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HQL(Hive SQL)核心语法

陈铭
2023-02-04 / 0 评论 / 0 点赞 / 254 阅读 / 18,859 字 / 正在检测是否收录...

DDL(Data Definition Language)数据定义

数据库(database)

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, ...)];

案例

(1)创建一个数据库,不指定路径

hive (default)> create database db_hive1;

注:若不指定路径,其默认路径为${hive.metastore.warehouse.dir}/database_name.db
(2)创建一个数据库,指定路径

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

(3)创建一个数据库,带有dbproperties

hive (default)> create database db_hive3 with dbproperties('create_date'='2022-11-18');

查询数据库

展示所有数据库

语法
SHOW DATABASES [LIKE 'identifier_with_wildcards'];

注:like通配表达式说明:*表示任意个任意字符,|表示或的关系。

案例
hive> show databases like 'db_hive*';
OK
db_hive_1
db_hive_2

查看数据库信息

语法
DESCRIBE DATABASE [EXTENDED] db_name;
案例

(1)查看基本信息

hive> desc database db_hive3;
OK
db_hive		hdfs://hadoop100:8020/user/hive/warehouse/db_hive.db	cm	USER

(2)查看更多信息

hive> desc database extended db_hive3;
OK
db_name	comment	location	owner_name	owner_type	parameters
db_hive3		hdfs://hadoop100:8020/user/hive/warehouse/db_hive3.db	cm	USER	{create_date=2022-11-18}

修改数据库

用户可以使用alter database命令修改数据库某些信息,其中能够修改的信息包括dbproperties、location、owner user。需要注意的是:修改数据库location,不会改变当前已有表的路径信息,而只是改变后续创建的新表的默认的父目录。

语法

--修改dbproperties
ALTER DATABASE database_name SET DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...);

--修改location
ALTER DATABASE database_name SET LOCATION hdfs_path;

--修改owner user
ALTER DATABASE database_name SET OWNER USER user_name;

案例

(1)修改dbproperties

hive> ALTER DATABASE db_hive3 SET DBPROPERTIES ('create_date'='2022-11-20');

删除数据库

语法

DROP DATABASE [IF EXISTS] database_name [RESTRICT|CASCADE];

RESTRICT: 严格模式,若数据库不为空,则会删除失败,默认为该模式。
CASCADE: 级联模式,若数据库不为空,则会将库中的表一并删除。

案例

(1)删除空数据库

hive> drop database db_hive2;

(2)删除非空数据库

hive> drop database db_hive3 cascade;

切换当前数据库

USE database_name;

表(table)

创建表

语法

普通建表

(1)完整语法

CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name   
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) 
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
[ROW FORMAT row_format] 
[STORED AS file_format]
[LOCATION hdfs_path]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];

(2)关键字说明:
TEMPORARY
临时表,该表只在当前会话可见,会话结束,表会被删除。

EXTERNAL
外部表,与之相对应的是内部表(管理表)。管理表意味着Hive会完全接管该表,包括元数据和HDFS中的数据。而外部表则意味着Hive只接管元数据,而不完全接管HDFS中的数据。

data_type
Hive中的字段类型可分为基本数据类型和复杂数据类型。

Hive 说明 定义
tinyint 1byte有符号整数
smallint 2byte有符号整数
int 4byte有符号整数
bigint 8byte有符号整数
boolean 布尔类型,true或者false
float 单精度浮点数
double 双精度浮点数
decimal 十进制精准数字类型 decimal(16,2)
varchar 字符序列,需指定最大长度,最大长度的范围是[1,65535] varchar(32)
string 字符串,无需指定最大长度
timestamp 时间类型
binary 二进制数据

基本数据类型如下:

类型 说明 定义 取值
array 数组是一组相同类型的值的集合 array<string> arr[0]
map map是一组相同类型的键-值对集合 map<string, int> map[‘key’]
struct 结构体由多个属性组成,每个属性都有自己的属性名和数据类型 struct<id:int, name:string> struct.id

Hive的基本数据类型可以做类型转换,转换的方式包括隐式转换以及显示转换。
方式一:隐式转换
具体规则如下:
a. 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。
b. 所有整数类型、float和string类型都可以隐式地转换成double。
c. tinyint、smallint、int都可以转换为float。
d. boolean类型不可以转换为任何其它的类型。
详情可参考Hive官方说明:Allowed Implicit Conversions
方式二:显示转换
可以借助cast函数完成显示的类型转换
a.语法

cast(expr as <type>) 

b.案例

hive (default)> select '1' + 2, cast('1' as int) + 2;

_c0	   _c1
3.0	    3

PARTITIONED BY
创建分区表

CLUSTERED BY … SORTED BY…INTO … BUCKETS
创建分桶表

ROW FORMAT
指定SERDE,SERDE是Serializer and Deserializer的简写。Hive使用SERDE序列化和反序列化每行数据。详情可参考 Hive-Serde。语法说明如下:

语法一: DELIMITED关键字表示对文件中的每个字段按照特定分割符进行分割,其会使用默认的SERDE对每行数据进行序列化和反序列化。

ROW FORAMT DELIMITED 
[FIELDS TERMINATED BY char] 
[COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] 
[MAP KEYS TERMINATED BY char] 
[LINES TERMINATED BY char] 
[NULL DEFINED AS char];

注:

  • fields terminated by :列分隔符
  • collection items terminated by : map、struct和array中每个元素之间的分隔符
  • map keys terminated by :map中的key与value的分隔符
  • lines terminated by :行分隔符

语法二: SERDE关键字可用于指定其他内置的SERDE或者用户自定义的SERDE。例如JSON SERDE,可用于处理JSON字符串。
ROW FORMAT SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value,property_name=property_value, …)]

STORED AS
指定文件格式,常用的文件格式有,textfile(默认值),sequence file,orc file、parquet file等等。

LOCATION
指定表所对应的HDFS路径,若不指定路径,其默认值为
${hive.metastore.warehouse.dir}/db_name.db/table_name

TBLPROPERTIES
用于配置表的一些KV键值对参数


(3)Create Table As Select(CTAS)建表
该语法允许用户利用select查询语句返回的结果,直接建表,表的结构和查询语句的结构保持一致,且保证包含select查询语句放回的内容。

CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name 
[COMMENT table_comment] 
[ROW FORMAT row_format] 
[STORED AS file_format] 
[LOCATION hdfs_path]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];

[AS select_statement]

(4)Create Table Like语法
该语法允许用户复刻一张已经存在的表结构,与上述的CTAS语法不同,该语法创建出来的表中不包含数据。

CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
[LIKE exist_table_name]
[ROW FORMAT row_format] 
[STORED AS file_format] 
[LOCATION hdfs_path]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];

案例

内部表与外部表

(1)内部表
Hive中默认创建的表都是的内部表,有时也被称为管理表。对于内部表,Hive会完全管理表的元数据和数据文件。
创建内部表如下:

create table if not exists student(
    id int, 
    name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/user/hive/warehouse/student';

准备其需要的文件如下,注意字段之间的分隔符。

vim /opt/module/datas/student.txt

1001	student1
1002	student2
1003	student3
1004	student4
1005	student5
1006	student6
1007	student7
1008	student8
1009	student9
1010	student10
1011	student11
1012	student12
1013	student13
1014	student14
1015	student15
1016	student16

上传文件到Hive表指定的路径

hadoop fs -put student.txt /user/hive/warehouse/student

删除表,观察数据HDFS中的数据文件是否还在

hive (default)> drop table student;

