hive学习笔记——表的基本的操作
1、hive的数据加载方式
1.1、load data
这中方式一般用于初始化的时候
load data [local] inpath '...' [overwrite] into table t1 [partition(...)]
-- 如果有local是从linux磁盘加载,如果没带local是从hdfs的某个目录移动到hive中
-- 带上overwrite会覆盖掉表中原来的数据
-- partition 加载到指定分区
1.2、使用查询语句向表中插入数据
insert overwrite table t1 select * from t2;
--也可以不覆盖掉,直接导入,把关键词overwrite替换为into -- 对于分区表稍微复杂
insert overwrite table t2 partition(day=2) select * from t1;
--有一张大表,可以通过这种方式构建小表。但是这种方式在多个分区的情况下效率很低,会对原始表执行多次扫描。 --将一张大表拆开写入分区表的时候应该使用下面的语法
from t1
insert overwrite table t2 partition(day=2) select * where day=2
insert overwrite table t2 partition(day=3) select * where day=3
insert overwrite table t4 select * where day=4
1.3、动态分区的插入
如果分区很多的情况下,单独下插入语句是非常恐怖的事。
所谓的动态分区,指的是插入到目标表时,不指定分区值,仅指定分区字段,分区值是从原始表中取得的。
默认,hive是不支持动态分区插入的,如果不支持的话,可以设置hive.exec.dynamic.partition=true打开。
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.mode=nonstrict;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000;
insert overwrite table t2 partition(province,city) select ...,province,city from a;
--动态分区的字段一定位于其他各个字段的最后
也可以动态静态结合的使用
insert overwrite table t2 partition(province='beijing',city) select ...,province,city from a;
--前面指定了province的值的时候,在select中查不查province已经无所谓了(前面指定的值优先级高,但是不会对后面的查询结果进行过滤,就是说所有的province的值都会改为北京)
1.4、CTAS
使用单个查询语句创建表并加载数据(不能创建分区表,外部表,桶表)
create table ... as select
查询数据的时候允许创建一张表,语法如下
create table t3 as select id from t1 where id =1
1.5、导出数据
有两种方式:
(1)直接使用HDFS命令导出文件夹
(2)使用如下语法的hive
insert overwrite local directory 'localpath' select id from t1;
2、表查询
2.1、数据查询
表可以使用别名
select * from t1 e;
在select 和 where 子句中可以使用hive的内置函数和自定义函数。函数分为普通函数、聚合函数、表函数。其中表函数必须使用别名,不能在where语句中不能引用列别名。
2.2、表连接
hive只支持等值连接,即on子句中使用等号连接。
如果连接语句中有where子句,会先执行join子句,在执行where子句。
2.2.1、内连接
内连接指把符合条件的数据查询出来。
语句如下:
select * from user join job on user.id=job.user_id;
-- 等价于
select * from user , job on user.id=job.user_id;
2.2.2、左外连接
语句如下:
select * from user left outer join job on user.id=job.user_id;
2.2.3、右外连接
和左外连接类似,语句如下
select * from user right outer join job on user.id=job.user_id;
2.2.4、全外连接
语法如下
select * from user outer join job on user.id=job.user_id;
2.2.5、左半连接
老版本特有的功能,用来代替in 和 exist操作
语法如下:
select * from user left semi join job on user.id=job.user_id;
--语句相当于:
select * from user where user.id in (select user_id from job);
但是hive不支持in子句(新版本中已经支持in)
2.2.6、笛卡尔积
语句如下:
select * from user join job;
2.2.7、join 与where的顺序
where 子句的执行顺序是位于join子句之后的。对比下列两个sql语句的输出
select * from user left join job on user.id=job.user_id where job.id=3;
select * from user left join (select * from job where id=3) job on user.id = job.user_id;
第一条语句无任何输出,第二条语句产生三条输出。
2.3、排序
hive支持 order by 和 sort by子句
当可能有多个reduce任务时,order by 是在一个 reduce 任务中进行排序;sort by 是在多个reduce 任务内部进行排序,每个reduce 任务自己排序,不管全局是否有排序。
distribute by 会与 sort by一起使用,目的是在sort 不用排序时 把相同的分类放到一个reduce中进行排序
*cluster by 是distribute by 和 sort by的缩写形式。
2.4、数据倾斜
数据不是均匀分布,在shuffle过程中,map向reduce分配数据的时候,分配的数据量不一样,导致执行时间不一样。
2.5、视图
*作用在于简化复杂查询
创建视图
create view user_view as select * from user where id=1;
3、hive参数
hive-default.xml中的参数
4、hive的文件格式
4.1、自定义hive的文件格式
create table t1(...) stored as textfile;
--缺点:占用空间比较大
sequencefile 是包含键值对的二进制的文件存储格式,支持压缩可以节约存储空间。是hadoop领域的标准文件格式,但是在hadoop之外无法使用。
rcfile 是列式文件存储格式,适合压缩处理。对于有成百上千的字段而言,RCFile 更加适合。
