第6章 查询
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select
查询语句语法：
[WITH CommonTableExpression (, CommonTableExpression)*] (Note: Only available starting with Hive 0.13.0)
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list]
[ORDER BY col_list]
[CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]
]
[LIMIT number]
6.1 基本查询（select … from）
6.1.1 全表和特定列查询
1、全表查询
hive (default)> select * from emp;
2、选择特定列查询
hive (default)> select empno, ename from emp;
注意：
（1）SQL 语言大小写不敏感。
（2）SQL 可以写在一行或者多行。
（3）关键字不能被缩写也不能分行。
（4）各子句一般要分行写。
（5）使用缩进提高语句的可读性。
6.1.2 列别名
1、重命名一个列
2、便于计算
3、紧跟列名，也可以在列名和别名之间加入关键字as
4、案例实操
查询名称和部门
hive (default)> select ename as name, deptno dn from emp;
6.1.3 算术运算符
案例实操：
查询出所有员工的薪水后加1显示。
hive (default)> select sal+1 from emp;
6.1.4 常用函数（聚合函数）
1、求总行数（count）
hive (default)> select count(*) cnt from emp;
面试题：count(1)、count(*)、count(column)的区别？
参考链接：https://www.cnblogs.com/chenmingjun/p/10436316.html
2、求工资的最大值（max）
hive (default)> select max(sal) max_sal from emp;
3、求工资的最小值（min）
hive (default)> select min(sal) min_sal from emp;
4、求工资的总和（sum）
hive (default)> select sum(sal) sum_sal from emp;
5、求工资的平均值（avg）
hive (default)> select avg(sal) avg_sal from emp;
6.1.5 limit语句
典型的查询会返回多行数据。LIMIT子句用于限制返回的行数。
hive (default)> select * from emp limit 5;
6.2 where语句
1、使用WHERE子句，将不满足条件的行过滤掉
2、WHERE子句紧随FROM子句
3、案例实操
查询出薪水大于1000的所有员工
hive (default)> select * from emp where sal>1000;
6.2.1 比较运算符（between/in/is null）
1）下面表中描述了谓词操作符，这些操作符同样可以用于JOIN...ON和HAVING语句中。
2）案例实操
（1）查询出薪水等于5000的所有员工
hive (default)> select * from emp where sal=5000;
（2）查询工资在500到1000的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal between 500 and 1000;
（3）查询comm为空的所有员工信息
hive (default)> select * from emp where comm is null;
（4）查询工资是1500和5000的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal IN (1500, 5000);
6.2.2 like和rlike
1）使用LIKE运算选择类似的值
2）选择条件可以包含字符或数字:
%代表零个或多个字符(任意个字符)。
_ 代表一个字符。
3）RLIKE子句是Hive中这个功能的一个扩展，其可以通过Java的正则表达式这个更强大的语言来指定匹配条件。
4）案例实操
（1）查找以2开头薪水的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal LIKE ‘2%‘;
emp.empno emp.ename emp.job emp.mgr emp.hiredate emp.sal emp.comm emp.deptno
7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-5-1 2850.0 NULL 30
7782 CLARK MANAGER 7839 1981-6-9 2450.0 NULL 10
（2）查找第二个数值为2的薪水的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal LIKE ‘_2%‘;
emp.empno emp.ename emp.job emp.mgr emp.hiredate emp.sal emp.comm emp.deptno
7521 WARD SALESMAN 7698 1981-2-22 1250.0 500.0 30
7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-9-28 1250.0 1400.0 30
（3）查找薪水中含有2的员工信息
hive (default)> select sal from emp where sal RLIKE ‘[2]‘;
sal
1250.0
1250.0
2850.0
2450.0
6.2.3 逻辑运算符（and/or/not）
案例实操
（1）查询薪水大于1000，部门是30
hive (default)> select * from emp where sal>1000 and deptno=30;
（2）查询薪水大于1000，或者部门是30
hive (default)> select * from emp where sal>1000 or deptno=30;
（3）查询除了20部门和30部门以外的员工信息
hive (default)> select * from emp where deptno not in(30, 20);
6.3 分组
6.3.1 group by语句
GROUP BY语句通常会和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列队结果进行分组，然后对每个组执行聚合操作。
