Hive从入门到精通，HQL硬核整理四万字，全面总结，附详细解析，赶紧收藏吧！！

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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从入门到精通，HQL硬核整理四万字，全面总结，附详细解析，赶紧收藏吧！！相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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》》》本篇文章主要是与大家分享，Hive的一些常见操作，分区，分桶，窗口函数等等，以及Hive的HQL的使用练习，如有错误，烦请大佬指教。希望大家能够喜欢！

目录

        🧡一、了解Hive
                💜1、Hive的概念及架构
                💜2、Hive与传统数据库比较
                💜3、Hive的数据存储格式
                💜4、Hive操作客户端
        🧡二、Hive的基本语法
                💜1、Hive建表语法
                💜2、Hive加载数据
                💜3、Hive 内部表（Managed tables）vs 外部表（External tables）
                💜4、Hive 分区
                💜5、Hive动态分区
                💜6、Hive分桶
                💜7、Hive连接JDBC
        🧡三、Hive的数据类型
                💜1、基本数据类型
                💜2、日期类型
                💜3、复杂数据类型
        🧡四、Hive HQL使用语法
                💜1、HQL语法-DDL
                💜2、HQL语法-DML
        🧡五、Hive HQL使用注意
        🧡六、Hive 的函数使用
                💜1、Hive-常用函数
                        💚（1）关系运算
                        💚（2）数值计算
                        💚（3） 条件函数
                        💚（4）日期函数
                        💚（5) 字符串函数
                💜2、Hive-高级函数
                        💚（1）窗口函数（开窗函数）：用户分组中开窗
                        💚（2）Hive 行转列
                        💚（3）Hive 列转行
                        💚（4）Hive自定义函数UserDefineFunction
                                ⭕ UDF：一进一出
                                ⭕UDTF：一进多出
                                ⭕UDAF：多进一出
                💜3、Hive 中的wordCount
        🧡七、Hive 的Shell使用

一、了解Hive

1、Hive的概念及架构

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        Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL ），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL ，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 的开发者开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译成Map/Reduce Job然后在Hadoop执行。Hive的表其实就是HDFS的目录，按表名把文件夹分开。如果是分区表，则分区值是子文件夹，可以直接在Map/Reduce Job里使用这些数据。Hive相当于hadoop的客户端工具，部署时不一定放在集群管理节点中，也可以放在某个节点上。

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

Hive的版本介绍：
0.13和.14版本，稳定版本，但是不支持更新删除操作。
1.2.1和1.2.2 版本，稳定版本，为Hive2版本（是主流版本）
1.2.1的程序只能连接hive1.2.1 的hiveserver2

2、Hive与传统数据库比较

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查询语言HiveQLSQL
数据存储位置HDFSRaw Device or 本地FS
数据格式用户定义系统决定
数据更新不支持（1.x以后版本支持）支持
索引新版本有，但弱有
执行MapReduceExecutor
执行延迟高低
可扩展性高低
数据规模大小
  1. 查询语言。类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。
  2. 数据存储位置。所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。
  3. 数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式。而在数据库中，所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。
  4. 数据更新。Hive 对数据的改写和添加比较弱化，0.14版本之后支持，需要启动配置项。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的。
  5. 索引。Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理。因此访问延迟较高。数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
  6. 执行计算。Hive 中执行是通过 MapReduce 来实现的而数据库通常有自己的执行引擎。
  7. 数据规模。由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。

3、Hive的数据存储格式

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  • Hive的数据存储基于Hadoop HDFS。

  • Hive没有专门的数据文件格式，常见的有以下几种：TEXTFILE、SEQUENCEFILE、AVRO、RCFILE、ORCFILE、PARQUET。

下面我们详细的看一下Hive的常见数据格式：

  • TextFile:
             TEXTFILE 即正常的文本格式，是Hive默认文件存储格式，因为大多数情况下源数据文件都是以text文件格式保存（便于查看验数和防止乱码）。此种格式的表文件在HDFS上是明文，可用hadoop fs -cat命令查看，从HDFS上get下来后也可以直接读取。
             TEXTFILE 存储文件默认每一行就是一条记录，可以指定任意的分隔符进行字段间的分割。但这个格式无压缩，需要的存储空间很大。 虽然可以结合Gzip、Bzip2、Snappy等使用，使用这种方式，Hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。一般只有与其他系统由数据交互的接口表采用TEXTFILE 格式，其他事实表和维度表都不建议使用。