(2)外部表
外部表通常可用于处理其他工具上传的数据文件,对于外部表,Hive只负责管理元数据,不负责管理HDFS中的数据文件。
创建外部表如下:

create external table if not exists student(
    id int, 
    name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/user/hive/warehouse/student';

上传文件到Hive表指定的路径

hadoop fs -put student.txt /user/hive/warehouse/student

删除表,观察数据HDFS中的数据文件是否还在

hive (default)> drop table student;
SERDE和复杂数据类型

本案例重点练习SERDE和复杂数据类型的使用。
若现有如下格式的JSON文件需要由Hive进行分析处理,请考虑如何设计表?
注:以下内容为格式化之后的结果,文件中每行数据为一个完整的JSON字符串。

{
    "name": "dasongsong",
    "friends": [
        "bingbing",
        "lili"
    ],
    "students": {
        "xiaohaihai": 18,
        "xiaoyangyang": 16
    },
    "address": {
        "street": "hui long guan",
        "city": "beijing",
        "postal_code": 10010
    }
}

我们可以考虑使用专门负责JSON文件的JSON Serde,设计表字段时,表的字段与JSON字符串中的一级字段保持一致,对于具有嵌套结构的JSON字符串,考虑使用合适复杂数据类型保存其内容。最终设计出的表结构如下:

hive>
create table teacher
(
    name     string,
    friends  array<string>,
    students map<string,int>,
    address  struct<city:string,street:string,postal_code:int>
)
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
location '/user/hive/warehouse/teacher';

创建该表,并准备以下文件。注意,需要确保文件中每行数据都是一个完整的JSON字符串,JSON SERDE才能正确的处理。

vim /opt/module/datas/teacher.txt

{"name":"dasongsong","friends":["bingbing","lili"],"students":{"xiaohaihai":18,"xiaoyangyang":16},"address":{"street":"hui long guan","city":"beijing","postal_code":10010}}

上传文件到Hive表指定的路径

hadoop fs -put teacher.txt /user/hive/warehouse/teacher

尝试从复杂数据类型的字段中取值

create table as select和create table like

(1)create table as select

hive>
create table teacher1 as select * from teacher;

(2)create table like

hive>
create table teacher2 like teacher;

查看表

展示所有表

语法
SHOW TABLES [IN database_name] LIKE ['identifier_with_wildcards'];

注:like通配表达式说明:*表示任意个任意字符,|表示或的关系。

案例
hive> show tables like 'stu*';

查看表信息

语法
DESCRIBE [EXTENDED | FORMATTED] [db_name.]table_name

注:EXTENDED:展示详细信息
FORMATTED:对详细信息进行格式化的展示

案例

查看基本信息

hive> desc stu;

查看更多信息

hive> desc formatted stu;

修改表

重命名表

语法
ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
案例
hive (default)> alter table stu rename to stu1;

修改列信息

语法

增加列
该语句允许用户增加新的列,新增列的位置位于末尾。

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

更新列
该语句允许用户修改指定列的列名、数据类型、注释信息以及在表中的位置。

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

替换列
该语句允许用户用新的列集替换表中原有的全部列。

ALTER TABLE table_name REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...);
案例

(1)查询表结构

hive (default)> desc stu;

(2)添加列

hive (default)> alter table stu add columns(age int);

(3)查询表结构

hive (default)> desc stu;

(4)更新列

hive (default)> alter table stu change column age ages double;

(6)替换列

hive (default)> alter table stu replace columns(id int, name string);

删除表

语法

DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;

案例

hive (default)> drop table stu;

清空表

语法

TRUNCATE [TABLE] table_name

注意:truncate只能清空管理表,不能删除外部表中数据。

案例

hive (default)> truncate table student;

DML(Data Manipulation Language)数据操作

Load

Load语句可将文件导入到Hive表中。

语法

hive> 
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)];

关键字说明:
(1)local:表示从本地加载数据到Hive表;否则从HDFS加载数据到Hive表。
(2)overwrite:表示覆盖表中已有数据,否则表示追加。
(3)partition:表示上传到指定分区,若目标是分区表,需指定分区。

实操案例

创建一张表

hive (default)> 
create table student(
    id int, 
    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/datas/student.txt' into table student;

(2)加载HDFS文件到hive中
上传文件到HDFS

hadoop fs -put /opt/module/datas/student.txt /user/cm

加载HDFS上数据,导入完成后去HDFS上查看文件是否还存在

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

加载数据覆盖表中已有的数据

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

Insert

将查询结果插入表中

语法

INSERT (INTO | OVERWRITE) TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement;

关键字说明:
(1)INTO:将结果追加到目标表
(2)OVERWRITE:用结果覆盖原有数据

案例

(1)新建一张表

hive (default)> 
create table student1(
    id int, 
    name string
) 
row format delimited fields terminated by '\t';

(2)根据查询结果插入数据

hive (default)> insert overwrite table student3 
select 
    id, 
    name 
from student;

将给定Values插入表中

语法

INSERT (INTO | OVERWRITE) TABLE tablename [PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...)] VALUES values_row [, values_row ...]

案例

hive (default)> insert into table  student1 values(1,'wangwu'),(2,'zhaoliu');

将查询结果写入目标路径

语法

INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory
  [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] select_statement;

案例

insert overwrite local directory '/opt/module/datas/student' ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
select id,name from student;

Export&Import

Export导出语句可将表的数据和元数据信息一并到处的HDFS路径,Import可将Export导出的内容导入Hive,表的数据和元数据信息都会恢复。Export和Import可用于两个Hive实例之间的数据迁移。

语法

--导出
EXPORT TABLE tablename TO 'export_target_path'

--导入
IMPORT [EXTERNAL] TABLE new_or_original_tablename FROM 'source_path' [LOCATION 'import_target_path']

案例

--导出
hive>
export table default.student to '/user/hive/warehouse/export/student';

--导入
hive>
import table student2 from '/user/hive/warehouse/export/student';

查询

基础语法

查询语句语法:

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, …
FROM table_reference – 从什么表查
[WHERE where_condition] – 过滤
[GROUP BY col_list] – 分组查询
[HAVING col_list] – 分组后过滤
[ORDER BY col_list] – 排序
[CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]
]
[LIMIT number] – 限制输出的行数

基本查询(Select…From)

数据准备

原始数据
在/opt/module/hive/datas/路径上创建dept.txt文件,并赋值如下内容:
部门编号 部门名称 部门位置id

vim dept.txt

10	行政部	1700
20	财务部	1800
30	教学部	1900
40	销售部	1700

在/opt/module/hive/datas/路径上创建emp.txt文件,并赋值如下内容:
员工编号 姓名 岗位 薪资 部门

vim emp.txt

7369	张三	研发	800.00	30
7499	李四	财务	1600.00	20
7521	王五	行政	1250.00	10
7566	赵六	销售	2975.00	40
7654	侯七	研发	1250.00	30
7698	马八	研发	2850.00	30
7782	金九	\N	2450.0	30
7788	银十	行政	3000.00	10
7839	小芳	销售	5000.00	40
7844	小明	销售	1500.00	40
7876	小李	行政	1100.00	10
7900	小元	讲师	950.00	30
7902	小海	行政	3000.00	10
7934	小红明	讲师	1300.00	30

(1)创建部门表

hive (default)>
create table if not exists dept(
    deptno int,    -- 部门编号
    dname string,  -- 部门名称
    loc int        -- 部门位置
)
row format delimited fields terminated by '\t';

