Hive详解(03) - hive基础使用

Hive数据类型

基本数据类型

对于Hive的String类型相当于数据库的varchar类型，该类型是一个可变的字符串，不过它不能声明其中最多能存储多少个字符，理论上它可以存储2GB的字符数。

集合数据类型

数据类型：STRUCT：

描述：和c语言中的struct类似，都可以通过"点"符号访问元素内容。

例如，如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用。

语法示例： struct<street:string, city:string>

数据类型：MAP

描述：MAP是一组键--值对元组集合，使用数组表示法可以访问数据。

例如，如果某个列的数据类型是MAP，其中键->值对是'first'->'John'和'last'->'Doe'，那么可以通过字段名['last']获取最后一个元素

语法示例：map<string, int>

数据类型：ARRAY

描述：数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合。这些变量称为数组的元素，每个数组元素都有一个编号，编号从零开始。例如，数组值为['John', 'Doe']，那么第2个元素可以通过数组名[1]进行引用。

语法示例：array<string>

类型转化

Hive的原子数据类型是可以进行隐式转换的，类似于Java的类型转换，例如某表达式使用INT类型，TINYINT会自动转换为INT类型，但是Hive不会进行反向转化，例如，某表达式使用TINYINT类型，INT不会自动转换为TINYINT类型，它会返回错误，除非使用CAST操作。

隐式类型转换规则如下

（1）任何整数类型都可以隐式地转换为一个范围更广的类型，如TINYINT可以转换成INT，INT可以转换成BIGINT。

（2）所有整数类型、FLOAT和STRING类型都可以隐式地转换成DOUBLE。

（3）TINYINT、SMALLINT、INT都可以转换为FLOAT。

（4）BOOLEAN类型不可以转换为任何其它的类型。

可以使用CAST操作显示进行数据类型转换

例如CAST('1' AS INT)将把字符串'1' 转换成整数1；如果强制类型转换失败，如执行CAST('X' AS INT)，表达式返回空值 NULL。

0: jdbc:hive2://hadoop102:10000> select '1'+2, cast('1'as int) + 2;

+------+------+--+

| _c0 | _c1 |

+------+------+--+

| 3.0 | 3 |

+------+------+--+

DDL数据定义（数据库和表的操作）

数据库操作

创建数据库

创建数据库语法：

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name

[COMMENT database_comment]

[LOCATION hdfs_path]

[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];

1）创建一个数据库，数据库在HDFS上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db。

hive (default)> create database db_hive;

2）避免要创建的数据库已经存在错误，增加if not exists判断。（标准写法）

hive (default)> create database if not exists db_hive;

3）创建一个数据库，指定数据库在HDFS上存放的位置

hive (default)> create database db_hive2 location '/db_hive2.db';

查询数据库

过滤显示查询的数据库

hive> show databases like 'db_hive*';

OK

db_hive

db_hive_1

显示数据库信息

hive> desc database db_hive;

OK

db_hive        hdfs://hadoop102:9000/user/hive/warehouse/db_hive.db    atguiguUSER

显示数据库详细信息，extended

hive> desc database extended db_hive;

OK

db_hive        hdfs://hadoop102:9000/user/hive/warehouse/db_hive.db    atguiguUSER

修改数据库

用户可以使用ALTER DATABASE命令为某个数据库的DBPROPERTIES设置键-值对属性值，来描述这个数据库的属性信息。

hive (default)> alter database db_hive set dbproperties('createtime'='20170830');

在hive中查看修改结果

hive> desc database extended db_hive;

db_name comment location owner_name owner_type parameters

db_hive hdfs://hadoop102:8020/user/hive/warehouse/db_hive.db atguigu USER {createtime=20170830}

删除数据库

表操作

创建表

（1）CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。

（2）EXTERNAL关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时可以指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），

在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。

（3）COMMENT：为表和列添加注释。

（4）PARTITIONED BY创建分区表

（5）CLUSTERED BY创建分桶表

（6）SORTED BY不常用，对桶中的一个或多个列另外排序

（7）ROW FORMAT DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char] | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]

用户在建表的时候可以自定义SerDe或者使用自带的SerDe。如果没有指定ROW FORMAT 或者ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的SerDe，Hive通过SerDe确定表的具体的列的数据。