5、调优
5.1、本地模式
对于小文件处理,如果分发到各个节点处理,网络传输等因素效率很低。
对于小数据集,运行时设置SET mapred.job.tracker=local;可以使用本地方式运行,即在hive客户端执行,而不是提交到hadoop集群执行。因此速度更快。
5.2、map side agg
row format, storage format,serde
row foramt 用户指定row foramt(行分隔)
delimited 子句用户处理有分隔符的文件;
escaped by 子句用户普通处理分隔符;
null defined as 子句用户指定空如何显示,默认是'\N';
serde 子句用户指定serde;
stored as textfile 用于指定处处文件必须是普通文件;
stored as sequencefile 用户指定存储文件可以被压缩;
inputformat和outputformat用户指定inputformat和outputformat的名称;
stored as parquet 指定列格式 parquet存储格式;
stored by 用于创建非本地表,如hbase表等;
7、DML
7.1、Alter Table
--表重命名
Alter TABLE table_name RENAME To new_table_name;
--修改表属性
ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES table_properties;
--修改注释
ALTER TABLE table_name SET SERDEPROPERTIES serde_paoperties;
--添加SerDe
ALTER TABLE table_name SET SERDE serde_class_name [WITH SERDEPROPERTIES serde_properties];
ALTER TABLE table_name SET SERDEPROPERTIES serde_properties;
--修改表存储
ALTER TABLE table_name CLUSTERED BY(col_name,col_name...) [STORED BY(col_name...)] INTO num_buckets BUCKETS;
7.2、Alter Partition
7.2.1、Add Partitions
ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION partition_spec [LOCATION 'location1'] partition_spec [LOCATION 'location2'];
7.2.2、Dynamic Partition
7.2.3、Rename Partition
ALTER TABLE table_name Partition partition_spec RENAME TO PARTITION partition_spec;
7.2.4、Recover Partitions
MSCK REPAIR TABLE table_name;
--会把已经位于HDFS的分区目录中,但是在metastore中没有的分区信息,自动添加到metastore中。
7.2.5、Drop Partitions
ALTER TABLE table_name DROP [IF EXISTS] PARTITION partition_spec, PARTITION partition_spec;
如果分区有些保护,可以使用下面语句;
ALTER TABLE table_name DROP [IF EXISTS] PARTITION partition_spec IGNORE PROTECTION;
7.3、Alter Column
7.3.1、Change Column Name/Type/Position/Comment
ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name col_type [COMMENT col_comment] [FIRST|ALTER column_name];
修改语句只会影响metastore,不会影响原始数据。
7.3.2、Add/Replace Columns
7.4、Create/Drop/Alter View
创建视图
CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [(column_name [COMMENT column_comment],...)] [COMMENT view_comment] [TBLPROPERTIES (property_name=property_value,...)] AS SELECT ...
视图仅是逻辑对象,在HDFS中没有存储。当基表改变时,视图定义不会改变,再次使用视图会报错。
--删除视图
DROP VIEW [IF EXISTS] view_name;
--修改视图定义
ALTER VIEW view_name AS select_statement;
7.5、Create/Drop Functions
7.6、Create/Drop/Grant/Revoke Roles and Privileges
7.7、Show
--显示数据库
SHOW DATABASES;
--显示表
SHOW TABLES [IN database_name];
--显示分区
SHOW PARTITIONS table_name;
--显示一部分分区
SHOW PARTITIONS [db_name].table_name [PARTITION(partition_desc)];
--显示表/分区扩展信息
SHOW TABLE EXTENDED [IN|FROM database_name] LIKE identifier_with_wildcards [PARTITION(partition_desc)];
7.8、Describe
7.9、Select
语法
[WITH CommonTableExpression (,CommonTableExpression)*] SELECT [ALL|DISTINCT] select_expr,select_expr,... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [[CLUSTER BY col_list] | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]] [LIMIT number]
7.9.1、where 子句
where 子句必须是布尔值,可以支持子查询
7.9.2、all and distinct
select 子句中默认是all,可以不写。Distinct 是去重。
7.9.3、基于partition的查询
7.9.4、having 子句
having子句相当于子查询。
7.9.5、limit子句
返回指定数量的数据,数据是任意的。
7.10、使用正则
7.11、group by 子句
7.12、join子句
table_reference JOIN table_factor [join_condition]
| table_reference {LEFT | RIGHT | FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition
|table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition
|table_reference CROSS JOIN table_reference [join_condition]
不使用join,使用逗号分隔表,也会认为是join操作。
默认,每个join操作会产生一个 M/R job
驱动表
多表联合的时候,非驱动表会被缓存,也可以通过STREAMTABL指定驱动表
10、Types
10.1、符合类型
hive array、map、struct使用
struct:struct 内部的数据可以通过Dot(.)来访问
map(k-v对):访问指定域可以通过["指定域名称"]进行。map["key"]
array:array中的数据为相同类型,通过下标访问内部数据(起始位置0)
10.1.1、struct使用
建表:
create table student_test(id INT,info struct<name:STRING,age:INT>)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ':';
--FIELDS TERMINATED BY :字段之间的分隔符
--COLLECTION ITEMS TERMINATED BY :一个字段各item的分隔符
数据示例:
1,小李:12
加载数据
load data local inpath 'data' into table student_test;
查询:
select info.age from student_test;
10.1.2、array的使用
创建表
create table array_table(name STRING,student_id_list array<INT>)
row format delimited
fields terminated by ','
collection items terminated by ':';
导入数据
load data local inpath 'data6' into table array_table;
查询
select student_id_list[] from array_table;
10.1.3、map使用
创建表
create table map_table(id STRING,pref map<string,int>)
row format delimited
fields terminated by '\t'
collection items terminated by ','
map keys terminated by ':';
导入数据
load data local inpath 'map_data' into table map_table;
查询
select perf['person'] from map_table;
11、ORC
ORC(optimized row columnar) 提供了更高效的方式存储hive数据。使用ORC,会提高读、写、处理数据的能力。
(1)每个task输出会产生一个文件,可以煎炒namenode的压力;
(2)支持datetime、decimal和复合类型;
(3)文件中可以存储轻量级的索引;
(4)支持数据类型的块压缩;
(5)使用多个RecordReader并发的读取相同的文件;
(6)ability to split files without scanning for markers;
(7)bound the amount of memory needed for reading or writing;
(8)metadata stored using Protocol Buffers,which allows addition and removal of fields;
12、CompressedStorage
压缩存储有时候可以获得更好的性能。
使用TextFile 存储时,可以使用GZIP或BZIP2进行压缩。操作如下:
CREATE TABLE raw(line STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n';
LOAD DATA LOCAL INPATH 'file.gz' INTO TABLE raw;
以上操作的缺点是hive在查下时不能 分割压缩文件,不能并行执行map。
更好的方式如下操作:
CREATE TABLE raw(line STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n';
CREATE TABLE raw_sequence(line STRING) STORED AS SEQUENCEFILE;
LOAD DATA LOCAL INPATH 'file.gz' INTO TABLE raw;
SET hive.exec.compress.output=true;
SET io.seqfile.compression.type=BLOCK; --NONE/RECORD/BLOCK
INSERT OVERWRITE TABLE raw_sequence SELECT * FROM raw;
把数据插入到另一张表,另一张表使用SequenceFile存储。
13、函数
13.1、常见函数
hive函数分为四大类:单行函数、聚合函数、表函数、分析函数。
在hive客户端输入show functions 中可以看到所有的函数。
查看函数的用法 show function function_name;
表函数:
explode()函数是把一个数组作为数据,输出时数组的每个元素作为单独一行。
示例:
select explode(array(1,23,4)) from dual;
select explode(map(1,11,2,22,4,44)) from dual;
*dual 是一个伪表,满足sql的语法select ... from ...;
*array是一个函数
posexplode()函数和explode()函数非常相似,增加的功能是返回结果带有位置信息,表示第几行。
parse_url_tuple()函数用户解析url信息。
示例:
select parse_url_tuple('http://www.test.com/a.html?key=k1&key2=k2#tag ','HOST','PATH','QUERY','QUERY:k1','QUERY:k2') from dual;
12.2、自定义函数
12.2.1、自定义单行函数
(1)继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF,覆盖其中的evaluate()方法,该方法的形参数量、类型,返回值类型,都不做限制。返回值只要是hive可以序列化的类型即可。
(2)打包成jar
(3)在hvie命令行下,执行命令ADD JAR ...jar;
(4)在hive命令行下,执行命令CREATE TEMPORARY FUNCTION xxx AS '函数全名称';
如果要删除函数,在hive命令行下,执行DROP TEMPORARY FUNCTION IF EXISTS xxx;
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