(2)创建员工表

hive (default)>
create table if not exists emp(
    empno int,      -- 员工编号
    ename string,   -- 员工姓名
    job string,     -- 员工岗位(大数据工程师、前端工程师、java工程师)
    sal double,     -- 员工薪资
    deptno int      -- 部门编号
)
row format delimited fields terminated by '\t';

(3)导入数据

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

全表和特定列查询

全表查询

hive (default)> select * from emp;

选择特定列查询

hive (default)> select empno, ename from emp;

注意:
(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。

列别名

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)案例实操
查询名称和部门。

hive (default)> 
select 
    ename AS name, 
    deptno dn 
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; -- 表示从第2行开始,向下抓取3行

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)案例实操
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。

关系运算函数

基本语法

如下操作符主要用于where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或者都不为null,则返回true,如果只有一边为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。

逻辑运算函数

基本语法(and/or/not)

操作符 含义
and 逻辑并
or 逻辑或
not 逻辑否

案例实操

查询薪水大于1000,部门是30

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

查询薪水大于1000,或者部门是30

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

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);

聚合函数

语法

count(*),表示统计所有行数,包含null值;
count(某列),表示该列一共有多少行,不包含null值;
max(),求最大值,不包含null,除非所有值都是null;
min(),求最小值,不包含null,除非所有值都是null;
sum(),求和,不包含null。
avg(),求平均值,不包含null。

案例实操

求总行数(count)

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

求工资的最大值(max)

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

求工资的最小值(min)

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

求工资的总和(sum)

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

求工资的平均值(avg)

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

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:

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;

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

having与where不同点

(1)where后面不能写分组聚合函数,而having后面可以使用分组聚合函数。
(2)having只用于group by分组统计语句。

案例实操

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;

Join语句

等值Join

Hive支持通常的sql join语句,但是只支持等值连接,不支持非等值连接。

案例实操

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.dname 
from emp e 
join dept d 
on e.deptno = d.deptno;

表的别名

好处

(1)使用别名可以简化查询。
(2)区分字段的来源。

案例实操

合并员工表和部门表。

hive (default)> 
select 
    e.*,
    d.* 
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。
数据准备
在/opt/module/hive/datas/下:vim location.txt
部门位置id 部门位置

vim location.txt

1700	北京
1800	上海
1900	深圳

创建位置表

hive (default)>
create table if not exists location(
    loc int,           -- 部门位置id
    loc_name string   -- 部门位置
)
row format delimited fields terminated by '\t';

导入数据

hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/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。

笛卡尔集

笛卡尔集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

案例实操

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

联合(union & union all)

union&union all上下拼接

union和union all都是上下拼接sql的结果,这点是和join有区别的,join是左右关联,union和union all是上下拼接。union去重,union all不去重。
union和union all在上下拼接sql结果时有两个要求:
(1)两个sql的结果,列的个数必须相同
(2)两个sql的结果,上下所对应列的类型必须一致

案例实操

将员工表30部门的员工信息和40部门的员工信息,利用union进行拼接显示。

hive (default)> 
select 
    *
from emp
where deptno=30
union
select 
    *
from emp
where deptno=40;

排序

全局排序(Order By)

Order By:全局排序,只有一个Reduce。
(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

基础案例实操

查询员工信息按工资升序排列

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

查询员工信息按工资降序排列

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

按照别名排序案例实操

按照员工薪水的2倍排序。

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

多个列排序案例实操

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reduce产生一个排序文件。每个Reduce内部进行排序,对全局结果集来说不是排序。
设置reduce个数

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

查看设置reduce个数

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

根据部门编号降序查看员工信息

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

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,我们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MapReduce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,再按照员工编号薪资排序

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 sal desc;

注意:

  • distribute by的分区规则是根据分区字段的hash码与reduce的个数进行相除后,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。
  • 演示完以后mapreduce.job.reduces的值要设置回-1,否则下面分区or分桶表load跑MapReduce的时候会报错。

分区排序(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。
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。

函数

函数简介

Hive会将常用的逻辑封装成函数给用户进行使用,类似于Java中的函数。
好处: 避免用户反复写逻辑,可以直接拿来使用。
重点: 用户需要知道函数叫什么,能做什么。
Hive提供了大量的内置函数,按照其特点可大致分为如下几类:单行函数、聚合函数、炸裂函数、窗口函数。
以下命令可用于查询所有内置函数的相关信息。
查看系统内置函数

hive> show functions;

查看内置函数用法

hive> desc function upper;

查看内置函数详细信息

hive> desc function extended upper;

单行函数

单行函数的特点是一进一出,即输入一行,输出一行。
单行函数按照功能可分为如下几类: 日期函数、字符串函数、集合函数、数学函数、流程控制函数等。

算术运算函数

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;

数值函数

round:四舍五入

hive> select round(3.3);   3

ceil:向上取整

hive> select ceil(3.1) ;   4

floor:向下取整

hive> select floor(4.8);  4

字符串函数

substring:截取字符串

语法一: substring(string A, int start)
返回值:string
说明:返回字符串A从start位置到结尾的字符串

语法二: substring(string A, int start, int len)
返回值:string
说明:返回字符串A从start位置开始,长度为len的字符串

案例实操:
获取第二个字符以后的所有字符

hive> select substring("atguigu",2);
输出:
tguigu

获取倒数第三个字符以后的所有字符

hive> select substring("atguigu",-3);
输出:
igu

从第3个字符开始,向后获取2个字符

hive> select substring("atguigu",3,2);
输出:
gu

replace :替换

语法:replace(string A, string B, string C)
返回值:string
说明:将字符串A中的子字符串B替换为C。

hive> select replace('atguigu', 'a', 'A')
输出:
hive> Atguigu

regexp_replace:正则替换

语法:regexp_replace(string A, string B, string C)
返回值:string
说明:将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。注意,在有些情况下要使用转义字符。
案例实操:

hive> select regexp_replace('100-200', '(\\d+)', 'num') 
输出:
hive> num-num

regexp:正则匹配

语法:字符串 regexp 正则表达式
返回值:boolean
说明:若字符串符合正则表达式,则返回true,否则返回false。
正则匹配成功,输出true

hive> select 'dfsaaaa' regexp 'dfsa+'
输出:
hive> true

正则匹配失败,输出false

hive> select 'dfsaaaa' regexp 'dfsb+';
输出:
hive> false

repeat:重复字符串

语法:repeat(string A, int n)
返回值:string
说明:将字符串A重复n遍。

hive> select repeat('123', 3);
输出:
hive> 123123123

split :字符串切割

语法:split(string str, string pat)
返回值:array
说明:按照正则表达式pat匹配到的内容分割str,分割后的字符串,以数组的形式返回。

hive> select split('a-b-c-d','-');
输出:
hive> ["a","b","c","d"]

nvl :替换null值

语法:nvl(A,B)
说明:若A的值不为null,则返回A,否则返回B。

hive> select nvl(null,1); 
输出:
hive> 1

concat :拼接字符串

语法:concat(string A, string B, string C, ……)
返回:string
说明:将A,B,C……等字符拼接为一个字符串

hive> select concat('beijing','-','shanghai','-','shenzhen');
输出:
hive> beijing-shanghai-shenzhen

concat_ws:以指定分隔符拼接字符串或者字符串数组

语法:concat_ws(string A, string…| array(string))
返回值:string
说明:使用分隔符A拼接多个字符串,或者一个数组的所有元素。

hive>select concat_ws('-','beijing','shanghai','shenzhen');
输出:
hive> beijing-shanghai-shenzhen
hive> select concat_ws('-',array('beijing','shenzhen','shanghai'));
输出:
hive> beijing-shanghai-shenzhen

get_json_object:解析json字符串

语法: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。
案例实操:
获取json数组里面的json具体数据

hive> select get_json_object('[{"name":"大海海","sex":"男","age":"25"},{"name":"小宋宋","sex":"男","age":"47"}]','$.[0].name');
输出:
hive> 大海海