SerDe是Serialize/Deserilize的简称，
hive使用Serde进行行对象的序列与反序列化。

（8）STORED AS指定存储文件类型

常用的存储文件类型：SEQUENCEFILE（二进制序列文件）、TEXTFILE（文本）、RCFILE（列式存储格式文件）

如果文件数据是纯文本，可以使用STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCEFILE。

（9）LOCATION ：指定表在HDFS上的存储位置。

（10）AS：后跟查询语句，根据查询结果创建表。

（11）LIKE允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。

理论

默认创建的表都是所谓的管理表，有时也被称为内部表。因为这种表，Hive会（或多或少地）控制着数据的生命周期。Hive默认情况下会将这些表的数据存储在由配置项hive.metastore.warehouse.dir(例如，/user/hive/warehouse)所定义的目录的子目录下。    当我们删除一个管理表时，Hive也会删除这个表中数据。管理表不适合和其他工具共享数据。

案例实操

（0）原始数据

1001    ss1

1002    ss2

1003    ss3

1004    ss4

1005    ss5

1006    ss6

1007    ss7

1008    ss8

（1）普通创建表

create table if not exists student(

id int, name string

)

row format delimited fields terminated by '\t'

stored as textfile

location '/user/hive/warehouse/student';

（2）根据查询结果创建表（查询的结果会添加到新创建的表中）

create table if not exists student2 as select id, name from student;

（3）根据已经存在的表结构创建表

create table if not exists student3 like student;

（4）查询表的类型

hive (default)> desc formatted student2;

Table Type: MANAGED_TABLE

理论

因为表是外部表，所以Hive并非认为其完全拥有这份数据。删除该表并不会删除掉这份数据，不过描述表的元数据信息会被删除掉。

内部表和外部表的使用场景

每天将收集到的网站日志定期流入HDFS文本文件。在外部表（原始日志表）的基础上做大量的统计分析，用到的中间表、结果表使用内部表存储，数据通过SELECT+INSERT进入内部表。

案例实操

分别创建部门和员工外部表，并向表中导入数据。

（0）原始数据

dept:

10    ACCOUNTING    1700

20    RESEARCH    1800

30    SALES    1900

40    OPERATIONS    1700

emp：

7369    SMITH    CLERK    7902    1980-12-17    800.00        20

7499    ALLEN    SALESMAN    7698    1981-2-20    1600.00    300.00    30

7521    WARD    SALESMAN    7698    1981-2-22    1250.00    500.00    30

7566    JONES    MANAGER    7839    1981-4-2    2975.00        20

7654    MARTIN    SALESMAN    7698    1981-9-28    1250.00    1400.00    30

7698    BLAKE    MANAGER    7839    1981-5-1    2850.00        30

7782    CLARK    MANAGER    7839    1981-6-9    2450.00        10

7788    SCOTT    ANALYST    7566    1987-4-19    3000.00        20

7839    KING    PRESIDENT        1981-11-17    5000.00        10

7844    TURNER    SALESMAN    7698    1981-9-8    1500.00    0.00    30

7876    ADAMS    CLERK    7788    1987-5-23    1100.00        20

7900    JAMES    CLERK    7698    1981-12-3    950.00        30

7902    FORD    ANALYST    7566    1981-12-3    3000.00        20

7934    MILLER    CLERK    7782    1982-1-23    1300.00        10

（1）上传数据到HDFS

hive (default)> dfs -mkdir /student;

hive (default)> dfs -put /opt/module/datas/student.txt /student;

（2）建表语句，创建外部表

创建部门表

create external table if not exists dept(

deptno int,

dname string,

loc int

)

row format delimited fields terminated by '\t';

创建员工表

create external table if not exists emp(

empno int,

ename string,

job string,

mgr int,

hiredate string,

sal double,

comm double,

deptno int)

row format delimited fields terminated by '\t';

（3）查看创建的表

hive (default)>show tables;

（4）查看表格式化数据

hive (default)> desc formatted dept;

Table Type: EXTERNAL_TABLE

（5）删除外部表

hive (default)> drop table dept;