案例实操：
（1）计算emp表中每个部门的平均工资
hive (default)> select avg(sal) avg_sal from emp group by deptno;
avg_sal
NULL
2916.6666666666665
1975.0
1566.6666666666667
hive (default)> select e.deptno, avg(e.sal) avg_sal from emp e group by e.deptno;
e.deptno avg_sal
NULL NULL
10 2916.6666666666665
20 1975.0
30 1566.6666666666667
注意：要将查询字段放在group by里面。（不包括聚合函数）
（2）计算emp表中每个部门中每个岗位的最高薪水
hive (default)> select e.deptno, e.job, max(e.sal) max_sal from emp e group by e.deptno, e.job;
e.deptno e.job max_sal
NULL MANAGER 7839 NULL
10 CLERK 1300.0
10 MANAGER 2450.0
10 PRESIDENT 5000.0
20 ANALYST 3000.0
20 CLERK 1100.0
30 CLERK 950.0
30 MANAGER 2850.0
30 SALESMAN 1600.0
6.3.2 having语句
1、having与where不同点
（1）where针对表中的列发挥作用，查询数据；having针对查询结果中的列发挥作用，筛选数据。
（2）where后面不能写分组函数，而having后面可以使用分组函数。
（3）having只用于group by分组统计语句。
2、案例实操
（1）求每个部门的平均薪水大于2000的部门
求emp表中每个部门的平均工资
hive (default)> select deptno, avg(sal) avg_sal from emp
group by deptno;
deptno avg_sal
NULL NULL
10 2916.6666666666665
20 1975.0
30 1566.6666666666667
求emp表中每个部门的平均薪水大于2000的部门
hive (default)> select deptno, avg(sal) avg_sal from emp
group by deptno
having avg_sal>2000;
deptno avg_sal
10 2916.6666666666665
6.4 join语句
6.4.1 等值join
Hive支持通常的SQL JOIN语句，但是只支持等值连接，不支持非等值连接。
案例实操
（1）根据员工表和部门表中的部门编号相等，查询员工编号、员工名称、部门编号和部门名称；
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname
from emp e join dept d
on e.deptno = d.deptno;
6.4.2 表的别名
1、好处
（1）使用别名可以简化查询。
（2）使用表名前缀可以提高执行效率。
2、案例实操
合并员工表和部门表
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e join dept d on e.deptno=d.deptno;
6.4.3 内连接
内连接（A和B表的交集）：只有进行连接的两个表中都存在与连接条件相匹配的数据才会被保留下来。
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e join dept d on e.deptno=d.deptno;
6.4.4 左外连接
左外连接（A和B表的交集+A集合）：JOIN操作符左边表中符合WHERE子句的所有记录将会被返回。
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e left join dept d on e.deptno=d.deptno;
6.4.5 右外连接
右外连接（A和B表的交集+B集合）：JOIN操作符右边表中符合WHERE子句的所有记录将会被返回。
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e right join dept d on e.deptno=d.deptno;
6.4.6 满外连接
满外连接（A和B表的交集+A集合+B集合）：将会返回所有表中符合WHERE语句条件的所有记录。如果任一表的指定字段没有符合条件的值的话，那么就使用NULL值替代。
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e full join dept d on e.deptno=d.deptno;
6.4.7 多表连接
注意：连接 n 个表，至少需要 n-1 个连接条件。例如：连接三个表，至少需要两个连接条件。
数据准备
location.txt
1700 Beijing
1800 London
1900 Tokyo
1、创建位置表
create table if not exists default.location(
loc int,
loc_name string
)
row format delimited fields terminated by ‘ ‘;
2、导入数据
hive (default)> load data local inpath ‘/opt/module/datas/location.txt‘ into table default.location;
3、多表连接查询
hive (default)> select e.ename, d.dname, l.loc_name
from emp e
join dept d
on e.deptno=d.deptno
join location l
on l.loc=d.loc;
大多数情况下，Hive会对每对JOIN连接对象启动一个MapReduce任务。本例中会首先启动一个MapReduce job对表e和表d进行连接操作，然后会再启动一个MapReduce job将第一个MapReduce job的输出和表l进行连接操作。
注意：为什么不是表d和表l先进行连接操作呢？这是因为Hive总是按照从左到右的顺序执行的。
6.4.8 笛卡尔积
1、笛卡尔集会在下面条件下产生
（1）省略连接条件
（2）连接条件无效
（3）所有表中的所有行互相连接
2、案例实操
hive (default)> select empno, dname from emp, dept;
