Hive 编程之DDL、DML、UDF、Select总结

　　Hive的基本理论与安装可参看作者上一篇博文《Apache Hive 基本理论与安装指南》。

一、Hive命令行

　　所有的hive命令都可以通过hive命令行去执行，hive命令行中仍有许多选项。使用$hive -H查看：

　　-e 选项后面可以直接接一个hql语句，不用进入到hive命令行用户接口再输入hql语句。

　　-f 选项后面接一个hql语句的文件。

　　-i 选项在hql语句执行之前的初始化hql文件。例如添加、导入等操作都可以写在这个hql语句文件中。

　　在hive使用中，大多是写很多脚本，在hive命令行中输入是属于交互式的，这就必须有工作人员在工作，不适合做批量处理。可以使用-f或-i选项，一次性执行可以将所有的hql语句放在一个hql脚本文件中。例如：

$ mkdir -p /opt/shell/sql
$ vim /opt/shell/sql/test.sql

select * from table_name limit 5;
select * from table_name where professional="student";
select count(*) from table_name;
select count(*) from table_name group by professional;
select * from table_name where professional="student" order by age;

　　将脚本保存退出后，再批量执行：

$ hive -f /opt/shell/sql/test.sql

二、Hive DDL（Data Definition Language）

　　详见官方文档。重点在于创建表和创建函数。

1. 建表语法

建表语句

　　从官方文档的Create Table中可以查看hive建表的命令，如下：

CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name    -- (Note: TEMPORARY available in Hive 0.14.0 and later)
  [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ... [constraint_specification])]
  [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]
  [SKEWED BY (col_name, col_name, ...)                  -- (Note: Available in Hive 0.10.0 and later)]
     ON ((col_value, col_value, ...), (col_value, col_value, ...), ...)
     [STORED AS DIRECTORIES]
  [
   [ROW FORMAT row_format] 
   [STORED AS file_format]
     | STORED BY 'storage.handler.class.name' [WITH SERDEPROPERTIES (...)]  -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later)
  ]
  [LOCATION hdfs_path]
  [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]   -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later)
  [AS select_statement];   -- (Note: Available in Hive 0.5.0 and later; not supported for external tables)
 
CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
  LIKE existing_table_or_view_name
  [LOCATION hdfs_path];

数据类型

data_type
  : primitive_type
  | array_type
  | map_type
  | struct_type
  | union_type  -- (Note: Available in Hive 0.7.0 and later)

　　data_type，有两种类型：一种是复杂类型，例如array_type（ARRAY < data_type >）、map_type（MAP < primitive_type, data_type >）、struct_type（STRUCT < col_name : data_type [COMMENT col_comment], ...>）、union_type（UNIONTYPE < data_type, data_type, ... >）；简单类型有SMALLINT（占2个字节的整数）、INT（占4个字节的整数）、BIGINT（占8个字节的整数）、BOOLEAN、FLOAT、DOUBLE、STRING、BINARY、TIMESTAMP、DECIMAL、DATE、VARCHAR（0.12之后）、CHAR（字符，0.13之后）。

primitive_type
  : TINYINT
  | SMALLINT
  | INT
  | BIGINT
  | BOOLEAN
  | FLOAT
  | DOUBLE
  | DOUBLE PRECISION -- (Note: Available in Hive 2.2.0 and later)
  | STRING
  | BINARY      -- (Note: Available in Hive 0.8.0 and later)
  | TIMESTAMP   -- (Note: Available in Hive 0.8.0 and later)
  | DECIMAL     -- (Note: Available in Hive 0.11.0 and later)
  | DECIMAL(precision, scale)  -- (Note: Available in Hive 0.13.0 and later)
  | DATE        -- (Note: Available in Hive 0.12.0 and later)
  | VARCHAR     -- (Note: Available in Hive 0.12.0 and later)
  | CHAR        -- (Note: Available in Hive 0.13.0 and later)

