Hive sql

一、Hive介绍

 Hive是Hadoop中的一个子项目,利用MapReduce技术,实现了部分SQL语句,提供了类SQL的编程接口。推进了Hadoop在数据仓库方面的发展。

      可以理解为是一个基于hadoop文件系统上的数据仓库架构。且为其提供了以下功能数据ETL(抽取、转换和加载)工具、数据存储管理、大型数据集的查询和分析能力。

Hive主要包含4类数据模型:表、外部表、分区、桶。

hive体系结构

二、表和外部表对比

外部表指向已经在HDFS中存在的数据,也可以创建分区。它和表在元数据的组织上是相同,实际数据的存储规则存在较大差异,主要表现在以下两点上:

1)创建表的包含2步:表创建和数据加载(可以在同一个语句中完成),数据加载时,会移动到数据仓库目录中。访问会直接在数据仓库目录中完成,删除表时,表中的数据和元数据将被同时删除。

2)外部表的创建只有一步,加载数据和创建表同时完成,实际数据存储在创建语句LOCATION指定的HDFS路径中,并不会移动到数据仓库目录中,删除外部表仅删除元数据,表中数据不会被删除。

三、Hive配置命令

1、set -v :查看当前设定的所有信息;

set mapred.reduce.tasks=100: 配置执行任务的个数

2、set mapred.job.tracker=local: 在本地或集群中运行HIVE提交的查询,对小数据集查询较为有用,可避免将任务分布到大型集群中而降低了效率。

set hive.exec.mode.local.auto=false: 最新版Hive都支持在本地自动运行MapReduce任务,该属性默认是关闭的,如果开启为enable,则会对任务数据和map大小进行判断,自动选择是否在本地模式运行。

四、Hive QL汇总

【导读】

数据类型:array_type、map_type、tinyint、smallint、int、bigint、boolean、float、double、string

大小写:表名和列名不区分大小写,但属性名区分。

第一部分:数据定义操作

1、创建表([]内容代表可写可不写)

创建内部/外部表,一个表可以拥有一个或多个分区,每个分区单独存一个目录,而且表和分区都可以对某列进行clustered by 操作,将若干列放入一个桶(bucket)中,也可以用sorted by 列来存储数据,提高查询性能。

> create [external] table [if not exists] tb_name(

col_name1    col_type,

col_name2    col_type

)

[ PARTITIONED BY (col_name3 col_type)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATED BY '\t' 

LOCATION hdfs_path];

复制已经存在的表定义,但不复制数据内容

> create [external] table [if not exists] tb_name

like existing_hdfs_path;  

2、删除表

> drop table [if exists] tb_name;

3、修改表

增加分区

> alter table tb_name add  partition (col_name1=value1, col_name2=value2)

location 'path_name';

删除分区(元数据和数据将被一并删除)

> alter table tb_name drop partition(col_name1=value1, col_name2=value2);

重命名表

(数据所在的位置和分区名并不改变,即:老的表名并未“释放”,对老表的更改会改变信标的数据)

> alter table tb_name rename to new_tb_name;

更改列名/数据类型/位置/注释

[after col_name_x: 放置再某列后面,first:放在第一列]

> alter table tb_name change old_col_name  new_col_name new_name_type[after col_name_x / first];

增加/更新列

(add 允许再当前列末尾,分区列之前增r加新列,replace删除当前列再加入新的列)

> alter table tb_name add /replace columns(col_name col_type);

增加表属性

> alter table tb_name set  tblproperties (property_name = property_value, ...)

以上命令只修改Hive的元数据,不能重组或格式化现有的数据。

4、展示语句

显示表

(正则表达式:只能包含*、[s]或“|”])

>show tables [正则表达式];

显示分区

>show partitions tb_name;

显示分区/表扩展

(输出基本表信息和文件系统信息:文件总数/大小,最大/最小文件大小,最新存储时间/更新时间)

>show table extended [in | from database_name]  like 正则表达式 [partition (partition_desc)];

显示函数

>show functions ".*";

表/列/分区描述

>describe [extended] tb_name [dot col_name];

>describe [extended] tb_name partition_desc;


第二部分:数据操作命令

1、向数据表中加载文件

当数据加载到表中时,不会对数据进行任何转换,Load只将数据复制/移动到hive表对应的位置上。filepath可以时相对路径,也可以是绝对路径,或者可以完整的URL,可以加载一个表或者一个分区,如果表包含分区,需要指定每个分区的分区名。

1) 本地文件导入到hive表

> load data local inpath 'home/hadoop/sourceA.txt' into table testA

partition(dt = '2019-07-09');


2)HDFS文件导入到hive表

> load data inpath 'home/hadoop/sourceB.txt' into table testB partition(dt='2019-08-09');

2、将查询结果插入到Hive表中

查询的结果通insert语句加入到表中, overwrite关键字会强制将输出结果写入


insert into/overwrite table tb_name partition(col_name="value")

select * from tb_name2;

3、将查询的结果写入文件系统

查询的结果通insert语句加入到表中, overwrite关键字会强制将输出结果写入

1) 导出文件到本地文件:

INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/home/hadoop/output'ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED by',' select*from testA;

2)导出文件到HDFS目录:

INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/home/hadoop/output'select*from testA;


待完成内容:开窗函数、索引、数据倾斜、SQL优化能力

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