获取json数组里面的数据

hive> select get_json_object('[{"name":"大海海","sex":"男","age":"25"},{"name":"小宋宋","sex":"男","age":"47"}]','$.[0]');
输出:
hive> {"name":"大海海","sex":"男","age":"25"}

日期函数

unix_timestamp:返回当前或指定时间的时间戳

语法:unix_timestamp()
返回值:bigint
案例实操:

hive> select unix_timestamp('2022/08/08 08-08-08','yyyy/MM/dd HH-mm-ss');  
输出:
1659946088

说明:-前面是日期后面是指,日期传进来的具体格式

from_unixtime:转化UNIX时间戳(从 1970-01-01 00:00:00 UTC 到指定时间的秒数)到当前时区的时间格式

语法:from_unixtime(bigint unixtime[, string format])
返回值:string
案例实操:

hive> select from_unixtime(1659946088);   
输出:
2022-08-08 08:08:08

current_date:当前日期

hive> select current_date;     
输出:
2022-07-11

current_timestamp:当前的日期加时间,并且精确的毫秒

hive> select current_timestamp;   
输出:
2022-07-11 15:32:22.402

month:获取日期中的月

语法:month (string date)
返回值:int
案例实操:

hive> select month('2022-08-08 08:08:08');
输出:
8

day:获取日期中的日

语法:day (string date)
返回值:int
案例实操:

hive> select day('2022-08-08 08:08:08')    
输出:
8

hour:获取日期中的小时

语法:hour (string date)
返回值:int
案例实操:

hive> select hour('2022-08-08 08:08:08');   
输出:
8

datediff:两个日期相差的天数(结束日期减去开始日期的天数)

语法:datediff(string enddate, string startdate)
返回值:int
案例实操:

hive> select datediff('2021-08-08','2022-10-09');     
输出:
-427

date_add:日期加天数

语法:date_add(string startdate, int days)
返回值:string
说明:返回开始日期 startdate 增加 days 天后的日期
案例实操:

hive> select date_add('2022-08-08',2);   
输出:
2022-08-10

date_sub:日期减天数

语法:date_sub (string startdate, int days)
返回值:string
说明:返回开始日期startdate减少days天后的日期。
案例实操:

hive> select date_sub('2022-08-08',2);    
输出:
2022-08-06

date_format:将标准日期解析成指定格式字符串

hive> select date_format('2022-08-08','yyyy年-MM月-dd日')   
输出:
2022年-08月-08日

流程控制函数

case when:条件判断函数

语法一: case when a then b [when c then d]* [else e] end
返回值:T
说明:如果a为true,则返回b;如果c为true,则返回d;否则返回 e

hive> select case when 1=2 then 'tom' when 2=2 then 'mary' else 'tim' end from tabl eName; 
mary

语法二: case a when b then c [when d then e]* [else f] end
返回值: T
说明:如果a等于b,那么返回c;如果a等于d,那么返回e;否则返回f

hive> select case 100 when 50 then 'tom' when 100 then 'mary' else 'tim' end from t ableName; 
mary

if: 条件判断,类似于Java中三元运算符

语法:if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)
返回值:T
说明:当条件testCondition为true时,返回valueTrue;否则返回valueFalseOrNull
条件满足,输出正确

hive> select if(10 > 5,'正确','错误'); 
输出:正确

条件满足,输出错误

hive> select if(10 < 5,'正确','错误');
输出:错误

集合函数

size:集合中元素的个数

hive> select size(friends) from test;  --2/2  每一行数据中的friends集合里的个数

map:创建map集合

语法:map (key1, value1, key2, value2, …)
说明:根据输入的key和value对构建map类型
案例实操:

hive> select map('xiaohai',1,'dahai',2);  
输出:
hive> {"xiaohai":1,"dahai":2}

map_keys: 返回map中的key

hive> select map_keys(map('xiaohai',1,'dahai',2));
输出:
hive>["xiaohai","dahai"]

map_values: 返回map中的value

hive> select map_values(map('xiaohai',1,'dahai',2));
输出:
hive>[1,2]

array 声明array集合

语法:array(val1, val2, …)
说明:根据输入的参数构建数组array类
案例实操:

hive> select array('1','2','3','4');
输出:
hive>["1","2","3","4"]

array_contains: 判断array中是否包含某个元素

hive> select array_contains(array('a','b','c','d'),'a');
输出:
hive> true

sort_array:将array中的元素排序

hive> select sort_array(array('a','d','c'));
输出:
hive> ["a","c","d"]

struct声明struct中的各属性

语法:struct(val1, val2, val3, …)
说明:根据输入的参数构建结构体struct类
案例实操:

hive> select struct('name','age','weight');
输出:
hive> {"col1":"name","col2":"age","col3":"weight"}

named_struct声明struct的属性和值

hive> select named_struct('name','xiaosong','age',18,'weight',80);
输出:
hive> {"name":"xiaosong","age":18,"weight":80}

综合案例演示

数据准备

表结构

name sex birthday hiredate job salary bonus friends children
张无忌 1980/02/12 2022/08/09 销售 3000 12000 [阿朱,小昭] {张小无:8,张小忌:9}
赵敏 1982/05/18 2022/09/10 行政 9000 2000 [阿三,阿四] {赵小敏:8}
黄蓉 1982/04/13 2022/06/11 行政 12000 Null [东邪,西毒] {郭芙:5,郭襄:4}

建表语句

hive> 
create  table  employee(
    name string,  --姓名
    sex  string,  --性别
    birthday string, --出生年月
    hiredate string, --入职日期
    job string,   --岗位
    salary double, --薪资
    bonus double,  --奖金
    friends array<string>, --朋友
    children map<string,int> --孩子
)

插入数据

hive> insert into employee  
  values('张无忌','男','1980/02/12','2022/08/09','销售',3000,12000,array('阿朱','小昭'),map('张小无',8,'张小忌',9)),
        ('赵敏','女','1982/05/18','2022/09/10','行政',9000,2000,array('阿三','阿四'),map('赵小敏',8)),
        ('宋青书','男','1981/03/15','2022/04/09','研发',18000,1000,array('王五','赵六'),map('宋小青',7,'宋小书',5)),
        ('周芷若','女','1981/03/17','2022/04/10','研发',18000,1000,array('王五','赵六'),map('宋小青',7,'宋小书',5)),
        ('郭靖','男','1985/03/11','2022/07/19','销售',2000,13000,array('南帝','北丐'),map('郭芙',5,'郭襄',4)),
        ('黄蓉','女','1982/12/13','2022/06/11','行政',12000,null,array('东邪','西毒'),map('郭芙',5,'郭襄',4)),
        ('杨过','男','1988/01/30','2022/08/13','前台',5000,null,array('郭靖','黄蓉'),map('杨小过',2)),
        ('小龙女','女','1985/02/12','2022/09/24','前台',6000,null,array('张三','李四'),map('杨小过',2));

