HIVE的sql语句操作 Posted 2020-09-30 沫笙love
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了HIVE的sql语句操作相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在hadoop 分布式文件系统中的数据，可以将结构
化的数据文件映射为一张数据库 表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行，通过自己的SQL 去查询分析需
要的内容，这套SQL 简称hive SQL，使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询，汇总，分析数据。而mapreduce开发人员可以把
己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
online)事务处理，也不提供实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。
Hive 的官方文档中对查询语言有了很详细的描述，请参考：http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/LanguageManual ，本文的内容大部分翻译自该页面，期间加入了一些在使用过程中需要注意到的事项。
1. DDL 操作
DDL
?建表
?删除表
?修改表结构
?创建／删除视图
?创建数据库
?显示命令
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
?CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXIST 选项来忽略这个异常
?EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION）
?LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据
?COMMENT可以为表与字段增加描述
?ROW FORMAT
DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]
[MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]
| SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]
用户在建表的时候可以自定义 SerDe 或者使用自带的 SerDe。如果没有指定 ROW FORMAT 或者 ROW FORMAT
DELIMITED，将会使用自带的 SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的 SerDe，Hive
通过 SerDe 确定表的具体的列的数据。
?STORED AS
SEQUENCEFILE
| TEXTFILE
| RCFILE
| INPUTFORMAT input_format_classname OUTPUTFORMAT output_format_classname
如果文件数据是纯文本，可以使用 STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCE 。
hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);
创建外部表：
CREATE EXTERNAL TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT,
page_url STRING, referrer_url STRING,
ip STRING COMMENT ‘IP Address of the User‘,
country STRING COMMENT ‘country of origination‘)
COMMENT ‘This is the staging page view table‘
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\054‘
STORED AS TEXTFILE
LOCATION ‘<hdfs_location>‘;
建分区表
CREATE TABLE par_table(viewTime INT, userid BIGINT,
page_url STRING, referrer_url STRING,
ip STRING COMMENT ‘IP Address of the User‘)
COMMENT ‘This is the page view table‘
PARTITIONED BY(date STRING, pos STRING)
ROW FORMAT DELIMITED ‘\t’
FIELDS TERMINATED BY ‘\n‘
STORED AS SEQUENCEFILE;
建Bucket表
CREATE TABLE par_table(viewTime INT, userid BIGINT,
page_url STRING, referrer_url STRING,
ip STRING COMMENT ‘IP Address of the User‘)
COMMENT ‘This is the page view table‘
PARTITIONED BY(date STRING, pos STRING)
CLUSTERED BY(userid) SORTED BY(viewTime) INTO 32 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED ‘\t’
FIELDS TERMINATED BY ‘\n‘
STORED AS SEQUENCEFILE;
hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING);
复制一个空表 CREATE TABLE empty_key_value_store
LIKE key_value_store;
例子
create table user_info (user_id int, cid string, ckid string, username string)
row format delimited
fields terminated by ‘\t‘
lines terminated by ‘\n‘;
导入数据表的数据格式是：字段之间是tab键分割，行之间是断行。
及要我们的文件内容格式：
100636 100890 c5c86f4cddc15eb7 yyyvybtvt
hive> SHOW TABLES;
hive> SHOW TABLES ‘.*s‘;
修改表结构
?增加分区、删除分区
?重命名表
?修改列的名字、类型、位置、注释
?增加/更新列
?增加表的元数据信息
hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);
hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT ‘a comment‘);
hive> ALTER TABLE events RENAME TO 3koobecaf;
hive> DROP TABLE pokes;
增加、删除分区
?增加
ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] partition_spec [ LOCATION ‘location1‘ ] partition_spec [ LOCATION ‘location2‘ ] ...
partition_spec:
: PARTITION (partition_col = partition_col_value, partition_col = partiton_col_value, ...)
?删除
ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,...
重命名表
?ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name
修改列的名字、类型、位置、注释：
?ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]
?这个命令可以允许改变列名、数据类型、注释、列位置或者它们的任意组合
hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);
hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT ‘a comment‘);
增加/更新列
?ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)
? ADD是代表新增一字段，字段位置在所有列后面(partition列前)
REPLACE则是表示替换表中所有字段。
增加表的元数据信息
?ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES table_properties table_properties:
:[property_name = property_value…..]