row_format

row_format
  : DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char [ESCAPED BY char]] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]
        [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]
        [NULL DEFINED AS char]   -- (Note: Available in Hive 0.13 and later)
  | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]

　　row_format：需要指出每一行是由什么隔开，并且要指出每一行中的每一个字段是用什么隔开的。

　　对于字段的隔开，复杂数据类型和简单数据类型不一样。例如数组类型是复杂类型，其隔开符[COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]，Map类型的要使用[MAP KEYS TERMINATED BY char]。[LINES TERMINATED BY char]可以设置行隔开符，如果不写，默认为回车换行。

file_format

file_format:
  : SEQUENCEFILE
  | TEXTFILE    -- (Default, depending on hive.default.fileformat configuration)
  | RCFILE      -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later)
  | ORC         -- (Note: Available in Hive 0.11.0 and later)
  | PARQUET     -- (Note: Available in Hive 0.13.0 and later)
  | AVRO        -- (Note: Available in Hive 0.14.0 and later)
  | INPUTFORMAT input_format_classname OUTPUTFORMAT output_format_classname

　　SEQUENCEFILE表示序列压缩格式，以及RCFILE、ORC、PARQUET、AVRO都是压缩格式。TEXTFILE是默认的格式，文本格式。

2. 创建表案例一　　

查看数据

　　为举例说明，这里先生成数据文件：

vim /root/person.txt

1,zhangsan,31,books-sports-math,city:shanghai-street:lujiazui-zipcode:313100
2,lisi,35,books-music,city:hangzhou-street:xihu-zipcode:222100
3,wangwu,25,computer-games,city:guangzhou-street:baiyun-zipcode:212300

创建表

　　根据数据创建一个人类表，包含人的编号、姓名、年龄、爱好、地址五个字段。

vim /opt/shell/sql/t_person.sql

create table t_person
(
    id int,
    name string,
    age int,
    likes array<string>,
    address map<string,string>
) row format delimited 
fields terminated by ',' 
collection items terminated by '-'
map keys terminated by ':' 
lines terminated by '\n' 
stored as textfile;

　　根据表结构，字段之间按,隔开；likes的类型是array，所以可以有多个爱好，元素之间按-隔开，以,作为数组的结束；地址是map类型，也是collection类型， key和value按:隔开，每对key和value之间用-隔开（和collection一致）；回车代表换行符。

　　执行创建表脚本：

$ hive -f /opt/shell/sql/t_person.sql

将数据从本地导入到hive

hive> load data local inpath '/root/person.txt' into table t_person;

查看数据

3. 创建表案例二（分区表）

　　当我们要在关系型数据库中查找某一数据时，一般需要匹配数据库中的所有数据，所以可以通过分区来提高查询效率。把常用的查询条件作为一种分区，例如要查某一天的数据，事实上就是可以只匹配当天的数据，其他数据不匹配。下面以建一个日志管理表为例：

数据文件

　　文件经常按照天、小时等进行分割。故在此创建多个文件如下：

vim /root/log_2016-03-11.txt

111,1,200,2016-03-11
135,4,100,2016-03-11
211,3,300,2016-03-11
141,1,200,2016-03-11
131,2,400,2016-03-11

vim /root/log_2016-03-12.txt

121,2,300,2016-03-12
125,3,400,2016-03-12
211,1,400,2016-03-12
161,3,100,2016-03-12
171,5,200,2016-03-12

创建表结构

create table t_log (id string,type int,pid string,logtime string)
partitioned by (day string)
row format delimited 
fields terminated by ','
stored as textfile;

　　这里指定了按照天做分区。

装载数据

hive> load data local inpath '/root/log_2016-03-11.txt' into table t_log partition (day='2016-03-11');
hive> load data local inpath '/root/log_2016-03-12.txt' into table t_log partition (day='2016-03-12');

查看数据

hive> select * from t_log;