需求

统计每个月的入职人数
(1)期望结果

month cnt
4 2
6 1
7 1
8 2
9 2

(2)需求实现

select
  month(replace(hiredate,'/','-')) as month,
  count(*) as cn
from
  employee
group by
  month(replace(hiredate,'/','-'));

查询每个人的年龄(年 + 月)
(1)期望结果

name age
张无忌 42年8月
赵敏 40年5月
宋青书 41年7月
周芷若 41年7月
郭靖 37年7月
黄蓉 39年10月
杨过 34年9月
小龙女 37年8月

(2)需求实现

-- 转换日期
select
  name,
  replace(birthday,'/','-') birthday
from
  employee  t1

-- 求出年和月
select
  name,
  year(current_date())-year(t1.birthday) year,
  month(current_date())-month(t1.birthday) month
from
  (
    select
      name,
      replace(birthday,'/','-') birthday
    from
      employee
)t1 t2

-- 根据月份正负决定年龄

select
  name,
  concat(if(month>=0,year,year-1),'年',if(month>=0,month,12+month),'月') age
from
  (
    select
      name,
      year(current_date())-year(t1.birthday) year,
      month(current_date())-month(t1.birthday) month
    from
      (
        select
          name,
          replace(birthday,'/','-') birthday
        from
          employee
    )t1
)t2 

按照薪资,奖金的和进行倒序排序,如果奖金为null,置位0
(1)期望结果

name sal
周芷若 19000
宋青书 19000
郭靖 15000
张无忌 15000
黄蓉 12000
赵敏 11000
小龙女 6000
杨过 5000

(2)需求实现

select
  name,
  salary + nvl(bonus,0) sal
from
  employee
order by
   sal desc

查询每个人有多少个朋友
(1)期望结果

name cnt
张无忌 2
赵敏 2
宋青书 2
周芷若 2
郭靖 2
黄蓉 2
杨过 2
小龙女 2

(2)需求实现

select 
name,
size(friends) cnt
from 
employee; 

查询每个人的孩子的姓名
(1)期望结果

name ch_name
张无忌 [“张小无”,“张小忌”]
赵敏 [“赵小敏”]
宋青书 [“宋小青”,“宋小书”]
周芷若 [“宋小青”,“宋小书”]
郭靖 [“郭芙”,“郭襄”]
黄蓉 [“郭芙”,“郭襄”]
杨过 [“杨小过”]
小龙女 [“杨小过”]

(2)需求实现

hive>
select 
name,
map_keys(children) ch_name
from 
employee; 

查询每个岗位男女各多少人
(1)期望结果

job male female
前台 1 1
研发 1 1
行政 0 2
销售 2 0

(2)需求实现

select
  job,
  sum(if(sex='男',1,0)) male,
  sum(if(sex='女',1,0)) female
from
  employee
group by 
  job;

高级聚合函数

多进一出 (多行传入,一个行输出)。

collect_list 收集并形成list集合,结果不去重

hive>
select 
  sex,
  collect_list(job)
from
  employee
group by 
  sex
结果:
女	["行政","研发","行政","前台"]
男	["销售","研发","销售","前台"]

collect_set 收集并形成set集合,结果去重

hive>
select 
  sex,
  collect_set(job)
from
  employee
group by 
  sex
结果:
女	["行政","研发","前台"]
男	["销售","研发","前台"]

案例演示

每个月的入职人数以及姓名

hive> 
select
  month(replace(hiredate,'/','-')) as month,
  count(*) as cn,
  Collect_list(name) as name_list
from
  employee
group by
  month(replace(hiredate,'/','-'))
结果:
month  cn  name_list
4	    2	["宋青书","周芷若"]
6	    1	["黄蓉"]
7	    1	["郭靖"]
8	    2	["张无忌","杨过"]
9	    2	["赵敏","小龙女"]

炸裂函数

定义: UDTF (Table-Generating Functions),接收一行数据,输出一行或多行数据。

案例演示

数据准备

表结构

movie category
《疑犯追踪》 悬疑,动作,科幻,剧情
《Lie to me》 悬疑,警匪,动作,心理,剧情
《战狼2》 战争,动作,灾难

建表语句

hive (default)>
create table movie_info(
    movie string,     --电影名称
    category string   --电影分类
) 
row format delimited fields terminated by "\t";

装载语句

insert overwrite table movie_info
values ("《疑犯追踪》", "悬疑,动作,科幻,剧情"),
       ("《Lie to me》", "悬疑,警匪,动作,心理,剧情"),
       ("《战狼2》", "战争,动作,灾难");

需求

根据上述电影信息表,统计各分类的电影数量

select
    cate,
    count(*)
from
(
    select
        movie,
        cate
    from
    (
        select
            movie,
            split(category,',') cates
        from movie_info
    )t1 lateral view explode(cates) tmp as cate
)t2
group by cate;

窗口函数(开窗函数)

定义: 窗口函数,能为每行数据划分一个窗口,然后对窗口范围内的数据进行计算,最后将计算结果返回给该行数据。

常用窗口函数

按照功能,常用窗口可划分为如下几类:聚合函数、跨行取值函数、排名函数。

聚合函数

max:最大值。
min:最小值。
sum:求和。
avg:平均值。
count:计数。

跨行取值函数

(1)lead和lag
image

注:lag和lead函数不支持自定义窗口。
(2)first_value和last_value
image

排名函数

image

注:rank 、dense_rank、row_number不支持自定义窗口。

案例演示

数据准备

表结构

order_id user_id user_name order_date order_amount
1 1001 小元 2022-01-01
2 1002 小海 2022-01-02
3 1001 小元 2022-02-03
4 1002 小海 2022-01-04
5 1001 小元 2022-01-05

建表语句

create table order_info
(
    order_id     string, --订单id
    user_id      string, -- 用户id
    user_name    string, -- 用户姓名
    order_date   string, -- 下单日期
    order_amount int     -- 订单金额
);

装载语句

insert overwrite table order_info
values ('1', '1001', '小元', '2022-01-01', '10'),
       ('2', '1002', '小海', '2022-01-02', '15'),
       ('3', '1001', '小元', '2022-02-03', '23'),
       ('4', '1002', '小海', '2022-01-04', '29'),
       ('5', '1001', '小元', '2022-01-05', '46'),
       ('6', '1001', '小元', '2022-04-06', '42'),
       ('7', '1002', '小海', '2022-01-07', '50'),
       ('8', '1001', '小元', '2022-01-08', '50'),
       ('9', '1003', '小辉', '2022-04-08', '62'),
       ('10', '1003', '小辉', '2022-04-09', '62'),
       ('11', '1004', '小猛', '2022-05-10', '12'),
       ('12', '1003', '小辉', '2022-04-11', '75'),
       ('13', '1004', '小猛', '2022-06-12', '80'),
       ('14', '1003', '小辉', '2022-04-13', '94');
需求

统计每个用户截至每次下单的累积下单总额
(1)期望结果

order_id user_id user_name order_date order_amount sum_so_far
1 1001 小元 2022-01-01 10 10
5 1001 小元 2022-01-05 46 56
8 1001 小元 2022-01-08 50 106
3 1001 小元 2022-02-03 23 129
6 1001 小元 2022-04-06 42 171
2 1002 小海 2022-01-02 15 15
4 1002 小海 2022-01-04 29 44
7 1002 小海 2022-01-07 50 94
9 1003 小辉 2022-04-08 62 62
10 1003 小辉 2022-04-09 62 124
12 1003 小辉 2022-04-11 75 199
14 1003 小辉 2022-04-13 94 293
11 1004 小猛 2022-05-10 12 12
13 1004 小猛 2022-06-12 80 92