外部表删除后，hdfs中的数据还在，但是metadata中dept的元数据已被删除

（1）查询表的类型

hive (default)> desc formatted student2;

Table Type: MANAGED_TABLE

（2）修改内部表student2为外部表

alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');

（3）查询表的类型

hive (default)> desc formatted student2;

Table Type: EXTERNAL_TABLE

（4）修改外部表student2为内部表

alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='FALSE');

（5）查询表的类型

hive (default)> desc formatted student2;

Table Type: MANAGED_TABLE

注意：('EXTERNAL'='TRUE')和('EXTERNAL'='FALSE')为固定写法，区分大小写！

修改表

1）语法

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name

2）实操案例

hive (default)> alter table dept_partition2 rename to dept_partition3;

详见分区表和分桶表章节

语法

（1）更新列

ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]

（2）增加和替换列

ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)

注：ADD是代表新增一字段，字段位置在所有列后面(partition列前)，REPLACE则是表示替换表中所有字段。

实操案例

（1）查询表结构

hive> desc dept;

（2）添加列

hive (default)> alter table dept add columns(deptdesc string);

（3）查询表结构

hive> desc dept;

（4）更新列

hive (default)> alter table dept change column deptdesc desc string;

（5）查询表结构

hive> desc dept;

（6）替换列

hive (default)> alter table dept replace columns(deptno string, dname string, loc string);

（7）查询表结构

hive> desc dept;

删除表

hive (default)> drop table dept;

DML数据操作

数据导入

语法

hive> load data [local] inpath '数据的path' [overwrite] into table student [partition (partcol1=val1,…)];

（1）load data:表示加载数据

（2）local:表示从本地加载数据到hive表；否则从HDFS加载数据到hive表

（3）inpath:表示加载数据的路径

（4）overwrite:表示覆盖表中已有数据，否则表示追加

（5）into table:表示加载到哪张表

（6）student:表示具体的表

（7）partition:表示上传到指定分区

实操案例

（0）创建一张表

hive (default)> create table student(id string, name string) row format delimited fields terminated by '\t';

（1）加载本地文件到hive

hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/datas/student.txt' into table default.student;

（2）加载HDFS文件到hive中

上传文件到HDFS

hive (default)> dfs -put /opt/module/hive/datas/student.txt /user/atguigu/hive;

加载HDFS上数据

hive (default)> load data inpath '/user/atguigu/hive/student.txt' into table default.student;

（3）加载数据覆盖表中已有的数据

上传文件到HDFS

hive (default)> dfs -put /opt/module/datas/student.txt /user/atguigu/hive;

加载数据覆盖表中已有的数据

hive (default)> load data inpath '/user/atguigu/hive/student.txt' overwrite into table default.student;

1）创建一张表

hive (default)> create table student_par(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t';

2）基本插入数据

hive (default)> insert into table student_par values(1,'wangwu'),(2,'zhaoliu');

3）基本模式插入（根据单张表查询结果）

hive (default)> insert overwrite table student_par select id, name from student ;

insert into：以追加数据的方式插入到表或分区，原有数据不会删除

insert overwrite：会覆盖表中已存在的数据

注意：insert不支持插入部分字段

4）多表（多分区）插入模式（根据多张表查询结果）

hive (default)> from student

insert overwrite table student partition(month='201707')

select id, name where month='201709'

insert overwrite table student partition(month='201706')

select id, name where month='201709';

根据查询结果创建表（查询的结果会添加到新创建的表中）

create table if not exists student3 as select id, name from student;

1）上传数据到hdfs上

hive (default)> dfs -mkdir /student;

hive (default)> dfs -put /opt/module/datas/student.txt /student;

2）创建表，并指定在hdfs上的位置

hive (default)> create external table if not exists student5(id int, name string)

row format delimited fields terminated by '\t'

location '/student;

3）查询数据

hive (default)> select * from student5;

注意：先用export导出后，再将数据导入。

hive (default)> import table student2 from '/user/hive/warehouse/export/student';

数据导出

1）将查询的结果导出到本地

hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/export/student' select * from student;

2）将查询的结果格式化导出到本地

hive(default)>insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/export/student1' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' select * from student;

3）将查询的结果导出到HDFS上(没有local)

hive (default)> insert overwrite directory '/user/atguigu/student2' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' select * from student;

基本语法：（hive -f/-e 执行语句或者脚本 > file）

[hadoop@hadoop102 hive]$ bin/hive -e 'select * from default.student;' >/opt/module/hive/datas/export/student4.txt;

export和import主要用于两个Hadoop平台集群之间Hive表迁移。

详情参考sqoop详解内容

注意：Truncate只能删除管理表，不能删除外部表中数据

hive (default)> truncate table student;

基本查询

查询语句语法：

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...

