hive安装和基本操作(二)
文章目录
查询
基本查询（Select…From）
全表和特定列查询
1）全表查询
hive (default)> select * from emp;
2）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
（1）查询名称和部门
hive (default)> select ename AS name, deptno dn 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;
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;
（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和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）查找以2开头薪水的员工信息
hive (default)>select * from emp where sal LIKE '2%';
（2）查找第二个数值为2的薪水的员工信息
hive (default)>select * from emp where sal LIKE '_2%';
（3）查找薪水中含有2的员工信息
hive (default)>select * from emp where sal RLIKE '[2]';
（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针对表中的列发挥作用，查询数据；having针对查询结果中的列发挥作用，筛选数据。
（2）where后面不能写分组函数，而having后面可以使用分组函数。
（3）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;
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
（1）根据员工表和部门表中的部门编号相等，查询员工编号、员工名称和部门编号；
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;
连接谓词中不支持or
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno or e.ename=d.ename; 错误的
排序
全局排序（Order By）
Order By：
全局排序，一个MapReduce
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;
每个MapReduce内部排序（Sort By）
Sort By：每个MapReduce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 empno 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/datas/sortby-result' select * from emp sort by deptno desc;
分区排序（Distribute By）
Distribute By：类似MR中partition，进行分区，结合sort by使用。
注意，Hive要求DISTRIBUTE BY语句要写在SORT BY语句之前。
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：
（1）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/datas/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;
Cluster By
当distribute by和sorts 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。但是排序只能是倒序排序，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。
分桶及抽样查询
分桶表数据存储
分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。
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，特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个疑虑。
分桶是将数据集分解成更容易管理的若*分的另一个技术。
1）先创建分桶表，通过直接导入数据文件的方式
1）创建分桶表
create table stu_buck(id int, name string)
clustered by(id)
into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';
（2）查看表结构
hive (default)> desc formatted stu_buck;
Num Buckets: 4
（3）导入数据到分桶表中
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table stu_buck;
（4）查看创建的分桶表中是否分成4个桶
发现并没有分成4个桶。是什么原因呢？
2）创建分桶表时，数据通过子查询的方式导入
（1）先建一个普通的stu表
create table stu(id int, name string)
row format delimited fields terminated by '\t';
（2）向普通的stu表中导入数据
load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table stu;
（3）清空stu_buck表中数据
truncate table stu_buck;
select * from stu_buck;
（4）导入数据到分桶表，通过子查询的方式
insert into table stu_buck
select id, name from stu;
（5）发现还是只有一个分桶
（6）需要设置一个属性
hive (default)> set hive.enforce.bucketing=true;
hive (default)> set mapreduce.job.reduces=-1;
hive (default)> insert into table stu_buck
select id, name from stu;
（7）查询分桶的数据
hive (default)> select * from stu_buck;
OK
stu_buck.id stu_buck.name
1001 ss1
1005 ss5
1009 ss9
1012 ss12
1016 ss16
1002 ss2
1006 ss6
1013 ss13
1003 ss3
1007 ss7
1010 ss10
1014 ss14
1004 ss4
1008 ss8
1011 ss11
1015 ss15
分桶抽样查询
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。
查询表stu_buck中的数据。
hive (default)>select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 4 on id);
注：tablesample是抽样语句，语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y) 。
y必须是table总bucket数的倍数或者因子。hive根据y的大小，决定抽样的比例。例如，table总共分了4份，当y=2时，抽取(4/2=)2个bucket的数据，当y=8时，抽取(4/8=)1/2个bucket的数据。
x表示从哪个bucket开始抽取。例如，table总bucket数为4，tablesample(bucket 4 out of 4)，表示总共抽取（4/4=）1个bucket的数据，抽取第4个bucket的数据。
注意：x的值必须小于等于y的值，否则
FAILED: SemanticException [Error 10061]: Numerator should not be bigger than denominator in sample clause for table stu_buck
数据块抽样
Hive提供了另外一种按照百分比进行抽样的方式，这种是基于行数的，按照输入路径下的数据块百分比进行的抽样。
hive (default)>select * from stu tablesample(0.1 percent) ;
提示：这种抽样方式不一定适用于所有的文件格式。另外，这种抽样的最小抽样单元是一个HDFS数据块。因此，如果表的数据大小小于普通的块大小128M的话，那么将会返回所有行。
函数
系统自带的函数
1）查看系统自带的函数
hive>show functions;
2）显示自带的函数的用法
hive>desc function upper;
3）详细显示自带的函数的用法
hive>desc function extended upper;
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：
（1）UDF（User-Defined-Function）
一进一出
（2）UDAF（User-Defined Aggregation Function）
聚集函数，多进一出
类似于：count/max/min
（3）UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）
一进多出
如lateral view explore()
4）官方文档地址
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins
5）编程步骤：
（1）继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF
（2）需要实现evaluate函数；evaluate函数支持重载；
（3）在hive的命令行窗口创建函数
a）添加jar
add jar linux_jar_path
b）创建function，
create [temporary] function [dbname.]function_name AS class_name;
（4）在hive的命令行窗口删除函数
Drop [temporary] function [if exists] [dbname.]function_name;
6）注意事项
（1）UDF必须要有返回类型，可以返回null，但是返回类型不能为void；
自定义UDF函数开发案例
1）创建一个java工程，并创建一个lib文件夹
2）将hive的jar包解压后，将apache-hive-1.2.1-bin\lib文件下的jar包都拷贝到java工程中。
3）创建一个类
package com.atguigu.hive;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public class Lower extends UDF {
public String evaluate (final String s) {
if (s == null) {
return null;
}
return s.toString().toLowerCase();
}
}
4）打成jar包上传到服务器/opt/module/jars/udf.jar
5）将jar包添加到hive的classpath
hive (default)> add jar /opt/module/datas/udf.jar;
6）创建临时函数与开发好的java class关联
hive (default)> create temporary function udf_lower as "com.atguigu.hive.Lower";
7）即可在hql中使用自定义的函数strip
hive (default)> select ename, udf_lower(ename) lowername from emp;