(2)需求实现

select
    order_id,
    user_id,
    user_name,
    order_date,
    order_amount,
    sum(order_amount) over(partition by user_id order by order_date rows between unbounded preceding and current row) sum_so_far
from order_info;

统计每个用户截至每次下单的当月累积下单总额
(1)期望结果

order_id user_id user_name order_date order_amount sum_so_far
1 1001 小元 2022-01-01 10 10
5 1001 小元 2022-01-05 46 56
8 1001 小元 2022-01-08 50 106
3 1001 小元 2022-02-03 23 23
6 1001 小元 2022-04-06 42 42
2 1002 小海 2022-01-02 15 15
4 1002 小海 2022-01-04 29 44
7 1002 小海 2022-01-07 50 94
9 1003 小辉 2022-04-08 62 62
10 1003 小辉 2022-04-09 62 124
12 1003 小辉 2022-04-11 75 199
14 1003 小辉 2022-04-13 94 293
11 1004 小猛 2022-05-10 12 12
13 1004 小猛 2022-06-12 80 80

(2)需求实现

select
    order_id,
    user_id,
    user_name,
    order_date,
    order_amount,
    sum(order_amount) over(partition by user_id,substring(order_date,1,7) order by order_date rows between unbounded preceding and current row) sum_so_far
from order_info;

统计每个用户每次下单距离上次下单相隔的天数(首次下单按0天算)
(1)期望结果

order_id user_id user_name order_date order_amount diff
1 1001 小元 2022-01-01 10 0
5 1001 小元 2022-01-05 46 4
8 1001 小元 2022-01-08 50 3
3 1001 小元 2022-02-03 23 26
6 1001 小元 2022-04-06 42 62
2 1002 小海 2022-01-02 15 0
4 1002 小海 2022-01-04 29 2
7 1002 小海 2022-01-07 50 3
9 1003 小辉 2022-04-08 62 0
10 1003 小辉 2022-04-09 62 1
12 1003 小辉 2022-04-11 75 2
14 1003 小辉 2022-04-13 94 2
11 1004 小猛 2022-05-10 12 0
13 1004 小猛 2022-06-12 80 33

(2)需求实现

select
    order_id,
    user_id,
    user_name,
    order_date,
    order_amount,
    nvl(datediff(order_date,last_order_date),0) diff
from
(
    select
        order_id,
        user_id,
        user_name,
        order_date,
        order_amount,
        lag(order_date,1,null) over(partition by user_id order by order_date) last_order_date
    from order_info
)t1

查询所有下单记录以及每个用户的每个下单记录所在月份的首/末次下单日期
(1)期望结果

order_id user_id user_name order_date order_amount first_date last_date
1 1001 小元 2022-01-01 10 2022-01-01 2022-01-08
5 1001 小元 2022-01-05 46 2022-01-01 2022-01-08
8 1001 小元 2022-01-08 50 2022-01-01 2022-01-08
3 1001 小元 2022-02-03 23 2022-02-03 2022-02-03
6 1001 小元 2022-04-06 42 2022-04-06 2022-04-06
2 1002 小海 2022-01-02 15 2022-01-02 2022-01-07
4 1002 小海 2022-01-04 29 2022-01-02 2022-01-07
7 1002 小海 2022-01-07 50 2022-01-02 2022-01-07
9 1003 小辉 2022-04-08 62 2022-04-08 2022-04-13
10 1003 小辉 2022-04-09 62 2022-04-08 2022-04-13
12 1003 小辉 2022-04-11 75 2022-04-08 2022-04-13
14 1003 小辉 2022-04-13 94 2022-04-08 2022-04-13
11 1004 小猛 2022-05-10 12 2022-05-10 2022-05-10
13 1004 小猛 2022-06-12 80 2022-06-12 2022-06-12

(2)需求实现

select
    order_id,
    user_id,
    user_name,
    order_date,
    order_amount,
    first_value(order_date) over(partition by user_id,substring(order_date,1,7) order by order_date) first_date,
    last_value(order_date) over(partition by user_id,substring(order_date,1,7) order by order_date rows between unbounded preceding and unbounded following) last_date
from order_info;

为每个用户的所有下单记录按照订单金额进行排名
(1)期望结果

order_id user_id user_name order_date order_amount rk drk rn
8 1001 小元 2022-01-08 50 1 1 1
5 1001 小元 2022-01-05 46 2 2 2
6 1001 小元 2022-04-06 42 3 3 3
3 1001 小元 2022-02-03 23 4 4 4
1 1001 小元 2022-01-01 10 5 5 5
7 1002 小海 2022-01-07 50 1 1 1
4 1002 小海 2022-01-04 29 2 2 2
2 1002 小海 2022-01-02 15 3 3 3
14 1003 小辉 2022-04-13 94 1 1 1
12 1003 小辉 2022-04-11 75 2 2 2
9 1003 小辉 2022-04-08 62 3 3 3
10 1003 小辉 2022-04-09 62 3 3 4
13 1004 小猛 2022-06-12 80 1 1 1
11 1004 小猛 2022-05-10 12 2 2 2

(2)需求实现

select
    order_id,
    user_id,
    user_name,
    order_date,
    order_amount,
    rank() over(partition by user_id order by order_amount desc) rk,
    dense_rank() over(partition by user_id order by order_amount desc) drk,
    row_number() over(partition by user_id order by order_amount desc) rn
from order_info;

自定义函数

(1)Hive自带了一些函数,比如:max/min等,但是数量有限,自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。
(2)当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user-defined function)。
(3)根据用户自定义函数类别分为以下三种:

  • UDF(User-Defined-Function)
    一进一出。
  • UDAF(User-Defined Aggregation Function)
    用户自定义聚合函数,多进一出。
    类似于:count/max/min
  • UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)
    用户自定义表生成函数,一进多出。
    如lateral view explode()

编程步骤

继承Hive提供的类

org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF
org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;

实现类中的抽象方法

在hive的命令行窗口创建函数

添加jar

add jar linux_jar_path

创建function

create [temporary] function [dbname.]function_name AS class_name;

在hive的命令行窗口删除函数

drop [temporary] function [if exists] [dbname.]function_name;

自定义UDF函数

需求
自定义一个UDF实现计算给定基本数据类型的长度,例如:

hive(default)> select my_len("abcd");
4

创建一个Maven工程Hive

导入依赖

<dependencies>
	<dependency>
		<groupId>org.apache.hive</groupId>
		<artifactId>hive-exec</artifactId>
		<version>3.1.3</version>
	</dependency>
</dependencies>

创建一个类

package com.cm.hive.udf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;

/**
 * 我们需计算一个要给定基本数据类型的长度
 */
public class MyUDF extends GenericUDF {
    /**
     * 判断传进来的参数的类型和长度
     * 约定返回的数据类型
     */
    @Override
    public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {

        if (arguments.length !=1) {
            throw  new UDFArgumentLengthException("please give me  only one arg");
        }

        if (!arguments[0].getCategory().equals(ObjectInspector.Category.PRIMITIVE)){
            throw  new UDFArgumentTypeException(1, "i need primitive type arg");
        }

        return PrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector;
    }

    /**
     * 解决具体逻辑的
     */
    @Override
    public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {

        Object o = arguments[0].get();
        if(o==null){
            return 0;
        }

        return o.toString().length();
    }

    @Override
    // 用于获取解释的字符串
    public String getDisplayString(String[] children) {
        return "";
    }
}