?用户可以用这个命令向表中增加metadata
改变表文件格式与组织
?ALTER TABLE table_name SET FILEFORMAT file_format
?ALTER TABLE table_name CLUSTERED BY(userid) SORTED BY(viewTime) INTO num_buckets BUCKETS
?这个命令修改了表的物理存储属性
创建／删除视图
?CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [ (column_name [COMMENT
column_comment], ...) ][COMMENT view_comment][TBLPROPERTIES
(property_name = property_value, ...)] AS SELECT
?增加视图
?如果没有提供表名，视图列的名字将由定义的SELECT表达式自动生成
?如果修改基本表的属性，视图中不会体现，无效查询将会失败
?视图是只读的，不能用LOAD/INSERT/ALTER
?DROP VIEW view_name
?删除视图
创建数据库
?CREATE DATABASE name
显示命令
?show tables;
?show databases;
?show partitions ;
?show functions
?describe extended table_name dot col_name
2. DML 操作:元数据存储
hive行插入操作，也
DML包括：INSERT插入 、UPDATE更新 、DELETE删除
?将查询结果插入到Hive表中
向数据表内加载文件
?LOAD DATA [LOCAL] INPATH ‘filepath‘ [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
?Load 操作只是单纯的复制/移动操作，将数据文件移动到 Hive 表对应的位置。
?filepath
?相对路径，例如：project/data1
?绝对路径，例如： /user/hive/project/data1
?包含模式的完整 URI，例如：hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1
例如：
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH ‘./examples/files/kv1.txt‘ OVERWRITE INTO TABLE pokes;
?加载的目标可以是一个表或者分区。如果表包含分区，必须指定每一个分区的分区名
?filepath 可以引用一个文件（这种情况下，Hive 会将文件移动到表所对应的目录中）或者是一个目录（在这种情况下，Hive 会将目录中的所有文件移动至表所对应的目录中）
LOCAL关键字
?指定了LOCAL，即本地
?load 命令会去查找本地文件系统中的 filepath。如果发现是相对路径，则路径会被解释为相对于当前用户的当前路径。用户也可以为本地文件指定一个完整的 URI，比如：file:///user/hive/project/data1.
?load 命令会将 filepath 中的文件复制到目标文件系统中。目标文件系统由表的位置属性决定。被复制的数据文件移动到表的数据对应的位置
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH ‘./examples/files/kv2.txt‘ OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds=‘2008-08-15‘);
? 没有指定LOCAL
如果 filepath 指向的是一个完整的 URI，hive 会直接使用这个 URI。 否则
?如果没有指定 schema 或者 authority，Hive 会使用在 hadoop 配置文件中定义的 schema 和 authority，fs.default.name 指定了 Namenode 的 URI
?如果路径不是绝对的，Hive 相对于 /user/ 进行解释。 Hive 会将 filepath 中指定的文件内容移动到 table （或者 partition）所指定的路径中
加载DFS数据 ，同时给定分区信息：
hive> LOAD DATA INPATH ‘/user/myname/kv2.txt‘ OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds=‘2008-08-15‘);
OVERWRITE
?指定了OVERWRITE
?目标表（或者分区）中的内容（如果有）会被删除，然后再将 filepath 指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。
?如果目标表（分区）已经有一个文件，并且文件名和 filepath 中的文件名冲突，那么现有的文件会被新文件所替代。
将查询结果插入Hive表
?将查询结果插入Hive表
?将查询结果写入HDFS文件系统
?基本模式
INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement
?多插入模式
FROM from_statement
INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1
[INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2] ...
?自动分区模式
INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement
将查询结果写入HDFS文件系统
?INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 SELECT ... FROM ...
FROM from_statement
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1
[INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory2 select_statement2]
?
?数据写入文件系统时进行文本序列化，且每列用^A 来区分，\n换行
INSERT INTO
?INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement
3. DQL 操作:数据查询SQL
SQL操作
?基本的Select 操作
?基于Partition的查询
?Join
3.1 基本的Select 操作
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list [HAVING condition]]
[ CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list]
]
[LIMIT number]
?使用ALL和DISTINCT选项区分对重复记录的处理。默认是ALL，表示查询所有记录。DISTINCT表示去掉重复的记录
?
?Where 条件
?类似我们传统SQL的where 条件
?目前支持 AND,OR ,0.9版本支持between
?IN, NOT IN
?不支持EXIST ,NOT EXIST
ORDER BY与SORT BY的不同
?ORDER BY 全局排序，只有一个Reduce任务
?SORT BY 只在本机做排序
Limit
?Limit 可以限制查询的记录数
SELECT * FROM t1 LIMIT 5
?实现Top k 查询
?下面的查询语句查询销售记录最大的 5 个销售代表。
SET mapred.reduce.tasks = 1
?REGEX Column Specification
SELECT 语句可以使用正则表达式做列选择，下面的语句查询除了 ds 和 hr 之外的所有列：
SELECT `(ds|hr)?+.+` FROM test
hive> SELECT a.foo FROM invites a WHERE a.ds=‘<DATE>‘;
hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY ‘/tmp/hdfs_out‘ SELECT a.* FROM invites a WHERE a.ds=‘<DATE>‘;
hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY ‘/tmp/local_out‘ SELECT a.* FROM pokes a;
hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a;
hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(1) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;
FROM src
hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT
TRANSFORM(a.foo, a.bar) AS (oof, rab) USING ‘/bin/cat‘ WHERE a.ds >
‘2008-08-09‘;
3.2 基于Partition的查询 ?一般 SELECT 查询会扫描整个表，使用 PARTITIONED BY 子句建表，查询就可以利用分区剪枝（input pruning）的特性
?Hive 当前的实现是，只有分区断言出现在离 FROM 子句最近的那个WHERE 子句中，才会启用分区剪枝
3.3 Join
Syntax
join_table:
?Hive 只支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left semi joins）。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
?LEFT，RIGHT和FULL OUTER关键字用于处理join中空记录的情况
?LEFT SEMI JOIN 是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现
?join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑是这样的：reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最后一个表将结果序列化到文件系统
?实践中，应该把最大的那个表写在最后
join 查询时，需要注意几个关键点
?只支持等值join
?SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id)
?SELECT a.* FROM a JOIN b
?可以 join 多于 2 个表，例如
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b
?如果join中多个表的 join key 是同一个，则 join 会被转化为单个 map/reduce 任务
LEFT，RIGHT和FULL OUTER
?例子
?SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)
?如果你想限制 join 的输出，应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在 join 子句中写
?
