Hive学习之路（十）Hive的高级操作

一、负责数据类型

1、array

现有数据如下：

1 huangbo guangzhou,xianggang,shenzhen a1:30,a2:20,a3:100 beijing,112233,13522334455,500
2	xuzheng	xianggang	b2:50,b3:40	tianjin,223344,13644556677,600
3	wangbaoqiang	beijing,zhejinag	c1:200	chongqinjg,334455,15622334455,20

建表语句

use class;
create table cdt(
id int,
name string,
work_location array<string>,
piaofang map<string,bigint>,
address struct<location:string,zipcode:int,phone:string,value:int>)
row format delimited
fields terminated by "\t"
collection items terminated by ","
map keys terminated by ":"
lines terminated by "\n";

导入数据

0: jdbc:hive2://hadoop3:10000> load data local inpath "/home/hadoop/cdt.txt" into table cdt;

查询语句

select * from cdt;

select name from cdt;

select work_location from cdt;

select work_location[] from cdt;

select work_location[] from cdt;

2、map

建表语句、导入数据同1

查询语句

select piaofang from cdt;

select piaofang["a1"] from cdt;

3、struct

建表语句、导入数据同1

查询语句

select address from cdt;

select address.location from cdt;

4、uniontype

很少使用

参考资料：http://yugouai.iteye.com/blog/1849192

二、视图

1、Hive 的视图和关系型数据库的视图区别

和关系型数据库一样，Hive 也提供了视图的功能，不过请注意，Hive 的视图和关系型数据库的数据还是有很大的区别：

　　（1）只有逻辑视图，没有物化视图；

　　（2）视图只能查询，不能 Load/Insert/Update/Delete 数据；

　　（3）视图在创建时候，只是保存了一份元数据，当查询视图的时候，才开始执行视图对应的那些子查询

2、Hive视图的创建语句

create view view_cdt as select * from cdt;

3、Hive视图的查看语句

show views;
desc view_cdt;-- 查看某个具体视图的信息

4、Hive视图的使用语句

select * from view_cdt;

5、Hive视图的删除语句

drop view view_cdt;

三、函数

1、内置函数

具体可看http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8744593.html

（1）查看内置函数

show functions;

（2）显示函数的详细信息

desc function substr;

（3）显示函数的扩展信息

desc function extended substr;

2、自定义函数UDF

当 Hive 提供的内置函数无法满足业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数。

UDF（user-defined function）作用于单个数据行，产生一个数据行作为输出。（数学函数，字符串函数）

UDAF（用户定义聚集函数 User- Defined Aggregation Funcation）：接收多个输入数据行，并产生一个输出数据行。（count，max）

UDTF（表格生成函数 User-Defined Table Functions）：接收一行输入，输出多行（explode）

(1) 简单UDF示例

A.　导入hive需要的jar包，自定义一个java类继承UDF，重载 evaluate 方法

ToLowerCase.java

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
 
public class ToLowerCase extends UDF{
 
    // 必须是 public，并且 evaluate 方法可以重载
    public String evaluate(String field) {
    String result = field.toLowerCase();
    return result;
    }
 
}

B.　打成 jar 包上传到服务器

C.　将 jar 包添加到 hive 的 classpath

add JAR /home/hadoop/udf.jar;

D.　创建临时函数与开发好的 class 关联起来

0: jdbc:hive2://hadoop3:10000> create temporary function tolowercase as 'com.study.hive.udf.ToLowerCase';

E.　至此，便可以在 hql 在使用自定义的函数

0: jdbc:hive2://hadoop3:10000> select tolowercase('HELLO');

(2) JSON数据解析UDF开发

现有原始 json 数据（rating.json）如下

{"movie":"1193","rate":"5","timeStamp":"978300760","uid":"1"}

{"movie":"661","rate":"3","timeStamp":"978302109","uid":"1"}

{"movie":"914","rate":"3","timeStamp":"978301968","uid":"1"}

{"movie":"3408","rate":"4","timeStamp":"978300275","uid":"1"}

{"movie":"2355","rate":"5","timeStamp":"978824291","uid":"1"}

{"movie":"1197","rate":"3","timeStamp":"978302268","uid":"1"}

{"movie":"1287","rate":"5","timeStamp":"978302039","uid":"1"}

{"movie":"2804","rate":"5","timeStamp":"978300719","uid":"1"}

{"movie":"594","rate":"4","timeStamp":"978302268","uid":"1"}

现在需要将数据导入到 hive 仓库中，并且最终要得到这么一个结果：

该怎么做、？？？（提示：可用内置 get_json_object 或者自定义函数完成）

A.　get_json_object(string json_string, string path)

返回值: string

说明：解析json的字符串json_string,返回path指定的内容。如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。这个函数每次只能返回一个数据项。