创建临时函数

(1)打成jar包上传到服务器/opt/module/hive/datas/myudf.jar
(2)将jar包添加到hive的classpath,临时生效

hive (default)> add jar /opt/module/hive/datas/myudf.jar;

(3)创建临时函数与开发好的java class关联

hive (default)> 
create temporary function my_len 
as "com.cm.hive.udf.MyUDF";

(4)即可在hql中使用自定义的临时函数

hive (default)> 
select 
    ename,
    my_len(ename) ename_len 
from emp;

(5)删除临时函数

hive (default)> drop temporary function my_len;

注意: 临时函数只跟会话有关系,跟库没有关系。只要创建临时函数的会话不断,在当前会话下,任意一个库都可以使用,其他会话全都不能使用。

创建永久函数

(1)创建永久函数
注意:因为add jar本身也是临时生效,所以在创建永久函数的时候,需要制定路径(并且因为元数据的原因,这个路径还得是HDFS上的路径)。

hive (default)> 
create function my_len2 
as "com.cm.hive.udf.MyUDF" 
using jar "hdfs://hadoop100:8020/udf/myudf.jar";

(2)即可在hql中使用自定义的永久函数

hive (default)> 
select 
    ename,
    my_len2(ename) ename_len 
from emp;

(3)删除永久函数

hive (default)> drop function my_len2;

注意:永久函数跟会话没有关系,创建函数的会话断了以后,其他会话也可以使用。
永久函数创建的时候,在函数名之前需要自己加上库名,如果不指定库名的话,会默认把当前库的库名给加上。
永久函数使用的时候,需要在指定的库里面操作,或者在其他库里面使用的话加上,库名.函数名。

分区表和分桶表

分区表

Hive中的分区就是把一张大表的数据按照业务需要分散的存储到多个目录,每个目录就称为该表的一个分区。在查询时通过where子句中的表达式选择查询所需要的分区,这样的查询效率会提高很多。

分区表基本语法

创建分区表

hive (default)> 
create table dept_partition
(
    deptno int,    --部门编号
    dname  string, --部门名称
    loc    string  --部门位置
)
    partitioned by (day string)
    row format delimited fields terminated by '\t';

分区表读写数据

(1)写数据
数据准备
在/opt/module/hive/datas/路径上创建文件dept_20220401.log,并输入如下内容。

vim dept_20220401.log

10	行政部	1700
20	财务部	1800

装载语句

hive (default)> 
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept_20220401.log' 
into table dept_partition 
partition(day='20220401');

将day='20220401’分区的数据插入到day='20220402’分区,可执行如下装载语句

hive (default)> 
insert overwrite table dept_partition partition (day = '20220402')
select deptno, dname, loc
from dept_partition
where day = '2020-04-01';

(2)读数据
查询分区表数据时,可以将分区字段看作表的伪列,可像使用其他字段一样使用分区字段。

select deptno, dname, loc ,day
from dept_partition
where day = '2020-04-01';

分区表基本操作

查看所有分区信息
hive> show partitions dept_partition;
增加分区

(1)创建单个分区

hive (default)> 
alter table dept_partition 
add partition(day='20220403');

(2)同时创建多个分区(分区之间不能有逗号)

hive (default)> 
alter table dept_partition 
add partition(day='20220404') partition(day='20220405');
删除分区

(1)删除单个分区

hive (default)> 
alter table dept_partition 
drop partition (day='20220403');

(2)同时删除多个分区(分区之间必须有逗号)

hive (default)> 
alter table dept_partition 
drop partition (day='20220404'), partition(day='20220405');
修复分区

Hive将分区表的所有分区信息都保存在了元数据中,只有元数据与HDFS上的分区路径一致时,分区表才能正常读写数据。若用户手动创建/删除分区路径,Hive都是感知不到的,这样就会导致Hive的元数据和HDFS的分区路径不一致。再比如,若分区表为外部表,用户执行drop partition命令后,分区元数据会被删除,而HDFS的分区路径不会被删除,同样会导致Hive的元数据和HDFS的分区路径不一致。
若出现元数据和HDFS路径不一致的情况,可通过如下几种手段进行修复。
(1)add partition
若手动创建HDFS的分区路径,Hive无法识别,可通过add partition命令增加分区元数据信息,从而使元数据和分区路径保持一致。
(2)drop partition
若手动删除HDFS的分区路径,Hive无法识别,可通过drop partition命令删除分区元数据信息,从而使元数据和分区路径保持一致。
(3)msck
若分区元数据和HDFS的分区路径不一致,还可使用msck命令进行修复,以下是该命令的用法说明。

hive (default)> 
msck repair table table_name [add/drop/sync partitions];

说明:

-- 该命令会增加HDFS路径存在但元数据缺失的分区信息。
msck repair table table_name add partitions

-- 该命令会删除HDFS路径已经删除但元数据仍然存在的分区信息。
msck repair table table_name drop partitions

-- 该命令会同步HDFS路径和元数据分区信息,相当于同时执行上述的两个命令。
msck repair table table_name sync partitions

-- 等价于msck repair table table_name add partitions命令。
msck repair table table_name

二级分区表

思考:如果一天内的日志数据量也很大,如何再将数据拆分?答案是二级分区表,例如可以在按天分区的基础上,再对每天的数据按小时进行分区。

二级分区表建表语句

hive (default)>
create table dept_partition2(
    deptno int,    -- 部门编号
    dname string, -- 部门名称
    loc string     -- 部门位置
)
partitioned by (day string, hour string)
row format delimited fields terminated by '\t';

数据装载语句

hive (default)> 
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept_20220401.log' 
into table dept_partition2 
partition(day='20220401', hour='12');

查询分区数据

hive (default)> 
select 
    * 
from dept_partition2 
where day='20220401' and hour='12';

动态分区

动态分区是指向分区表insert数据时,被写往的分区不由用户指定,而是由每行数据的最后一个字段的值来动态的决定。使用动态分区,可只用一个insert语句将数据写入多个分区。

动态分区相关参数

(1)动态分区功能总开关(默认true,开启)

set hive.exec.dynamic.partition=true

(2)严格模式和非严格模式
动态分区的模式,默认strict(严格模式),要求必须指定至少一个分区为静态分区,nonstrict(非严格模式)允许所有的分区字段都使用动态分区。

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

(3)一条insert语句可同时创建的最大的分区个数,默认为1000。

set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000

(4)单个Mapper或者Reducer可同时创建的最大的分区个数,默认为100。

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

(5)一条insert语句可以创建的最大的文件个数,默认100000。

hive.exec.max.created.files=100000

(6)当查询结果为空时且进行动态分区时,是否抛出异常,默认false。

hive.error.on.empty.partition=false

案例实操

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

hive (default)> 
create table dept_partition_dynamic(
    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_dynamic 
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_dynamic;

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,分区针对的是数据的存储路径,分桶针对的是数据文件。
分桶表的基本原理是,首先为每行数据计算一个指定字段的数据的hash值,然后模以一个指定的分桶数,最后将取模运算结果相同的行,写入同一个文件中,这个文件就称为一个分桶(bucket)。

分桶表基本语法

建表语句

hive (default)> 
create table stu_buck(
    id int, 
    name string
)
clustered by(id) 
into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';