?容易混淆的问题是表分区的情况
? SELECT c.val, d.val FROM c LEFT OUTER JOIN d ON (c.key=d.key)
?如果 d 表中找不到对应 c 表的记录，d 表的所有列都会列出 NULL，包括 ds 列。也就是说，join 会过滤 d 表中不能找到匹配 c 表 join key 的所有记录。这样的话，LEFT OUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关
?解决办法
?SELECT c.val, d.val FROM c LEFT OUTER JOIN d
LEFT SEMI JOIN
?LEFT SEMI JOIN 的限制是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，在 WHERE 子句、SELECT 子句或其他地方过滤都不行
?
?SELECT a.key, a.value
可以被重写为：
SELECT a.key, a.val
UNION ALL
?用来合并多个select的查询结果，需要保证select中字段须一致
?select_statement UNION ALL select_statement UNION ALL select_statement ...
4. 从SQL到HiveQL应转变的习惯
1、Hive不支持等值连接
?SQL中对两表内联可以写成：
?select * from dual a,dual b where a.key = b.key;
?Hive中应为
?select * from dual a join dual b on a.key = b.key;
而不是传统的格式： SELECT t1.a1 as c1, t2.b1 as c2FROM t1, t2
WHERE t1.a2 = t2.b2
?分号是SQL语句结束标记，在HiveQL中也是，但是在HiveQL中，对分号的识别没有那么智慧，例如：
?select concat(key,concat(‘;‘,key)) from dual;
?但HiveQL在解析语句时提示：
FAILED: Parse Error: line 0:-1 mismatched input ‘<EOF>‘ expecting ) in function specification
?解决的办法是，使用分号的八进制的ASCII码进行转义，那么上述语句应写成：
?select concat(key,concat(‘\073‘,key)) from dual;
3、IS [NOT] NULL
?SQL中null代表空值, 值得警惕的是, 在HiveQL中String类型的字段若是空(empty)字符串, 即长度为0, 那么对它进行IS NULL的判断结果是False.
将数据插入现有的表或分区中， 仅支持覆盖重写整个表，示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE t1 SELECT * FROM t2;
4、INSERT
INTO, UPDATE, DELETE操作
这样的话，就不要很复杂的锁机制来读写数据。 INSERT INTO syntax is only available starting in version 0.8。INSERT INTO就是在表或分区中追加数据。
5、
如：
FROM ( MAP doctext USING ‘python wc_mapper.py‘ AS (word, cnt)
FROM docs CLUSTER BY word
) a
REDUCE word, cnt USING ‘python wc_reduce.py‘;
--doctext: 是输入
--word, cnt: 是map程序的输出
--CLUSTER BY: 将wordhash后，又作为reduce程序的输入
并且map程序、reduce程序可以单独使用，如：
FROM ( FROM session_table SELECT sessionid, tstamp, data DISTRIBUTE BY sessionid SORT BY tstamp
) a
REDUCE sessionid, tstamp, data USING ‘session_reducer.sh‘;
--DISTRIBUTE BY: 用于给reduce程序分配
6、
这样能免除多次扫描输入表的开销。
FROM t1
INSERT OVERWRITE TABLE t2 SELECT t3.c2, count(1) FROM t3 WHERE t3.c1 <= 20 GROUP BY t3.c2
INSERT OVERWRITE DIRECTORY ‘/output_dir‘ SELECT t3.c2, avg(t3.c1) FROM t3 WHERE t3.c1 > 20 AND t3.c1 <= 30 GROUP BY t3.c2
INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY ‘/home/dir‘ SELECT t3.c2, sum(t3.c1) FROM t3 WHERE t3.c1 > 30 GROUP BY t3.c2;
5. 实际示例
CREATE TABLE u_data (
http://www.grouplens.org/system/files/ml-data.tar__0.gz
LOAD DATA LOCAL INPATH ‘ml-data/u.data‘
SELECT COUNT(1) FROM u_data;
创建一个 weekday_mapper.py: 文件，作为数据按周进行分割
for line in sys.stdin:
weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday()
//创建表，按分割符分割行中的字段值Python 文件加载到系统
INSERT OVERWRITE TABLE u_data_newpython weekday_mapper.py‘
SELECT weekday, COUNT(1)
将WEB日志先用正则表达式进行组合，再按需要的条件进行组合输入到表中
CREATE TABLE apachelog (
以上是关于HIVE的sql语句操作的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
一文学完所有的Hive Sql（两万字最全详解）
如何生成hive的建表语句
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