FROM table_reference

[WHERE where_condition]

[GROUP BY col_list]

[ORDER BY col_list]

[CLUSTER BY col_list

| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]

]

[LIMIT number]

官网查询手册地址：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select

全表和特定列查询

  • 数据准备

原始数据

dept:

10    ACCOUNTING    1700

20    RESEARCH    1800

30    SALES    1900

40    OPERATIONS    1700

emp：

7369    SMITH    CLERK    7902    1980-12-17    800.00        20

7499    ALLEN    SALESMAN    7698    1981-2-20    1600.00    300.00    30

7521    WARD    SALESMAN    7698    1981-2-22    1250.00    500.00    30

7566    JONES    MANAGER    7839    1981-4-2    2975.00        20

7654    MARTIN    SALESMAN    7698    1981-9-28    1250.00    1400.00    30

7698    BLAKE    MANAGER    7839    1981-5-1    2850.00        30

7782    CLARK    MANAGER    7839    1981-6-9    2450.00        10

7788    SCOTT    ANALYST    7566    1987-4-19    3000.00        20

7839    KING    PRESIDENT        1981-11-17    5000.00        10

7844    TURNER    SALESMAN    7698    1981-9-8    1500.00    0.00    30

7876    ADAMS    CLERK    7788    1987-5-23    1100.00        20

7900    JAMES    CLERK    7698    1981-12-3    950.00        30

7902    FORD    ANALYST    7566    1981-12-3    3000.00        20

7934    MILLER    CLERK    7782    1982-1-23    1300.00        10

（1）创建部门表

create table if not exists dept(

deptno int,

dname string,

loc int

)

row format delimited fields terminated by '\t';

（2）创建员工表

create table if not exists emp(

empno int,

ename string,

job string,

mgr int,

hiredate string,

sal double,

comm double,

deptno int)

row format delimited fields terminated by '\t';

（3）导入数据

load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into tabledept;

load data local inpath '/opt/module/datas/emp.txt' into table emp;

（1）SQL 语言大小写不敏感。

（2）SQL 可以写在一行或者多行

（3）关键字不能被缩写也不能分行

（4）各子句一般要分行写。

（5）使用缩进提高语句的可读性。

1）重命名一个列

2）便于计算

3）紧跟列名，也可以在列名和别名之间加入关键字'AS'

4）案例

查询名称和部门

hive (default)> select ename AS name, deptno dn from emp;

算术运算符

运算符 描述

A+B    A和B 相加

A-B    A减去B

A*B    A和B 相乘

A/B    A除以B

A%B    A对B取余

A&B    A和B按位取与

A|B    A和B按位取或

A^B    A和B按位取异或

~A    A按位取反

案例实操：查询出所有员工的薪水后加1显示。

hive (default)> select sal +1 from emp;

常用函数

1）求总行数（count）

hive (default)> select count(*) cnt from emp;

2）求工资的最大值（max）

hive (default)> select max(sal) max_sal from emp;

3）求工资的最小值（min）

hive (default)> select min(sal) min_sal from emp;

4）求工资的总和（sum）

hive (default)> select sum(sal) sum_sal from emp;

5）求工资的平均值（avg）

hive (default)> select avg(sal) avg_sal from emp;

Limit语句

典型的查询会返回多行数据。LIMIT子句用于限制返回的行数。

hive (default)> select * from emp limit 5;

hive (default)> select * from emp limit 2,3;

Where语句

1）使用WHERE子句，将不满足条件的行过滤掉

2）WHERE子句紧随FROM子句

3）案例

查询出薪水大于1000的所有员工

hive (default)> select * from emp where sal >1000;

