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Hive 基础知识学习(语法)

程序员文章站 2022-07-14 14:42:10
...
[size=large][b]一.Hive 简介 [/b][/size]
[color=red][b]Hive是基于 Hadoop 分布式文件系统的一种数据库,它的数据都是以文件形式存在的。 [/b][/color]
[color=blue][b]Hive中的每一条记录对应于文件中的一行,各个字段的值是被指定的分隔符分隔的。[/b][/color]在读数据的时候,会将文件行以分隔符分隔字段值,并将各个值按顺序给字段;[color=red][b]现有的 hive 的权限基于文件的,如果某个用户对表对应的文件有读的权限,那么用户就对表有读的权限。 [/b][/color]
当前 hive 运用最多的是分区,hive 会将各个分区的数据分别放在不同的文件夹下;
[color=red][b]在用 hive 执行 SQL 语句时,是将语句处理成 mapreduce 程序运行的。 [/b][/color]

[size=large][b]二.数据类型 [/b][/size]
[b]整型 [/b]int 4 字节 smallint 2 字节 Tinyint 1 字节 bigint 8 字节
[b]浮点数[/b] float double
[b]字符串 [/b]string
[b]布尔型[/b] boolean
不支持日期时间型
不支持二进制串

[color=red][b]其它数据类型 [/b][/color]
ARRAY
MAP
STRUCT

create table complex(
col1 ARRAY<int>,
col2 Map<string,int>,
col3 STRUCT<a:string, b:int, c:double>
);
select col1[0],col2['b'],col3.c from complex;


[size=large][b]三.支持各种内建函数[/b][/size]
略...
[size=large][b]四.DDL(数据定义)[/b][/size]
[color=red][b]1.创建和删除建数据库 [/b][/color]
create database if not exists db_test 
comment '用于测试';
drop database if exists db_test;

[size=medium][b]2.建表 [/b][/size]
 create external table order_joined_extend( 
addr_id bigint comment 'address id' ,
alliance_id int ,
allot_quantity int ,
city_ship_type_desc string
)
comment 'order_joined_extend'
partitioned by (create_date string,type string)
row format delimited fields terminated by '\001'
lines terminated by '\n'
stored as textfile
location '/home/zhouweiping/order_joined_extend/';


[size=medium][b]external 建立外部表。[/b][/size]

外部表的好处:
[color=red][b]a.可以直接将数据文件放到 location 指定的目录,在 hive中即可查询出数据;[/b][/color]
[color=blue][b]b.可以多个表使用一份数据,只需将 location 指向同一个目录; [/b][/color]
partitioned by 建立分区表。
分区表是将分区列值一样的放到一个文件中,如果该分区列下还有子分区,会在该文件夹下再分小文件夹;如图:

[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0124/1511/77051b2a-d877-34a0-b8be-57218cefa19f.png[/img]

[color=red][b]row format 指定表中行列分隔符。 [/b][/color]
[color=blue][b]Stored as 文件存储的格式,此处的 textfile。 [/b][/color]
Location 指定表中数据文件存放的 hdfs 目录。该参数默认为:
/user/hive/warehouse/dbname.db/tablename

也可以用
create table table_name like old_table_name,
[color=blue][b]但是这个只能建内表,不能建外表[/b][/color],就是加了external,所建的表任然是内表;而且在建表时如果原表是分区表,新建的表也只是一般的表,原表中的分区字段成了新表中的一般字段。
[size=medium][b]3.建表的时候可以同时插入数据 [/b][/size]
create table order_joined_extend1 
comment 'order_joined_extend'
row format delimited fields terminated by '\001'
lines terminated by '\n'
stored as textfile
location '/home/zhouweiping/order_joined_extend1/'
as
select * from order_joined_extend;

[size=medium][color=red][b]但是这种方法不支持外部表和分区表,[/b][/color][/size]并且在建表时不能指定详细的列。
[size=medium][b]4. 删除表 [/b][/size]
drop table if exists order_joined_extend1; 

删除的表可能是外部表或者内表,[size=medium][color=red][b]在删除外部表时只是删除了表结构,数据文件依然存在。[/b][/color][/size]
[size=medium][b]5. 修改表 [/b][/size]
[color=red][b]增加删除分区 [/b][/color]
alter table order_joined_extend 
add partition(create_date='2012-09-01',type='ddclick_bang')
location '/share/comm/ddclick/2012-09-01/ddclick_bang/';
alter table order_joined_extend
drop if exists partition(create_date='2012-09-01',type='ddclick_bang');

