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一.Hive查询 - SELECT基础

1.查询语法解析

SELECT用于映射符合指定查询条件的行

Hive SELECT是数据库标准SQL的子集

• 使用方法类似于MySQL
• 关键字和MySQL一样，不区分大小写
• limit子句
• where子句:运算符、like、rlike
• group by子句
• having子句
  示例:

SELECT 1;SELECT * FROM table_name;SELECT id,name,age FROM people WHERE age>20;SELECT * FROM employee WHERE name!='Lucy'  LIMIT 5;select t.deptno, avg(t.sal) avg_sal from emp t group by t.deptno;select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno having avg_sal > 2000;

Hive查询 - CTE和嵌套查询

CTE（Common Table Expression）

-- CTE语法WITH t1 AS (SELECT …) SELECT * FROM t1;-- CTE演示with tab1 as (select id,name,age from people) select * from tab1;

嵌套查询

-- 嵌套查询示例SELECT * FROM (SELECT * FROM employee) a;

Hive JOIN - 关联查询

指对多表进行联合查询 JOIN用于将两个或多个表中的行组合在一起查询 类似于SQL JOIN，但是Hive仅支持等值连接

• 内连接：INNER JOIN
• 外连接：OUTER JOIN: RIGHT JOIN, LEFT JOIN, FULL OUTER JOIN
• 交叉连接：CROSS JOIN,形成笛卡尔积
• 隐式连接：Implicit JOIN,演示如下"

-- 隐式连接 不写join但是加条件就叫隐式连接 先出笛卡尔积数据量非常大,再次筛选 而join会先过滤效率高select * from emp_basic eb,emp_psn ep where eb.emp_id = ep.emp_id;

JOIN发生在WHERE子句之前

2.练习1：SELECT及关联查询

请分别实现以下需求

• 1.将顾客表、部门表、商品表数据存入Hive

-- 顾客表load data inpath '/data/retail_db/customers.csv' into table customers;select * from customers;-- 部门表load data inpath '/data/retail_db/departments.csv' into table departments;select * from departments;-- 商品表load data inpath '/data/retail_db/products.csv' into table products;select * from products;

• 2.查询顾客表中地区为“NY”所在城市为’New York’的用户

select * from  customerswhere customer_state = 'NY' and customer_city like 'New York';

• 3.查询订单表中共有多少不同顾客下过订单

select count(1)from (select count(1)from orders group by order_customer_id) a;

• 4.查询商品表中前5个商品

select * from products limit 5;

• 5.从顾客表中查询每位顾客的全名（分别使用CTE和子查询）

-- 用个毛子查询直接函数select concat(customer_fname,' ',customer_lname) from customers ;

• 6.使用正则表达式匹配顾客表中ID、姓名与所在城市列(rlike)

select * from customers where customer_id rlike '[1,2,3][4,5,6]' and customer_fname rlike '^Ma+[a,r]' and customer_lname rlike '^S' and customer_state rlike '^N' and customer_city rlike 'Green' ;

• 7.使用关联查询获取没有订单的所有顾客

select * from customers c where not exists(select * from orders o where order_customer_id = c.customer_id );

二. Hive JOIN – MAPJOIN

MapJoin操作在Map端完成

• 小表关联大表
• 可进行不等值连接

开启mapjoin操作

set hive.auto.convert.join=true; //设置 MapJoin 优化默认自动开启 set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000 //设置小表不超过多大时开启 mapjoin 优化 运行时自动将连接转换为MAPJOIN MAPJOIN操作不支持：

• 在UNION ALL, LATERAL VIEW, GROUP BY/JOIN/SORT BY/CLUSTER BY/DISTRIBUTE BY等操作后面
• 在UNION, JOIN 以及其他 MAPJOIN之前

三.Hive集合操作(UNION)

所有子集数据必须具有相同的名称和类型

• UNION ALL：合并后保留重复项
• UNION：合并后删除重复项（v1.2之后）目前使用的版本为1.1

可以在顶层查询中使用（0.13.0之后）

ORDER BY, SORT BY, CLUSTER BY, DISTRIBUTE BY 和LIMIT适用于合并后的整个结果

• order by 全局排序 只有一个reducer(多个reduce会有多个分区无法保证)只要是order by 设置reduce task 任务数是无效的
• sort by 不是全局排序,在进入reduce之前排序,局部有序,任务数为1时和order by 一样 一般不会单用
• distribute by 控制在map端如何拆分数据给reduce端的 配合 sort by 使用 ,相当于group by
• cluster by 除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是倒叙排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC

集合其他操作可以使用JOIN/OUTER JOIN来实现

• 差集、交集

四.装载数据

1.INSERT表插入数据

使用INSERT语句将数据插入表/分区

-- INSERT支持OVERWRITE(覆盖)和INTO(追加)INSERT OVERWRITE/INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select fileds,... from tb_other;

• Hive支持从同一个表进行多次插入
• INSERT INTO中TABLE关键字是可选的
• INSERT INTO可以指定插入到哪些字段中
• INSERT INTO table_name VALUES，支持插入值列表,数据插入必须与指定列数相同

INSERT OVERWRITE TABLE test select 'hello'; -- INSERT不支持的写法insert into employee select * from ctas_employee; -- 通过查询语句插入-- 多插入from ctas_employeeinsert overwrite table employee select *insert overwrite table employee_internal select *;-- 插入到分区from ctas_patitioned insert overwrite table employee PARTITION (year, month)select *,'2018','09';-- 通过指定列插入(insert into可以省略table关键字)insert into employee(name) select 'John' from test limit 1;-- 通过指定值插入insert into employee(name) value('Judy'),('John');

2. Hive数据插入文件

使用insert语句将数据插入/导出到文件

• 文件插入只支持OVERWRITE
• 支持来自同一个数据源/表的多次插入
• LOCAL：写入本地文件系统
• 默认数据以TEXT格式写入，列由^A分隔
• 支持自定义分隔符导出文件为不同格式,CSV,JSON等

-- 从同一数据源插入本地文件，hdfs文件，表from ctas_employeeinsert overwrite local directory '/tmp/out1'  select *insert overwrite directory '/tmp/out1' select *insert overwrite table employee_internal select *;-- 以指定格式插入数据insert overwrite directory '/tmp/out3'row format delimited fields terminated by ','select * from ctas_employee;-- 其他方式从表获取文件hdfs dfs -getmerge 
   

3. Hive数据交换 - IMPORT/EXPORT

IMPORT和EXPORT用于数据导入和导出

• 常用于数据迁移场景
• 除数据库，可导入导出所有数据和元数据

使用EXPORT导出数据

EXPORT TABLE employee TO '/tmp/output3'; -- 导出到hdfsEXPORT TABLE employee_partitioned partition (year=2014, month=11) TO '/tmp/output5';

使用IMPORT导入数据

IMPORT TABLE employee FROM '/tmp/output3';IMPORT TABLE employee_partitioned partition (year=2014, month=11) FROM '/tmp/output5';

五.hive数据排序

1.order by

ORDER BY (ASC|DESC)类似于标准SQL

• 只使用一个Reducer执行全局数据排序
• 速度慢,应提前做好数据过滤
• 支持使用CASE WHEN或表达式
• 支持按位置编号排序:set hive.groupby.orderby.position.alias=true;

2.SORT BY/DISTRIBUTE BY

SORT BY对每个Reducer中的数据进行排序

• 当Reducer数量设置为1时，等于ORDER BY
• 排序列必须出现在SELECT column列表中

DISTRIBUTE BY类似于标准SQL中的GROUP BY

• 根据相应列以及对应reduce的个数进行分发
• 默认是采用hash算法
• 根据分区字段的hash码与reduce的个数进行模除
• 通常使用在SORT BY语句之前

-- 默认ASC,正序 DESC,倒序SELECT department_id , name, employee_id, evaluation_scoreFROM employee_hr DISTRIBUTE BY department_id SORT BY evaluation_score DESC;

3. CLUSTER BY

CLUSTER BY = DISTRIBUTE BY + SORT BY

• 不支持ASC|DESC
• 排序列必须出现在SELECT column列表中
• 为了充分利用所有的Reducer来执行全局排序，可以先使用CLUSTER BY，然后使用ORDER BY

练习2：实现Hive数据加载及排序

• 1.将order_items.csv数据通过load方式加载到order_items表

load data inpath '/data/retail_db/order_items.csv' into table order_items;select * from order_items;

• 2.将order_items表中数据加载到order_test2表

create  table order_test2 like order_items;from order_items	insert  into table order_test2  select *;

• 3.将order_items表中数据同时加载到o_01和o_02表

create  table o_01 like order_items;create  table o_02 like order_items;from order_items	insert  into table o_01  select *insert  into table o_02  select *;

• 4.将order_items表中数据导出到本地以及hdfs

-- 本地from order_itemsinsert overwrite local directory '/root/order_items.txt' select *;-- 数据导出到hdfsEXPORT TABLE order_items TO  '/tmp/output1';

• 5.统计order_items表中订单数量排行（取前10）

select order_item_order_id, sum(order_item_quantity) efrom order_items o group by order_item_order_idorder by e desc limit 10;

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