注意：where子句中不能使用字段别名。

比较运算符（Between/In/ Is Null）

1）下面描述了谓词操作符，这些操作符同样可以用于JOIN…ON和HAVING语句中。

操作符：支持的数据类型：描述

A=B：基本数据类型：如果A等于B则返回TRUE，反之返回FALSE

A<=>B：基本数据类型：如果A和B都为NULL，则返回TRUE，如果一边为NULL，返回False

A<>B, A!=B：基本数据类型：A或者B为NULL则返回NULL；如果A不等于B，则返回TRUE，反之返回FALSE

A<B：基本数据类型：A或者B为NULL，则返回NULL；如果A小于B，则返回TRUE，反之返回FALSE

A<=B：基本数据类型：A或者B为NULL，则返回NULL；如果A小于等于B，则返回TRUE，反之返回FALSE

A>B：基本数据类型：A或者B为NULL，则返回NULL；如果A大于B，则返回TRUE，反之返回FALSE

A>=B：基本数据类型：A或者B为NULL，则返回NULL；如果A大于等于B，则返回TRUE，反之返回FALSE

A [NOT] BETWEEN B AND C：基本数据类型：如果A，B或者C任一为NULL，则结果为NULL。如果A的值大于等于B而且小于或等于C，则结果为TRUE，反之为FALSE。如果使用NOT关键字则可达到相反的效果。

A IS NULL：所有数据类型：如果A等于NULL，则返回TRUE，反之返回FALSE

A IS NOT NULL：所有数据类型：如果A不等于NULL，则返回TRUE，反之返回FALSE

IN(数值1, 数值2)：所有数据类型：使用 IN运算显示列表中的值

A [NOT] LIKE B：STRING 类型：B是一个SQL下的简单正则表达式，也叫通配符模式，如果A与其匹配的话，则返回TRUE；反之返回FALSE。B的表达式说明如下：'x%'表示A必须以字母'x'开头，'%x'表示A必须以字母'x'结尾，而'%x%'表示A包含有字母'x',可以位于开头，结尾或者字符串中间。如果使用NOT关键字则可达到相反的效果。

A RLIKE B, A REGEXP B：STRING 类型：B是基于java的正则表达式，如果A与其匹配，则返回TRUE；反之返回FALSE。匹配使用的是JDK中的正则表达式接口实现的，因为正则也依据其中的规则。例如，正则表达式必须和整个字符串A相匹配，而不是只需与其字符串匹配。

案例实操

（1）查询出薪水等于5000的所有员工

hive (default)> select * from emp where sal =5000;

（2）查询工资在500到1000的员工信息

hive (default)> select * from emp where sal between 500 and 1000;

（3）查询comm为空的所有员工信息

hive (default)> select * from emp where comm is null;

（4）查询工资是1500或5000的员工信息

hive (default)> select * from emp where sal IN (1500, 5000);

Like和RLike

1）使用LIKE运算选择类似的值

2）选择条件可以包含字符或数字:

% 代表零个或多个字符(任意个字符)。

_ 代表一个字符。

3）RLIKE子句

RLIKE子句是Hive中这个功能的一个扩展，其可以通过Java的正则表达式这个更强大的语言来指定匹配条件。

4）案例实操

（1）查找名字以A开头的员工信息

hive (default)> select * from emp where ename LIKE 'A%';

（2）查找名字中第二个字母为A的员工信息

hive (default)> select * from emp where ename LIKE '_A%';

（3）查找名字中带有A的员工信息

hive (default)> select * from emp where ename RLIKE '[A]';

逻辑运算符（And/Or/Not）

操作符：含义

AND：逻辑并

OR：逻辑或

NOT：逻辑否

1）案例实操

（1）查询薪水大于1000，部门是30

hive (default)> select * from emp where sal>1000 and deptno=30;

（2）查询薪水大于1000，或者部门是30

hive (default)> select * from emp where sal>1000 or deptno=30;

（3）查询除了20部门和30部门以外的员工信息

hive (default)> select * from emp where deptno not IN(30, 20);