　　从上图可以看出，数据增加了一个字段，左边是logtime，右边是分区day。所以，添加一个分区可以理解为添加一个字段；但是又不同于添加一个字段，因为查询按照分区做限定（查询分区day='2016-03-11'）时其他分区的数据不读取，而如果是字段的话，需要每一条数据进行匹配过滤。也可以从浏览器看出创建分区表的目录结构如下：

　　创建分区，就会为每一个分区建一个目录，所以在查询时，只在限定的分区目录里查询。

　　查看某一天的数据量

hive> select count(*) from t_log where day='2016-03-11';

　　查看某一个月的数据量

hive>select count(*) from t_log where day between 'xxx' and 'xxx';

　　当然，这里需要先转换格式，略。

三、Hive DML（Data Manipulation Language）

Hive Data Manipulation Language

　　详见官方文档。DML是对数据进行增删改的脚本。但是数据在hdfs中，实际上不提供修改，只提供追加（insert），支持删除。

1. Loading files into tables

语法

　　load file将数据导入到表中。其语法为：

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

　　local：如果导入的数据在Linux主机本地，就要添加[local]，如果数据已经在hdfs上就不能加local；overwrite：覆盖；partition：如果表有分区就要加partition。

实例
- 将hdfs中的数据装载到hive

　　首先，上传Linux文件到hdfs

$ hdfs dfs -put /root/log_2016-03-1* /usr/input

　　其次，在hive中执行导入

hive>load data inpath '/usr/input/log_2016-03-12.txt' into table t_log partition (day='2016-03-12');

hive>load data inpath '/usr/input/log_2016-03-12.txt' overwrite into table t_log partition (day='2016-03-12');

　　注意：导入的分区要存在，导入到hive表后原来hdfs路径下的文件就不复存在了，即存在hdfs的目录变了，实际就是元数据变了，block的位置没有变。如果使用overwrite，则原来该表中指定分区的数据将全部清空，然后上传该文件。如果load相同文件名名到表中时，会默认生成副本filename_copy_1。文件中的数据格式要和表的结构相吻合。

- 将Linux本地的数据装载到hive

hive>load data local inpath '/root/log_2016-03-11.txt' into table t_log partition (day='2016-03-11');

2. Inserting data into hive tables from queries

语法

hive> INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...) [IF NOT EXISTS]] select_statement1 FROM from_statement;
hive> INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement;

　　其中的select_statement1 FROM from_statement;是一个sql语句。这是用于查询hive中已经存在的数据，将查询结果给到一张新表中。

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

　　这个语句是和关系型数据库的insert语句用法是一样的。区别有三：一是，有partition；二是，可以一次插入多条数据；三是，这种语句是转成MapReduce去执行的。

　　因为hive是一个工具，其作用是查询和统计hdfs上的数据的，对于查询结果一般就在控制台上显示，所以这个insert语句作用就是将查询的结果保存下来，用于后期的展示。

实例

hive> insert into table t_log partition (day='2016-03-13’) values ('888',2,'100','2016-03-13’);

　　这个会启动MapReduce，因为数据在文件中不存在，要插到文件中相当于上传，会生成一个新的文件。这个不常用。所以实际上inset into语句的实际意义在于将查询结果放到新的表中。

3. Delete

　　删除数据一般可以不在hive中删除，直接在hdfs上删除文件。因为删数据实际上就是删除文件。例如要删除之前插入到hive的t_log表day=2016-03-11分区下的log_2016-03-11.txt，可以执行如下命令：

#hdfs dfs -rm /user/hive/warehouse/t_log/day=2016-03-11/t_log-2016-03-11.txt

四、Hive UDF（Operators and User-Defined functions）

Hive Operators and User-Defined Functions (UDFs)

　　详见官方文档。

1. 内置运算符

关系运算符

　　见文档

算术运算符

　　见文档

逻辑运算符

　　见文档

复杂类型构造函数（Complex Type Constructors）
- 复杂类型函数或对象的构建

　　【1】map（构造map对象）

　　Creates a map with the given key/value pairs. (key1,value1,key2,value2,…)