  • RCFile:
            Record Columnar的缩写。是Hadoop中第一个列文件格式。 能够很好的压缩和快速的查询性能。通常写操作比较慢，比非列形式的文件格式需要更多的内存空间和计算量。 RCFile是一种行列存储相结合的存储方式。 首先，其将数据按行分块，保证同一个record在一个块上，避免读一个记录需要读取多个block。其次，块数据列式存储，有利于数据压缩和快速的列存取。

  • ORCFile:
            Hive从0.11版本开始提供了ORC的文件格式，ORC文件不仅仅是一种列式文件存储格式，最重要的是有着很高的压缩比，并且对于MapReduce来说是可切分（Split）的。因此，在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式，不仅可以很大程度的节省HDFS存储资源，而且对数据的查询和处理性能有着非常大的提升，因为ORC较其他文件格式压缩比高，查询任务的输入数据量减少，使用的Task也就减少了。ORC能很大程度的节省存储和计算资源，但它在读写时候需要消耗额外的CPU资源来压缩和解压缩，当然这部分的CPU消耗是非常少的。

  • Parquet:
             通常我们使用关系数据库存储结构化数据，而关系数据库中使用数据模型都是扁平式的，遇到诸如List、Map和自定义Struct的时候就需要用户在应用层解析。但是在大数据环境下，通常数据的来源是服务端的埋点数据，很可能需要把程序中的某些对象内容作为输出的一部分，而每一个对象都可能是嵌套的，所以如果能够原生的支持这种数据，这样在查询的时候就不需要额外的解析便能获得想要的结果。Parquet的灵感来自于2010年Google发表的Dremel论文，文中介绍了一种支持嵌套结构的存储格式，并且使用了列式存储的方式提升查询性能。Parquet仅仅是一种存储格式，它是语言、平台无关的，并且不需要和任何一种数据处理框架绑定。这也是parquet相较于orc的仅有优势：支持嵌套结构。Parquet 没有太多其他可圈可点的地方,比如他不支持update操作(数据写成后不可修改),不支持ACID等.

  • SEQUENCEFILE:
             SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。 这种二进制文件内部使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile，不过它的key为空，使用value 存放实际的值， 这样是为了避免MR 在运行map 阶段的排序过程。 SequenceFile支持三种压缩选择：NONE, RECORD, BLOCK。 Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。 SequenceFile最重要的优点就是Hadoop原生支持较好，有API，但除此之外平平无奇，实际生产中不会使用。

  • AVRO:
             Avro是一种用于支持数据密集型的二进制文件格式。它的文件格式更为紧凑，若要读取大量数据时，Avro能够提供更好的序列化和反序列化性能。并且Avro数据文件天生是带Schema定义的，所以它不需要开发者在API 级别实现自己的Writable对象。Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。最近多个Hadoop 子项目都支持Avro 数据格式，如Pig 、Hive、Flume、Sqoop和Hcatalog。

其中的TextFile、RCFile、ORC、Parquet为Hive最常用的四大存储格式
它们的 存储效率及执行速度比较如下：
    ORCFile存储文件读操作效率最高，耗时比较（ORC<Parquet<RCFile<TextFile）
    ORCFile存储文件占用空间少，压缩效率高(ORC<Parquet<RCFile<TextFile)

4、Hive操作客户端

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常用的客户端有两个：CLI，JDBC/ODBC

  • CLI，即Shell命令行

  • JDBC/ODBC 是 Hive 的Java，与使用传统数据库JDBC的方式类似。

  1. Hive 将元数据存储在数据库中(metastore)，目前只支持 mysql、derby。 Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等；由解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划（plan）的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后由 MapReduce 调用执行。

  2. Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from table 不会生成 MapRedcue 任务）

Hive的metastore

metastore是hive元数据的集中存放地。
metastore默认使用内嵌的derby数据库作为存储引擎
Derby引擎的缺点：一次只能打开一个会话
使用MySQL作为外置存储引擎，可以多用户同时访问`

元数据库详解见：查看mysql SDS表和TBLS表
连接地址：https://blog.csdn.net/haozhugogo/article/details/73274832

二、Hive的基本语法

1、Hive建表语法

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CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
  // 定义字段名，字段类型
  [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
  // 给表加上注解
  [COMMENT table_comment]
  // 分区
  [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
  // 分桶
  [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) 
  // 设置排序字段 升序、降序
  [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
  [
  	// 指定设置行、列分隔符 
   [ROW FORMAT row_format] 
   // 指定Hive储存格式：textFile、rcFile、SequenceFile 默认为：textFile
   [STORED AS file_format]
   
   | STORED BY 'storage.handler.class.name' [ WITH SERDEPROPERTIES (...) ]  (Note:  only available starting with 0.6.0)
  ]
  // 指定储存位置
  [LOCATION hdfs_path]
  // 跟外部表配合使用，比如：映射HBase表，然后可以使用HQL对hbase数据进行查询，当然速度比较慢
  [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]  (Note:  only available starting with 0.6.0)
  [AS select_statement]  (Note: this feature is only available starting with 0.5.0.)