分组

Group By语句

GROUP BY语句通常会和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列队结果进行分组，然后对每个组执行聚合操作。

案例实操：

（1）计算emp表每个部门的平均工资

hive (default)> select t.deptno, avg(t.sal) avg_sal from emp t group by t.deptno;

（2）计算emp每个部门中每个岗位的最高薪水

hive (default)> select t.deptno, t.job, max(t.sal) max_sal from emp t group by t.deptno, t.job;

Having语句

1）having与where不同点

（1）where后面不能写分组函数，而having后面可以使用分组函数。

（2）having只用于group by分组统计语句。

2）案例实操

（1）求每个部门的平均薪水大于2000的部门

求每个部门的平均工资

hive (default)> select deptno, avg(sal) from emp group by deptno;

求每个部门的平均薪水大于2000的部门

hive (default)> select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno having avg_sal > 2000;

关联查询Join语句

等值Join

Hive支持通常的SQL JOIN语句。

案例实操

（1）根据员工表和部门表中的部门编号相等，查询员工编号、员工名称和部门名称；

hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;

表的别名

1）好处

（1）使用别名可以简化查询。

（2）使用表名前缀可以提高执行效率。

2）案例实操

合并员工表和部门表

hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;

内连接

内连接：只有进行连接的两个表中都存在与连接条件相匹配的数据才会被保留下来。

hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;

左外连接

左外连接：JOIN操作符左边表中符合WHERE子句的所有记录将会被返回。

hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e left join dept d on e.deptno = d.deptno;

右外连接

右外连接：JOIN操作符右边表中符合WHERE子句的所有记录将会被返回。

hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e right join dept d on e.deptno = d.deptno;

满外连接

满外连接：将会返回所有表中符合WHERE语句条件的所有记录。如果任一表的指定字段没有符合条件的值的话，那么就使用NULL值替代。

hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e full join dept d on e.deptno = d.deptno;

多表连接

注意：连接 n个表，至少需要n-1个连接条件。例如：连接三个表，至少需要两个连接条件。

原始数据

1700    Beijing

1800    London

1900    Tokyo

创建位置表

create table if not exists location(

loc int,

loc_name string

)

row format delimited fields terminated by '\t';

导入数据

hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/location.txt' into table location;

多表连接查询

hive (default)>SELECT e.ename, d.dname, l.loc_name FROM emp e

JOIN dept d ON d.deptno = e.deptno

JOIN location l ON d.loc = l.loc;

大多数情况下，Hive会对每对JOIN连接对象启动一个MapReduce任务。本例中会首先启动一个MapReduce job对表e和表d进行连接操作，然后会再启动一个MapReduce job将第一个MapReduce job的输出和表l;进行连接操作。

注意：为什么不是表d和表l先进行连接操作呢？这是因为Hive总是按照从左到右的顺序执行的。

优化：当对3个或者更多表进行join连接时，如果每个on子句都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个MapReduce job。

笛卡尔积

1）笛卡尔积会在下面条件下产生

（1）省略连接条件

（2）连接条件无效

（3）所有表中的所有行互相连接

2）案例实操

hive (default)> select empno, dname from emp, dept;

排序

全局排序（Order By）

Order By：全局排序，只有一个Reducer

1）使用 ORDER BY 子句排序

ASC（ascend）: 升序（默认）

DESC（descend）: 降序

2）ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾

3）案例实操

（1）查询员工信息按工资升序排列

hive (default)> select * from emp order by sal;

（2）查询员工信息按工资降序排列

hive (default)> select * from emp order by sal desc;

按照别名排序

按照员工薪水的2倍排序

hive (default)> select ename, sal*2 twosal from emp order by twosal;

多个列排序

按照部门和工资升序排序

hive (default)> select ename, deptno, sal from emp order by deptno, sal ;

每个Reduce内部排序（Sort By）

Sort By：对于大规模的数据集order by的效率非常低。在很多情况下，并不需要全局排序，此时可以使用sort by。

Sort by为每个reducer产生一个排序文件。每个Reducer内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。

1）设置reduce个数

hive (default)> set mapreduce.job.reduces=3;

2）查看设置reduce个数

hive (default)> set mapreduce.job.reduces;

