数据库中的很不相同。在 Hive 中，表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录，所有的 Partition 数据都存储在对应的目录中。例如：pvs 表中包含 ds 和 city 两个 Partition，则对应于 ds = 20090801, city = US 的 HDFS 子目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US；对应于 ds = 20090801, city = CA 的 HDFS 子目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=CA。

Buckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了便于并行，每一个 Buckets对应一个文件。将 user 列分散至 32 个Bucket上，首先对 user 列的值计算 hash，比如，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US/part-00000；对应hash 值为 20 的 HDFS 目录为：/wh/pvs/ds=20090801/city=US/part-00020。

External Table 指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition。它和 Table 在元数据的组织结构上是相同的，而在实际数据的存储上则有较大的差异。

在Table 的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成）中，实际数据会被移动到数据仓库目录中。之后对数据的访问将会直接在数据仓库的目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。

External Table 只有一个过程，因为加载数据和创建表是同时完成的。实际数据是存储在 Location 后面指定的 HDFS 路径中的，它并不会移动到数据仓库目录中。

（3）数据交换

数据交换主要分为以下几个部分