　　【2】struct（创建架构数组）

　　Creates a struct with the given field values. (val1,val2,val3,…)。Struct的属性名和列名相对应。struct可以认为是面向对象的对象类型，是一个构造体，里面可以定义属性的值，field的名称是预先定义的，就像Java类的属性预先定义好了。

　　【3】named_struct

　　Creates a struct with the given field names and values. (name1,val1,name2,val2, …)。根据给定的Struct的属性名来创建构建数组

　　【4】array（创建数组对象）

　　Creates an array with the given elements. (val1,val2,val3,…)。把各（若干）个字段的值变成一个array。

　　【5】create_union

　　Creates a union type with value that is being pointes to by the tag parameter.

- 复杂类型函数的运算符

　　【1】A[n]

　　A是array类型，n是int类型。A[n]表示数组A的第n+1个元素。

　　【2】M[key]

　　M是map类型，key是map集合中键的类型。M[key]是取map集合中键为key的值。注意使用是key需要使用单引号。

　　【3】S.x

　　S是struct类型，x表示struct中的某个属性。S.x，将会返回S这个struct中定义的x属性型中存储的值。

2. 内置函数

数学函数

集合操作函数

类型转换函数

日期函数

条件/逻辑函数

　　略。

字符串函数

3. UDAF

　　UDAF和UDF的区别在于传给函数的参数不一样。UDF表示传给函数的参数只有一个值或一行值；UDAF是给函数传多个值或者多行值的函数，例如count(*)，sum(col)等都是多行的值。

　　UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 聚集函数，多进一出，例如count/max/min等。

4. UDTF

　　详见文档。

5. UDF

　　HivePlugins，Creating Custom UDFs。自定义函数需要以下几个步骤：首先要自定义一个类，继承UDF；其次，打成jar包；第三，将jar包加载到hive的classpath；第四，创建自定义函数；第五，使用函数。

　　例如，要创建一个将字符串转成日期的函数。

自定义类

package com.huidoo.hive;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.io.TimestampWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public class StringToDate extends UDF {
    /**
     * 定义evaluate方法。返回值类型定义为TimestampWritable
     * @param str
     * @param datefmt
     * @return
     * @throws Exception 
     */
    public TimestampWritable evaluate(final Text str,final Text datefmt) throws Exception{
        SimpleDateFormat sdf= new SimpleDateFormat(datefmt.toString()); //datefmt是传入的格式化字符串，需要创建SimpleDateFormat对象，Text类型要转成Java中的String类型。
        Date date= sdf.parse(str.toString()); //将字符串str，按照格式sdf转成java.util的Date类型
        TimestampWritable time=new TimestampWritable();//创建Hadoop的时间戳对象
        time.setTime(date.getTime());//将date转成Timestamp类型，然后使用Hadoop时间戳对象设置成相应的时间。
        return time;
    }
}

打成jar包并上传到服务器

　　略。std.jar

将jar包加载到hive的classpath

hive> add jar /path/to/std.jar;

创建函数

　　语法：create 函数名(不能与内置的一样) as ‘自定义类的全限定名’;

hive> create function std as 'com.huidoo.hive.StringToDate';

　　这就创建了一个函数，名为std。

使用函数

hive> select std('2016-02-06 01:19:30','yyyy-MM-dd HH:mm:ss') from t_log limit 3;

五、Hive Select

1. 简单查询和使用/切换数据库

hive> select * from table_name;

　　查看当前数据库：

hive> SELECT current_database();

　　"db_name.table_name" allows a query to access tables in different databases.可以查询不同数据库中的表。

　　使用某数据库：

hive> USE database_name;

2. where从句

hive>SELECT * FROM sales WHERE amount > 10 AND region = "US"

