Hive中的基本查询

Hive中的基本查询
分区表和分桶表

0，数据准备

1）先创建两张表，一张部门表，三个字段，部门id int，部门名 string，地址编号 int。

dept：

10	ACCOUNTING	1700
20	RESEARCH	1800
30	SALES	1900
40	OPERATIONS	1700

2）再创建一张员工信息表，八个字段，员工编号 int，员工名 string，员工岗位 string，员工的上级编号 int，入职时间 string，工资 double，奖金 double，部门id int。

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

3）创建部门表
Hive需要运作于hadoop集群，请先开启hadoop集群，再运行Hive

create table if not exists dept(
deptno int,
dname string,
loc int
)
row format delimited fields terminated by '\t';

4）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';

5）导入上面准备的数据

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;

1，基本查询

1）全表查询和特定列查询

全表查询（不推荐）

hive (default)> select * from emp;

选择特定列查询（推荐）

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

2）列别名

重命名一个列，便于后续计算和使用，紧跟列名之后，可以在中间加AS关键字，也可以不加

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

3）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按位取异或
~A	A按位取反
例如查询出所有员工薪水加1000后的数据

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

4）常用函数

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;

5）limit和where语句

因为查询的数据量级无法知晓，所以保险起见还是用limit语句来限制返回的行数

hive (default)> select * from emp limit 5;
hive (default)> select * from emp limit 2,3;

where语句主要针对不满足要求的数据进行过滤
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。

6）比较运算符

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);

7）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。
案例实操
（1）查找名字以S开头的员工信息

hive (default)> select * from emp where ename LIKE 'S%';
hive (default)> select * from emp where ename RLIKE '^S';

（2）查找名字以S结尾的员工信息

hive (default)> select * from emp where ename LIKE '%S';
hive (default)> select * from emp where ename RLIKE 'S$';

（3）查找名字中带有S的员工信息

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

8）逻辑运算符（and、or、not）
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);

2，分组

1）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;

2）having 语句

首先要先了解having和where的不同点
1）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
（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;

3，Join 语句

1）等值join

Hive支持通常的SQL JOIN语句，但是sql只支持等值连接，（Hive3.1.2）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、员工名称和部门名称；

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

2）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。
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;

3）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;

4）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;

5）右外连接

（左外连接和右外连接其实只要记住一个就行了）
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;

6）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;

7）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
两个字段，地址编号 int，地址名 string。

1700	Beijing
1800	London
1900	Tokyo

1）创建位置表

create table if not exists location(
loc int,
loc_name string
)
row format delimited fields terminated by '\t';

2）导入数据

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

3）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。

8）笛卡尔积

1）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;

4，排序

1）全局排序

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
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;

（3）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;

（4）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 ;

（5）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;

2）分区

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：
（1）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。
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mr的时候有可能会报错

（2）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。

分区表和分桶表

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。

1，分区表的基本操作

1）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

2）创建分区表语法

hive (default)> create table dept_partition(
deptno int, dname string, loc string
)
partitioned by (day string)
row format delimited fields terminated by '\t';

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。

3）加载数据到分区表中

（1）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

（2）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

4）查询分区表中数据

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' ;

5）查看分区表有多少分区

hive> show partitions dept_partition;

6）增加分区

创建单个分区

hive (default)> alter table dept_partition add partition(day='20200404') ;
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='20200405') partition(day='20200406');

7）删除分区

删除单个分区

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

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='20200404'), partition(day='20200405');

8）查看分区表结构

hive> desc formatted dept_partition;

# Partition Information          
# col_name              data_type               comment
month                   string

2，分区表二级分区

一天的日志数据量也很大，如何再将数据拆分?

1）创建二级分区表

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';

2）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';

3）把数据直接上传到分区目录上，让分区表和数据产生关联的三种方式

（1）方式一：上传数据后修复
上传数据

hive (default)> dfs -mkdir -p
 /user/hive/warehouse/db_hive.db/dept_partition2/day=20200401/hour=13;
hive (default)> dfs -put /opt/module/hive/datas/dept_20200401.log  /user/hive/warehouse/db_hive.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/db_hive.db/dept_partition2/day=20200401/hour=14;
hive (default)> dfs -put /opt/module/hive/datas/dept_20200401.log  /user/hive/warehouse/db_hive.db/dept_partition2/day=20200401/hour=14;

执行添加分区

hive (default)> alter table dept_partition2 add partition(day='20200401',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/db_hive.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';

3，动态分区调整

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）开启动态分区参数设置

（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

2）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_dy;

4，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）先创建分桶表，通过直接导入数据文件的方式

（1）数据准备

1001	ysy1
1002	ysy2
1003	ysy3
1004	ysy4
1005	ysy5
1006	ysy6
1007	ysy7
1008	ysy8
1009	ysy9
1010	ysy10
1011	ysy11
1012	ysy12
1013	ysy13
1014	ysy14
1015	ysy15
1016	ysy16

（2）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';

（3）查看表结构

hive (default)> desc formatted stu_buck;
Num Buckets:            4

（4）导入数据到分桶表中（hive新版本load数据可以直接跑mr(也会有点问题)，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;

（5）查询分桶的数据

hive(default)> select * from stu_buck;

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。

今天的分享就到这，下次再见。

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Hive中的基本查询

发表于 2022-01-14 11:06阅读：362评论：0推荐：0

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