6.4.9 连接谓词中不支持or
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno=d.deptno or e.ename=d.ename; 错误的
6.5 排序
6.5.1 全局排序（order by）
order by：全局排序，只有一个Reducer，无论是否手动设置了Reducer的个数，Reducer只有一个。
1、使用 ORDER BY 子句排序
ASC（ascend）: 升序（默认）从小到大
DESC（descend）: 降序
2、ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾
3、案例实操
（1）查询员工信息按工资升序排列
hive (default)> select * from emp order by sal;
（2）查询员工信息按工资降序排列
hive (default)> select * from emp order by sal desc;
6.5.2 按照别名排序
按照员工薪水的2倍排序
hive (default)> select ename, sal*2 twosal from emp order by twosal;
6.5.3 多个列排序
按照部门和工资升序排序
hive (default)> select ename, deptno, sal from emp order by deptno, sal;
6.5.4 每个MapReduce内部排序（sort by）
sort by：对于每个Reducer内部进行排序，对全局结果集来说不是排序，有多个Reducer。
1、设置reduce个数
hive (default)> set mapreduce.job.reduces=3;
2、查看设置reduce个数
hive (default)> set mapreduce.job.reduces;
3、根据部门编号降序查看员工信息
hive (default)> select * from emp sort by empno desc;
4、将查询结果导入到文件中（按照部门编号降序排序）
hive (default)> insert overwrite local directory ‘/opt/module/datas/sortby-result‘
select * from emp sort by deptno desc;
6.5.5 分区排序（distribute by）
distribute by：类似MR中partition，作用是进行分区，需要结合sort by使用。
注意：Hive要求DISTRIBUTE BY语句要写在SORT BY语句之前。
对于distribute by进行测试，一定要分配多reduce进行处理，否则无法看到distribute by的效果。
案例实操：
（1）先按照部门编号分区，再按照员工编号降序排序。
hive (default)> set mapreduce.job.reduces=3;
hive (default)> insert overwrite local directory ‘/opt/module/datas/distributeby-result‘
select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;
6.5.6 cluster by
当distribute by和sorts by的字段相同时，可以使用cluster by方式。
cluster by除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是升序排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC。
1）以下两种写法等价
hive (default)> select * from emp cluster by deptno;
hive (default)> select * from emp distribute by deptno sort by deptno;
注意：按照部门编号分区，不一定就是固定死的数值，可以是20号和30号部门分到一个分区里面去。
6.6 分桶及抽样查询
6.6.1 分桶表数据存储
分区针对的是数据的存储路径(文件夹)；分桶针对的是数据文件(文件)。
分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区，特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个疑虑。
分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。说明单个文件很大很大。
1、先创建分桶表，通过直接导入数据文件的方式
（1）数据准备
stu_buck.txt
1001 ss1
1002 ss2
1003 ss3
1004 ss4
1005 ss5
1006 ss6
1007 ss7
1008 ss8
1009 ss9
1010 ss10
1011 ss11
1012 ss12
1013 ss13
1014 ss14
1015 ss15
1016 ss16
（2）创建分桶表
create table stu_buck(id int, name string)
clustered by(id)
into 4 buckets
row format delimited fields terminated by ‘ ‘;
（3）查看表结构
hive (default)> desc formatted stu_buck;
Num Buckets: 4
（4）导入数据到分桶表中
hive (default)> load data local inpath ‘/opt/module/datas/stu_buck.txt‘ into table stu_buck;
（5）查看创建的分桶表中是否分成4个桶，如下图所示
发现并没有分成4个桶。是什么原因呢？
2、创建分桶表时，数据通过子查询的方式导入
（1）先建一个普通的stu表
create table stu(id int, name string)
row format delimited fields terminated by ‘ ‘;
（2）向普通的stu表中导入数据
load data local inpath ‘/opt/module/datas/stu_buck.txt‘ into table stu;
（3）清空stu_buck表中数据
hive (default)> truncate table stu_buck;
hive (default)> select * from stu_buck;
（4）导入数据到分桶表，通过子查询的方式
hive (default)> insert into table stu_buck