建表格式1：全部使用默认建表方式

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create table students
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; 
// 必选，指定列分隔符

建表格式2：指定location （这种方式也比较常用）

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create table students2
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/input1'; 
// 指定Hive表的数据的存储位置，一般在数据已经上传到HDFS，想要直接使用，会指定Location，
//通常Locaion会跟外部表一起使用，内部表一般使用默认的location

建表格式3：指定存储格式

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create table students3
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS rcfile; 
// 指定储存格式为rcfile，inputFormat:RCFileInputFormat,outputFormat:RCFileOutputFormat，
//如果不指定，默认为textfile，
//注意：除textfile以外，其他的存储格式的数据都不能直接加载，需要使用从表加载的方式。

建表格式4：create table xxxx as select_statement(SQL语句) (这种方式比较常用)

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注意：

  1. 新建表不允许是外部表。
  2. select后面表需要是已经存在的表，建表同时会加载数据。
  3. 会启动mapreduce任务去读取源表数据写入新表
create table students4 as select * from students2;

建表格式5：create table xxxx like table_name 只想建表，不需要加载数据

create table students5 like students;

2、Hive加载数据

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1)、使用hdfs dfs -put '本地数据' 'hive表对应的HDFS目录下'

2)、使用 load data inpath

        从hdfs导入数据，路径可以是目录，会将目录下所有文件导入，但是文件格式必须一致

// 将HDFS上的/input1目录下面的数据 移动至 students表对应的HDFS目录下
// 注意是 移动！移动！移动！
load data inpath '/input1/students.txt' into table students;

// 清空表
truncate table students;

从本地文件系统导入

// 加上 local 关键字 可以将Linux本地目录下的文件 上传到 hive表对应HDFS 目录下 原文件不会被删除
load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' into table students;
// overwrite 覆盖加载
load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' overwrite into table students;

3)、create table xxx as SQL语句，表对表加载

4)、insert into table xxxx SQL语句 （没有as），表对表加载:

// 将 students表的数据插入到students2 
//这是复制 不是移动 students表中的表中的数据不会丢失
insert into table students2 select * from students;

// 覆盖插入 把into 换成 overwrite
insert overwrite table students2 select * from students;

注意：
1，如果建表语句没有指定存储路径，不管是外部表还是内部表，存储路径都是会默认在hive/warehouse/xx.db/表名的目录下。
加载的数据如果在HDFS上会移动到该表的存储目录下。注意是移动，不是复制
2，删除外部表，文件不会删除，对应目录也不会删除

3、Hive 内部表（Managed tables）vs 外部表（External tables）

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外部表和普通表的区别

  1. 外部表的路径可以自定义，内部表的路径需要在 hive/warehouse/目录下
  2. 删除表后，普通表数据文件和表信息都删除。外部表仅删除表信息

1)、建表语句：

// 内部表
create table students_internal
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/input2';

// 外部表
create external table students_external
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/input3';

2)、加载数据：

hive> dfs -put /usr/local/soft/data/students.txt /input2/;
hive> dfs -put /usr/local/soft/data/students.txt /input3/;

3)、删除表：

hive> drop table students_internal;
Moved: 'hdfs://master:9000/input2' to trash at: hdfs://master:9000/user/root/.Trash/Current
OK
Time taken: 0.474 seconds
hive> drop table students_external;
OK
Time taken: 0.09 seconds

1、可以看出，删除内部表的时候，表中的数据（HDFS上的文件）会被同表的元数据一起删除；删除外部表的时候，只会删除表的元数据，而不会删除表中的数据（HDFS上的文件）
2、一般在公司中，使用外部表多一点，因为数据可以需要被多个程序使用，避免误删，通常外部表会结合location一起使用
3、外部表还可以将其他数据源中的数据 映射到 hive中，比如说：hbase，ElasticSearch…
4、设计外部表的初衷就是 让 表的元数据 与 数据 解耦

4、Hive 分区

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        分区表实际上是在表的目录下在以分区命名，建子目录；作用：进行分区裁剪，避免全表扫描，减少MapReduce处理的数据量，提高效率
        一般在公司的hive中，所有的表基本上都是分区表，通常按日期分区、地域分区；分区表在使用的时候记得加上分区字段；分区也不是越多越好，一般不超过3级，根据实际业务衡量