3. ALL and DISTINCT从句

　　使用distinct关键字去重查询，如下列出两个查询的区别：

hive> SELECT col1, col2 FROM t1

1 3

1 4

2 5

hive> SELECT DISTINCT col1, col2 FROM t1

1 3

1 4

2 5

4. Join从句

　　join用于表连接。两个表即两个文件能连接起来就一定有相同点，这就是说其中一个文件中某域的值和另一个文件的某域的值相同，就可以连接。

hive> select col1,col2,col3 from t1 join t2 on+条件;

5. 基于Partition的查询

　　这种查询语法就只要把partition当成一个字段即可。如果查询时要引入外键关联表也可以使用JION…ON语句。

非关联查询

　　语法：

hive> select table_name.* from table_name where table_name.partition_name +条件;

　　案例：

SELECT page_views.*
FROM page_views
WHERE page_views.date >= '2016-03-01' AND page_views.date <= '2016-03-31'；

关联查询

　　语法：

hive> select table_name1.* from table_name1 join table_name2 on (table_name1.外键 = table_name2.主键 And table_name1.partiton_name +条件);

　　案例：

SELECT page_views.*
FROM page_views JOIN dim_users 
ON (page_views.user_id = dim_users.id AND page_views.date >= '2016-03-01' AND page_views.date <= '2016-03-31');

6. Group by从句

hive> select col[list] from table_name group by col;

7. Order/Sort by从句

　　sort by和order by的用法基本一致，都是做排序的，一般用order by。例如：

hive> select * from t_log order by id;

8. Having从句

　　having从句必须依附于group by从句，在group从句后面接having从句，相当于增加一个条件。having后面可以接聚合函数，例如sum、avg等。

单纯的group by语句

hive> select day from t_log group by day;

　　其查询结果为：

　　2016-03-11

　　2016-03-12

添加having从句

hive>select day from t_log group by day having avg(id)>150;

　　其查询结果为：

　　2016-03-12

hiving同效于子查询

hive> select day from (select day, avg(id) as avgid from t_log group by day) table2 where table2.avgid>150;

　　这里将t_log表通过select day, avg(id) as avgid from t_log group by day查询得到的结果作为表再查询的。和上述的hiving从句得到的结果一样。

9. Limit从句

　　限定查询返回的行数。

hive> select * from t_log limit 5;

posted @ 2018-03-11 11:20 Huidoo_Yang 阅读(1657) 评论(0) 编辑收藏举报

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Huidoo Yang

痴心象马戏似小丑眼内希冀

Hive 编程之DDL、DML、UDF、Select总结

一、Hive命令行

二、Hive DDL（Data Definition Language）

1. 建表语法

2. 创建表案例一

3. 创建表案例二（分区表）

三、Hive DML（Data Manipulation Language）

1. Loading files into tables

2. Inserting data into hive tables from queries

3. Delete

四、Hive UDF（Operators and User-Defined functions）

1. 内置运算符

2. 内置函数

3. UDAF

4. UDTF

5. UDF

五、Hive Select

1. 简单查询和使用/切换数据库

2. where从句

3. ALL and DISTINCT从句

4. Join从句

5. 基于Partition的查询

6. Group by从句

7. Order/Sort by从句

8. Having从句

9. Limit从句

公告

Huidoo Yang

痴心象马戏 似小丑眼内希冀

Hive 编程之DDL、DML、UDF、Select总结

一、Hive命令行

二、Hive DDL（Data Definition Language）

1. 建表语法

2. 创建表案例一

3. 创建表案例二（分区表）

三、Hive DML（Data Manipulation Language）

1. Loading files into tables

2. Inserting data into hive tables from queries

3. Delete

四、Hive UDF（Operators and User-Defined functions）

1. 内置运算符

2. 内置函数

3. UDAF

4. UDTF

5. UDF

五、Hive Select

1. 简单查询和使用/切换数据库

2. where从句

3. ALL and DISTINCT从句

4. Join从句

5. 基于Partition的查询

6. Group by从句

7. Order/Sort by从句

8. Having从句

9. Limit从句

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2. 创建表案例一　　