select id, name from stu;
（5）发现还是只有一个分桶，如下图所示
（6）需要设置一个属性
hive (default)> set hive.enforce.bucketing=true;
hive (default)> set mapreduce.job.reduces=-1; -- -1表示reduce的个数不是预先设置好了，而是在执行HQL语句的时候自动分析出来需要几个reduce。
hive (default)> truncate table stu_buck;
hive (default)> insert into table stu_buck
select id, name from stu;
分桶成功截图如下图所示
（7）查询分桶的数据
hive (default)> select * from stu_buck;
stu_buck.id stu_buck.name
1016 ss16
1012 ss12
1008 ss8
1004 ss4
1009 ss9
1005 ss5
1001 ss1
1013 ss13
1010 ss10
1002 ss2
1006 ss6
1014 ss14
1003 ss3
1011 ss11
1007 ss7
1015 ss15
读取文件顺序的解释如下图所示：
6.6.2 分桶抽样查询
对于非常大的数据集，有时用户需要使用的是一个具有代表性的查询结果而不是全部结果。Hive可以通过对表进行抽样来满足这个需求。
查询表stu_buck中的数据。
hive (default)> select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 4 on id);
OK
stu_buck.id stu_buck.name
1016 ss16
1012 ss12
1008 ss8
1004 ss4
或者
hive (default)> select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 8 on id);
OK
stu_buck.id stu_buck.name
1016 ss16
1008 ss8
注意：tablesample是抽样语句，语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y) 。
y必须是table总bucket数的倍数或者因子。hive根据y的大小，决定抽样的比例。例如，table总共分了4份，当y=2时，抽取(4/2=)2个bucket的数据，当y=8时，抽取(4/8=)1/2个bucket的数据。
x表示从哪个bucket开始抽取，如果需要取多个分区，以后的分区号为当前分区号加上y。例如，table总bucket数为4，tablesample(bucket 1 out of 2)，表示总共抽取（4/2=）2个bucket的数据，抽取第1(x)个和第3(x+y)个bucket的数据。
注意：x的值必须小于等于y的值，否则报错如下：
FAILED: SemanticException [Error 10061]: Numerator should not be bigger than denominator in sample clause for table stu_buck
6.7 其他常用查询函数（Hive高级）
6.7.1 给空字段赋值函数
1、函数说明
NVL：给值为NULL的数据赋值，它的格式是NVL(string1, replace_with)。它的功能是如果string1为NULL，则NVL函数返回replace_with的值，否则返回string1的值，如果两个参数都为NULL，则返回NULL。
2、数据准备：采用员工表
3、查询：如果员工的comm为NULL，则用-1代替
hive (default)> select nvl(comm,-1) from emp;
OK
_c0
-1.0
300.0
500.0
20.0
1400.0
-1.0
-1.0
-1.0
-1.0
0.0
-1.0
-1.0
-1.0
-1.0
或者
hive (default)> select nvl(comm,ename) from emp;
OK
_c0
SMITH
300.0
500.0
20.0
1400.0
BLAKE
CLARK
SCOTT
KING
0.0
ADAMS
JAMES
FORD
MILLER
4、查询：如果员工的comm为NULL，则用领导id代替
hive (default)> select nvl(comm,mgr) from emp;
OK
_c0
7902.0
300.0
500.0
20.0
1400.0
7839.0
7839.0
7566.0
NULL
0.0
7788.0
7698.0
7566.0
7782.0
6.7.2 case … when … then … else … end 函数
作用：替换数据。
1、数据准备
2、需求
求出不同部门男女各多少人。结果如下：
A 2 1
B 1 2
3、创建本地emp_sex.txt，导入数据
[atguigu@hadoop102 datas]$ vim emp_sex.txt
悟空 A 男
大海 A 男
宋宋 B 男
凤姐 A 女
婷姐 B 女
婷婷 B 女
4、创建hive表并导入数据
create table emp_sex(
name string,
dept_id string,
sex string
)
row format delimited fields terminated by " ";
load data local inpath ‘/opt/module/datas/emp_sex.txt‘ into table emp_sex;
5、按需求查询数据
select
dept_id,
sum(case sex when ‘男‘ then 1 else 0 end) male_count,
sum(case sex when ‘女‘ then 1 else 0 end) female_count
from
emp_sex
group by
dept_id;
6.7.2 行转列相关函数
1、相关函数说明
1）CONCAT(string A/col, string B/col, …)：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串。
2）CONCAT_WS(separator, str1, str2,…)：它是一个特殊形式的CONCAT()。第一个参数是剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间。
3）COLLECT_SET(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。
注意：CONCAT()和CONCAT_WS()都是UDTF函数，COLLECT_SET()函数类似聚合函数。