分区的概念和分区表：
分区表指的是在创建表时指定分区空间，实际上就是在hdfs上表的目录下再创建子目录。
在使用数据时如果指定了需要访问的分区名称，则只会读取相应的分区，避免全表扫描，提高查询效率。

1)、建立分区表：

create external table students_pt1
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
PARTITIONED BY(pt string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

2)、增加一个分区：

alter table students_pt1 add partition(pt='20210904');

3)、删除一个分区：

alter table students_pt drop partition(pt='20210904');

4)、查看某个表的所有分区

 // 推荐这种方式（直接从元数据中获取分区信息）
show partitions students_pt;

// 不推荐
select distinct pt from students_pt;

5)、往分区中插入数据：

insert into table students_pt partition(pt='20210902') select * from students;

load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' into table students_pt partition(pt='20210902');

6)、查询某个分区的数据：

// 全表扫描，不推荐，效率低
select count(*) from students_pt;


// 使用where条件进行分区裁剪，避免了全表扫描，效率高
select count(*) from students_pt where pt='20210101';


// 也可以在where条件中使用非等值判断
select count(*) from students_pt where pt<='20210112' and pt>='20210110';

5、Hive动态分区

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有的时候我们原始表中的数据里面包含了 ‘‘日期字段 dt’’，我们需要根据dt中不同的日期，分为不同的分区，将原始表改造成分区表。

hive默认不开启动态分区

动态分区：根据数据中某几列的不同的取值 划分 不同的分区

# 表示开启动态分区
hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;

# 表示动态分区模式：strict（需要配合静态分区一起使用）、nostrict

# strict： insert into table students_pt partition(dt='anhui',pt) select ......,pt from students;
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict;

# 表示支持的最大的分区数量为1000，可以根据业务自己调整
hive> set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000;

1)、建立原始表并加载数据

create table students_dt
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string,
    dt string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

2)、建立分区表并加载数据

create table students_dt_p
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
PARTITIONED BY(dt string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

3)、使用动态分区插入数据

// 分区字段需要放在 select 的最后，如果有多个分区字段 同理，
//它是按位置匹配，不是按名字匹配
insert into table students_dt_p partition(dt) select id,name,age,gender,clazz,dt from students_dt;

// 比如下面这条语句会使用age作为分区字段，而不会使用student_dt中的dt作为分区字段
insert into table students_dt_p partition(dt) select id,name,age,gender,dt,age from students_dt;

4)、多级分区

create table students_year_month
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string,
    year string,
    month string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

create table students_year_month_pt
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
PARTITIONED BY(year string,month string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

insert into table students_year_month_pt partition(year,month) select id,name,age,gender,clazz,year,month from students_year_month;

有关分区好文分享：上单讲分区：https://developer.aliyun.com/article/81775

6、Hive分桶

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        分桶实际上是对文件（数据）的进一步切分；Hive默认关闭分桶；分桶的作用：在往分桶表中插入数据的时候，会根据 clustered by 指定的字段 进行hash分组 对指定的buckets个数 进行取余，进而可以将数据分割成buckets个数个文件，以达到数据均匀分布，可以解决Map端的“数据倾斜”问题，方便我们取抽样数据，提高Map join效率；分桶字段 需要根据业务进行设定

1)、开启分桶开关

hive> set hive.enforce.bucketing=true;

2)、建立分桶表

create table students_buks
(
    id bigint,
    name string,
    age int,
    gender string,
    clazz string
)
CLUSTERED BY (clazz) into 12 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

3)、往分桶表中插入数据

// 直接使用load data 并不能将数据打散
load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' into table students_buks;

// 需要使用下面这种方式插入数据，才能使分桶表真正发挥作用
insert into students_buks select * from students;

Hive关于分桶好文分享， Hive分桶表的使用场景以及优缺点分析:https://zhuanlan.zhihu.com/p/93728864

7、Hive连接JDBC

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1)、启动hiveserver2的服务

hive --service hiveserver2 &

2)、 新建maven项目并添加两个依赖

    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>2.7.6</version>
    </dependency>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-jdbc -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hive</groupId>
        <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
        <version>1.2.1</version>
    </dependency>

3)、 编写JDBC代码

import java.sql.*;

public class HiveJDBC {
    public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, SQLException {
        Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");
        Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://master:10000/test3");
        Statement stat = conn.createStatement();
        ResultSet rs = stat.executeQuery("select * from students limit 10");
        while (rs.next以上是关于Hive从入门到精通，HQL硬核整理四万字，全面总结，附详细解析，赶紧收藏吧！！的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 

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