3）根据部门编号降序查看员工信息

hive (default)> select * from emp sort by deptno desc;

4）将查询结果导入到文件中（按照部门编号降序排序）

hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/sortby-result' select * from emp sort by deptno desc;

分区（Distribute By）

Distribute By： 在有些情况下，需要控制某个特定行应该到哪个reducer，通常是为了进行后续的聚集操作。distribute by子句可以做这件事。distribute by类似MR中partition（自定义分区），进行分区，结合sort by使用。

对于distribute by进行测试，一定要分配多reduce进行处理，否则无法看到distribute by的效果。

案例实操：

先按照部门编号分区，再按照员工编号降序排序。

hive (default)> set mapreduce.job.reduces=3;

hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;

注意：

distribute by的分区规则是根据分区字段的hash码与reduce的个数进行模除后，余数相同的分到一个区。

Hive要求DISTRIBUTE BY语句要写在SORT BY语句之前。

Cluster By

当distribute by和sort by字段相同时，可以使用cluster by方式。

cluster by除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是升序排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC。

（1）以下两种写法等价

hive (default)> select * from emp cluster by deptno;

hive (default)> select * from emp distribute by deptno sort by deptno;

注意：按照部门编号分区，不一定就是固定死的数值，可以是20号和30号部门分到一个分区里面去。

分区表和分桶表

分区表

分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。

引入分区表（需要根据日期对日志进行管理, 通过部门信息模拟）

dept_20200401.log

dept_20200402.log

dept_20200403.log

……

注意：分区字段不能是表中已经存在的数据，可以将分区字段看作表的伪列。

数据准备

dept_20200401.log

10    ACCOUNTING    1700

20    RESEARCH    1800

dept_20200402.log

30    SALES    1900

40    OPERATIONS    1700

dept_20200403.log

50    TEST    2000

60    DEV    1900

加载数据

hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept_20200401.log' into table dept_partition partition(day='20200401');

hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept_20200402.log' into table dept_partition partition(day='20200402');

hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept_20200403.log' into table dept_partition partition(day='20200403');

注意：分区表加载数据时，必须指定分区

单分区查询

hive (default)> select * from dept_partition where day='20200401';

多分区联合查询

hive (default)> select * from dept_partition where day='20200401'

union select * from dept_partition where day='20200402'

union select * from dept_partition where day='20200403';

hive (default)> select * from dept_partition where day='20200401' or day='20200402' or day='20200403' ;

创建单个分区

hive (default)> alter table dept_partition add partition(day='20200404') ;

同时创建多个分区

hive (default)> alter table dept_partition add partition(day='20200405') partition(day='20200406');

删除单个分区

hive (default)> alter table dept_partition drop partition (day='20200406');

同时删除多个分区

hive (default)> alter table dept_partition drop partition (day='20200404'), partition(day='20200405');

二级分区

思考: 如何一天的日志数据量也很大，如何再将数据拆分?

  • hive (default)> create table dept_partition2(

    deptno int, dname string, loc string

    )

    partitioned by (day string, hour string)

    row format delimited fields terminated by '\t';
  • 正常的加载数据

（1）加载数据到二级分区表中

hive (default)> load data local inpath '/opt/module`/hive/datas/dept_20200401.log' into table dept_partition2 partition(day='20200401', hour='12');

（2）查询分区数据

hive (default)> select * from dept_partition2 where day='20200401' and hour='12';

（1）方式一：上传数据后修复

上传数据

hive (default)> dfs -mkdir –p /user/hive/warehouse/mydb.db/dept_partition2/day=20200401/hour=13;

hive (default)> dfs -put /opt/module/datas/dept_20200401.log /user/hive/warehouse/mydb.db/dept_partition2/day=20200401/hour=13;

查询数据（查询不到刚上传的数据）

hive (default)> select * from dept_partition2 where day='20200401' and hour='13';

执行修复命令

hive> msck repair table dept_partition2;

再次查询数据

hive (default)> select * from dept_partition2 where day='20200401' and hour='13';