数据装载

(1)数据准备
在/opt/module/hive/datas/路径上创建student.txt文件,并输入如下内容。

vim /opt/module/hive/datas/student.txt

1001	student1
1002	student2
1003	student3
1004	student4
1005	student5
1006	student6
1007	student7
1008	student8
1009	student9
1010	student10
1011	student11
1012	student12
1013	student13
1014	student14
1015	student15
1016	student16

(2)导入数据到分桶表中
说明:Hive新版本load数据可以直接跑MapReduce,老版的Hive需要将数据传到一张表里,再通过查询的方式导入到分桶表里面。

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

分桶排序表

建表语句

hive (default)> 
create table stu_buck_sort(
    id int, 
    name string
)
clustered by(id) sorted by(id)
into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';

数据装载

导入数据到分桶表中

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

文件格式和压缩

Hadoop压缩概述

压缩格式 算法 文件扩展名 是否可切分
DEFLATE DEFLATE .deflate
Gzip DEFLATE .gz
bzip2 bzip2 .bz2
LZO LZO .lzo
Snappy Snappy .snappy

为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器,如下表所示:
Hadoop查看支持压缩的方式hadoop checknative。
Hadoop在driver端设置压缩。

压缩格式 对应的编码/解码器
DEFLATE org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
gzip org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip2 org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
LZO com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
Snappy org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

压缩性能的比较:

压缩算法 原始文件大小 压缩文件大小 压缩速度 解压速度
gzip 8.3GB 1.8GB 17.5MB/s 58MB/s
bzip2 8.3GB 1.1GB 2.4MB/s 9.5MB/s
LZO 8.3GB 2.9GB 49.3MB/s 74.6MB/s

Hive文件格式

为Hive表中的数据选择一个合适的文件格式,对提高查询性能的提高是十分有益的。Hive表数据的存储格式,可以选择text file、orc、parquet、sequence file等。

Text File

文本文件是Hive默认使用的文件格式,文本文件中的一行内容,就对应Hive表中的一行记录。
可通过以下建表语句指定文件格式为文本文件:

create table textfile_table
(column_specs)
stored as textfile;

ORC

(1)文件格式
ORC(Optimized Row Columnar)file format是Hive 0.11版里引入的一种列式存储的文件格式。ORC文件能够提高Hive读写数据和处理数据的性能。
与列式存储相对的是行式存储,下图是两者的对比:
image

如图所示左边为逻辑表,右边第一个为行式存储,第二个为列式存储。
1)行存储的特点
查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快。
2)列存储的特点
因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量;每个字段的数据类型一定是相同的,列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。
前文提到的text file和sequence file都是基于行存储的,orc和parquet是基于列式存储的。

orc文件的具体结构如下图所示:
image

每个Orc文件由Header、Body和Tail三部分组成。
其中Header内容为ORC,用于表示文件类型。
Body 由1个或多个stripe组成,每个stripe一般为HDFS的块大小,每一个stripe包含多条记录,这些记录按照列进行独立存储,每个stripe里有三部分组成,分别是Index Data,Row Data,Stripe Footer。
Index Data: 一个轻量级的index,默认是为各列每隔1W行做一个索引。每个索引会记录第n万行的位置,和最近一万行的最大值和最小值等信息。
Row Data: 存的是具体的数据,按列进行存储,并对每个列进行编码,分成多个Stream来存储。
Stripe Footer: 存放的是各个Stream的位置以及各column的编码信息。
Tail 由File Footer和PostScript组成。File Footer 中保存了各Stripe的其实位置、索引长度、数据长度等信息,各Column的统计信息等;PostScript 记录了整个文件的压缩类型以及File Footer的长度信息等。
在读取ORC文件时,会先从最后一个字节读取PostScript长度,进而读取到PostScript,从里面解析到File Footer长度,进而读取FileFooter,从中解析到各个Stripe信息,再读各个Stripe,即从后往前读。

3)建表语句

create table orc_table
(column_specs)
stored as orc
tblproperties (property_name=property_value, ...);

ORC文件格式支持的参数如下:

参数 默认值 说明
orc.compress ZLIB 压缩格式,可选项:NONE、ZLIB,、SNAPPY
orc.compress.size 262,144 每个压缩块的大小(ORC文件是分块压缩的)
orc.stripe.size 67,108,864 每个stripe的大小
orc.row.index.stride 10,000 索引步长(每隔多少行数据建一条索引)

Parquet

Parquet文件是Hadoop生态中的一个通用的文件格式,它也是一个列式存储的文件格式。
Parquet文件的格式如下图所示:
image

上图展示了一个Parquet文件的基本结构,文件的首尾都是该文件的Magic Code ,用于校验它是否是一个Parquet文件。
首尾中间由若干个Row Group和一个Footer(File Meta Data)组成。
每个Row Group 包含多个Column Chunk,每个Column Chunk包含多个Page。以下是Row Group、Column Chunk和Page三个概念的说明:
行组(Row Group) :一个行组对应逻辑表中的若干行。
列块(Column Chunk) :一个行组中的一列保存在一个列块中。
页(Page) :一个列块的数据会划分为若干个页。
Footer(File Meta Data) 中存储了每个行组(Row Group)中的每个列快(Column Chunk)的元数据信息,元数据信息包含了该列的数据类型、该列的编码方式、该类的Data Page位置等信息。

建表语句

Create table parquet_table
(column_specs)
stored as parquet
tblproperties (property_name=property_value, ...);

支持的参数如下:

参数 默认值 说明
parquet.compression uncompressed 压缩格式,可选项:uncompressed,snappy,gzip,lzo,brotli,lz4
parquet.block.size 134217728 行组大小,通常与HDFS块大小保持一致
parquet.page.size 1048576 页大小

压缩

在Hive表中和计算过程中,保持数据的压缩,对磁盘空间的有效利用和提高查询性能都是十分有益的。

Hive表数据进行压缩

在Hive中,不同文件类型的表,声明数据压缩的方式是不同的。
(1)TextFile
若一张表的文件类型为TextFile,若需要对该表中的数据进行压缩,多数情况下,无需在建表语句做出声明。直接将压缩后的文件导入到该表即可,Hive在查询表中数据时,可自动识别其压缩格式,进行解压。
需要注意的是,在执行往表中导入数据的SQL语句时,用户需设置以下参数,来保证写入表中的数据是被压缩的。

--SQL语句的最终输出结果是否压缩
set hive.exec.compress.output=true;
--输出结果的压缩格式(以下示例为snappy)
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

(2)ORC
若一张表的文件类型为ORC,若需要对该表数据进行压缩,需在建表语句中声明压缩格式如下:

create table orc_table
(column_specs)
stored as orc
tblproperties ("orc.compress"="snappy");

(3)Parquet
若一张表的文件类型为Parquet,若需要对该表数据进行压缩,需在建表语句中声明压缩格式如下:

create table orc_table
(column_specs)
stored as parquet
tblproperties ("parquet.compression"="snappy");

计算过程中使用压缩

(1)单个MR的中间结果进行压缩
单个MR的中间结果是指Mapper输出的数据,对其进行压缩可降低shuffle阶段的网络IO,可通过以下参数进行配置:

--开启MapReduce中间数据压缩功能
set mapreduce.map.output.compress=true;
--设置MapReduce中间数据数据的压缩方式(以下示例为snappy)
set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

(2)单条SQL语句的中间结果进行压缩
单条SQL语句的中间结果是指,两个MR(一条SQL语句可能需要通过MR进行计算)之间的临时数据,可通过以下参数进行配置:

--是否对两个MR之间的临时数据进行压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
--压缩格式(以下示例为snappy)
set hive.intermediate.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
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