0: jdbc:hive2://hadoop3:10000> select get_json_object('{"movie":"594","rate":"4","timeStamp":"978302268","uid":"1"}','$.movie');

创建json表并将数据导入进去

0: jdbc:hive2://hadoop3:10000> create table json(data string);
No rows affected (0.983 seconds)
0: jdbc:hive2://hadoop3:10000> load data local inpath '/home/hadoop/json.txt' into table json;
No rows affected (1.046 seconds)
0: jdbc:hive2://hadoop3:10000>

0: jdbc:hive2://hadoop3:10000> select 
. . . . . . . . . . . . . . .> get_json_object(data,'$.movie') as movie 
. . . . . . . . . . . . . . .> from json；

B.　json_tuple(jsonStr, k1, k2, ...)

参数为一组键k1，k2……和JSON字符串，返回值的元组。该方法比 get_json_object 高效，因为可以在一次调用中输入多个键

0: jdbc:hive2://hadoop3:10000> select 
. . . . . . . . . . . . . . .>   b.b_movie,
. . . . . . . . . . . . . . .>   b.b_rate,
. . . . . . . . . . . . . . .>   b.b_timeStamp,
. . . . . . . . . . . . . . .>   b.b_uid 
. . . . . . . . . . . . . . .> from json a
. . . . . . . . . . . . . . .> lateral view json_tuple(a.data,'movie','rate','timeStamp','uid') b as b_movie,b_rate,b_timeStamp,b_uid;

(3) Transform实现

Hive 的 TRANSFORM 关键字提供了在 SQL 中调用自写脚本的功能。适合实现 Hive 中没有的功能又不想写 UDF 的情况

具体以一个实例讲解。

Json 数据： {"movie":"1193","rate":"5","timeStamp":"978300760","uid":"1"}

需求：把 timestamp 的值转换成日期编号

1、先加载 rating.json 文件到 hive 的一个原始表 rate_json

create table rate_json(line string) row format delimited;
load data local inpath '/home/hadoop/rating.json' into table rate_json;

2、创建 rate 这张表用来存储解析 json 出来的字段：

create table rate(movie int, rate int, unixtime int, userid int) row format delimited fields
terminated by '\t';

解析 json，得到结果之后存入 rate 表：

insert into table rate select
get_json_object(line,'$.movie') as moive,
get_json_object(line,'$.rate') as rate,
get_json_object(line,'$.timeStamp') as unixtime,
get_json_object(line,'$.uid') as userid
from rate_json;

3、使用 transform+python 的方式去转换 unixtime 为 weekday

先编辑一个 python 脚本文件

########python######代码
## vi weekday_mapper.py
#!/bin/python
import sys
import datetime
for line in sys.stdin:
 line = line.strip()
 movie,rate,unixtime,userid = line.split('\t')
 weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday()
 print '\t'.join([movie, rate, str(weekday),userid])

保存文件然后，将文件加入 hive 的 classpath：

hive>add file /home/hadoop/weekday_mapper.py;
hive> insert into table lastjsontable select transform(movie,rate,unixtime,userid)
using 'python weekday_mapper.py' as(movie,rate,weekday,userid) from rate;

创建最后的用来存储调用 python 脚本解析出来的数据的表：lastjsontable

create table lastjsontable(movie int, rate int, weekday int, userid int) row format delimited
fields terminated by '\t';

最后查询看数据是否正确

select distinct(weekday) from lastjsontable;

四、特殊分隔符处理

补充：hive 读取数据的机制：

1、首先用 InputFormat<默认是：org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat >的一个具体实现类读入文件数据，返回一条一条的记录（可以是行，或者是你逻辑中的“行”）

2、然后利用 SerDe<默认：org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe>的一个具体实现类，对上面返回的一条一条的记录进行字段切割

Hive 对文件中字段的分隔符默认情况下只支持单字节分隔符，如果数据文件中的分隔符是多字符的，如下所示：

01||huangbo

02||xuzheng

03||wangbaoqiang

1、使用RegexSerDe正则表达式解析

创建表

create table t_bi_reg(id string,name string)
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
with serdeproperties('input.regex'='(.*)\\|\\|(.*)','output.format.string'='%1$s %2$s')
stored as textfile;

导入数据并查询

0: jdbc:hive2://hadoop3:10000> load data local inpath '/home/hadoop/data.txt' into table t_bi_reg;
No rows affected (0.747 seconds)
0: jdbc:hive2://hadoop3:10000> select a.* from t_bi_reg a;

2、通过自定义InputFormat处理特殊分隔符