（2）方式二：上传数据后添加分区

上传数据

hive (default)> dfs -mkdir –p /user/hive/warehouse/mydb.db/dept_partition2/day=20200401/hour=14;

hive (default)> dfs -put /opt/module/hive/datas/dept_20200401.log /user/hive/warehouse/mydb.db/dept_partition2/day=20200401/hour=14;

执行添加分区

hive (default)> alter table dept_partition2 add partition(day='201709',hour='14');

查询数据

hive (default)> select * from dept_partition2 where day='20200401' and hour='14';

（3）方式三：创建文件夹后load数据到分区

创建目录

hive (default)> dfs -mkdir –p /user/hive/warehouse/mydb.db/dept_partition2/day=20200401/hour=15;

上传数据

hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept_20200401.log' into table dept_partition2 partition(day='20200401',hour='15');

查询数据

hive (default)> select * from dept_partition2 where day='20200401' and hour='15';

动态分区

关系型数据库中，对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，只不过，使用Hive的动态分区，需要进行相应的配置。

（1）开启动态分区功能（默认true，开启）

hive.exec.dynamic.partition=true

（2）设置为非严格模式（动态分区的模式，默认strict，表示必须指定至少一个分区为静态分区，nonstrict模式表示允许所有的分区字段都可以使用动态分区。）

hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict

（3）在所有执行MR的节点上，最大一共可以创建多少个动态分区。默认1000

hive.exec.max.dynamic.partitions=1000

（4）在每个执行MR的节点上，最大可以创建多少个动态分区。该参数需要根据实际的数据来设定。比如：源数据中包含了一年的数据，即day字段有365个值，那么该参数就需要设置成大于365，如果使用默认值100，则会报错。

hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100

（5）整个MR Job中，最大可以创建多少个HDFS文件。默认100000

hive.exec.max.created.files=100000

（6）当有空分区生成时，是否抛出异常。一般不需要设置。默认false

hive.error.on.empty.partition=false

需求：将dept表中的数据按照地区（loc字段），插入到目标表dept_partition的相应分区中。

（1）创建目标分区表

hive (default)> create table dept_partition_dy(id int, name string) partitioned by (loc int) row format delimited fields terminated by '\t';

（2）设置动态分区

set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;

hive (default)> insert into table dept_partition_dy partition(loc) select deptno, dname, loc from dept;

（3）查看目标分区表的分区情况

hive (default)> show partitions dept_partition;

思考：目标分区表是如何匹配到分区字段的？

分桶表

分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区。对于一张表或者分区，Hive 可以进一步组织成桶，也就是更为细粒度的数据范围划分。

分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。

分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。

（1）数据准备

1001    ss1

1002    ss2

1003    ss3

1004    ss4

1005    ss5

1006    ss6

1007    ss7

1008    ss8

1009    ss9

1010    ss10

1011    ss11

1012    ss12

1013    ss13

1014    ss14

1015    ss15

1016    ss16

（2）创建分桶表

create table stu_bucket(id int, name string)

clustered by(id)

into 4 buckets

row format delimited fields terminated by '\t';

（3）查看表结构

hive (default)> desc formatted stu_bucket;

Num Buckets: 4

（4）导入数据到分桶表中，load的方式

hive (default)> load data inpath '/student.txt' into table stu_bucket;

（5）查看创建的分桶表中是否分成4个桶

（6）查询分桶的数据

hive(default)> select * from stu_buck;

（7）分桶规则：

根据结果可知：Hive的分桶采用对分桶字段的值进行哈希，然后除以桶的个数求余的方 式决定该条记录存放在哪个桶当中

（1）reduce的个数设置为-1,让Job自行决定需要用多少个reduce或者将reduce的个数设置为大于等于分桶表的桶数

（2）从hdfs中load数据到分桶表中，避免本地文件找不到问题

（3）不要使用本地模式

抽样查询

对于非常大的数据集，有时用户需要使用的是一个具有代表性的查询结果而不是全部结果。Hive可以通过对表进行抽样来满足这个需求。

语法: TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y)

查询表stu_buck中的数据。

hive (default)> select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 4 on id);

注意：x的值必须小于等于y的值，否则报错：

FAILED: SemanticException [Error 10061]: Numerator should not be bigger than denominator in sample clause for table stu_buck

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