[color=red][b]重命名 [/b][/color]
 alter table order_joined_extend rename to order_joined_extend_rename;

替换原有的列,替换时只是在分区列之前,分区列不变
 ALTER TABLE order_joined_extend REPLACE COLUMNS 
(
product_id string,
product_name string,
bd_name string
)

增加列,之后在分区之前的最后一列加,不能指定到某列之后
alter table order_joined_extend 
add columns (add_col_test string)

内部表转外部表
 alter table tablePartition set TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='TRUE'); 

外部表转内部表
alter table tablePartition set TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='FALSE'); 

[color=red][b]6. Show/describle [/b][/color]

show databases;
show tables;
show tables '*tianzhao*';


显示表中中含有tianzhao的表名
show partitions table_name;
展示表中现有的分区
desc formatted table_name;
可以描述出很多信息,包括字段,location,分区字段,是内表或者外表等;
show functions;
显示可以用的函数列表,包括可用的udf函数。
describe function length;
返回length函数的说明
show table extended like order_joined_extend partition(create_date='2012-09-01',type='ddclick_bang');

[size=large][b]五.DML(数据操作) [/b][/size]
[color=red][b]Hive 只支持 select、insert,不支持 delete、update [/b][/color]

[size=medium][color=red][b]1.load 数据 [/b][/color][/size]
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename[PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]  


Load本地数据到hive,最好指定本地文件的绝对路径
追加导入数据:
load data local inpath '/home/zhouweiping/d.dat'  into table order_joined_extend1; 

覆盖导入数据:
load data local inpath '/home/zhouweiping/d.dat'  overwrite into table order_joined_extend1; 

加载hdfs上的数据到hive表
如果是外表可以直接将数据文件拷贝到location的目录
Hadoop fs –cp from location 


[size=medium][color=red][b]内表或者外表都可以用load的方法 [/b][/color][/size]
load data inpath '/home/zhouweiping/d.dat'  into table order_joined_extend1; 

load 数据时:
[color=red][b] 如果数据在本地,会将本地数据复制一份到 hdfs 中表的 location;
如果是 hdfs 是的数据,会直接移动到 location;所以如果 load 数据的数据文件跟 location 相同,会报错; [/b][/color]

[size=medium][color=red][b]2.Insert [/b][/color][/size]
插入数据到非分区表
Insert overwrite table table1 
Select * from table2

[color=blue][b]插入数据到分区表,需要指定分区值 [/b][/color]
insert overwrite table order_joined_extend partition (create_date='2012-09-01',type='ddclick_bang') 
select addr_id,alliance_id,allot_quantity,city_ship_type_desc, from
order_joined_extend1;

一个输入,多个输出
Insert overwrite table table1 Select * from table2 
Insert overwrite table table3 Select * from table2

[color=red][b]动态分区 [/b][/color]
set hive.exec.dynamic.partition=true; 
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict;
INSERT OVERWRITE TABLE order_joined_extend PARTITION(createdate,type)
SELECT * FROM order_joined_extend1 ;


Hive将会以select的最后两列作为动态分区的值,将createdate,type相同的列插入到一个
partition中
将query的结果写入文件
写到本地文件:
 insert overwrite local directory '/home/zhouweiping/directory.dat' 
select * from order_joined_extend limit 10;

写到hdfs:
insert overwrite  directory '/home/zhouweiping/directory.dat' 
select * from order_joined_extend limit 10;

[color=red][b]3.select [/b][/color]
[color=red][b]一般的 SQL 语句都支持 [/b][/color]
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... 
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list]
[CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]
]
[LIMIT number]

[b]在使用聚合函数时,select 的列必须是 group by 后面的字段或者只用了聚合函数的;[/b]

[color=red][b]4.Join [/b][/color]
Hive 只支持等值连接(equality joins)、外连接(outer joins)和(left semi join)。[color=blue][b]Hive不支持所有非等值的连接,因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务;[/b][/color][color=red][b]Hive也不支持 in 子查询,但是可以用 left semi join 实现 in 操作。[/b][/color]另外,Hive支持多于 2 个表的连接。
JOIN子句中表的顺序很重要,[color=red][b]一般是把数据量大的表放后面。 [/b][/color]

转自:[url]http://qingyuan-jishu.iteye.com/blog/2068536[/url]