示例1）
示例2）
示例3)
2、数据准备
person_info.txt
3、需求
把星座和血型一样的人归类到一起。结果如下：
射手座,A 大海|凤姐
白羊座,A 孙悟空|猪八戒
白羊座,B 宋宋
分析过程：
4、创建本地person_info.txt，导入数据
[atguigu@hadoop102 datas]$ vim person_info.txt
孙悟空 白羊座 A
大海 射手座 A
宋宋 白羊座 B
猪八戒 白羊座 A
凤姐 射手座 A
5、创建hive表并导入数据
create table person_info(
name string,
constellation string,
blood_type string
)
row format delimited fields terminated by " ";
load data local inpath ‘/opt/module/datas/person_info.txt‘ into table person_info;
6、按需求查询数据
select concat_ws(",", constellation, blood_type) as c_b, name from person_info;
--------------------
select
t1.c_b, collect_set(t1.name)
from
(select concat_ws(",", constellation, blood_type) as c_b, name from person_info) t1
group by
t1.c_b;
--------------------
select
t1.c_b, concat_ws("|", collect_set(t1.name))
from
(select concat_ws(",", constellation, blood_type) as c_b, name from person_info) t1
group by
t1.c_b;
6.7.3 列转行相关函数
1、函数说明
EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
LATERAL VIEW
用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
解释：lateral view 用于和split,explode等UDTF函数一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
2、数据准备
movie_info.txt
movie category
《疑犯追踪》 悬疑,动作,科幻,剧情
《Lie to me》 悬疑,警匪,动作,心理,剧情
《战狼2》 战争,动作,灾难
3、需求
将电影分类中的数组数据展开。结果如下：
《疑犯追踪》 悬疑
《疑犯追踪》 动作
《疑犯追踪》 科幻
《疑犯追踪》 剧情
《Lie to me》 悬疑
《Lie to me》 警匪
《Lie to me》 动作
《Lie to me》 心理
《Lie to me》 剧情
《战狼2》 战争
《战狼2》 动作
《战狼2》 灾难
4、创建本地movie.txt，导入数据
[atguigu@hadoop102 datas]$ vim movie_info.txt
《疑犯追踪》 悬疑,动作,科幻,剧情
《Lie to me》 悬疑,警匪,动作,心理,剧情
《战狼2》 战争,动作,灾难
5、创建hive表并导入数据
create table movie_info(
movie string,
category array<string>
)
row format delimited fields terminated by " "
collection items terminated by ",";
load data local inpath "/opt/module/datas/movie_info.txt" into table movie_info;
6、按需求查询数据
select
movie
explode(category)
from
movie_info;
上面是错误的。假设能执行的话，得到的是笛卡尔积。
小结：像split,explode等UDTF函数，是不能跟原表的字段直接进行查询的，UDTF函数一定要和lateral view联合在一块用。
-----------------------------------------
select
movie,
category_name
from
movie_info
lateral view explode(category) table_tmp as category_name; --lateral view 对原表的字段进行了侧写，得到侧写表和侧写字段。
6.7.4 窗口函数
1、相关函数说明
注意：窗口是针对每一行数据来说的。默认窗口大小，就是每一行数据就是一个窗口。
OVER()：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化。
CURRENT ROW：当前行。
n PRECEDING：往前n行数据。
n FOLLOWING：往后n行数据。
UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING 表示到后面的终点。
LAG(col,n)：往前第n行数据。
LEAD(col,n)：往后第n行数据。
NTILE(n)：把有序分区中的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，NTILE返回此行所属的组的编号。注意：n必须为int类型。
2、数据准备
business.txt
name orderdate cost
jack,2017-01-01,10
tony,2017-01-02,15
jack,2017-02-03,23
tony,2017-01-04,29
jack,2017-01-05,46
jack,2017-04-06,42
tony,2017-01-07,50
jack,2017-01-08,55
mart,2017-04-08,62
mart,2017-04-09,68
neil,2017-05-10,12
mart,2017-04-11,75
neil,2017-06-12,80
mart,2017-04-13,94
3、需求
（1）查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数
（2）查询顾客的购买明细及月购买总额
（3）上述的场景,要将cost按照日期进行累加
（4）查询顾客上次的购买时间
（5）查询前20%时间的订单信息
4、创建本地business.txt，导入数据
[atguigu@hadoop102 datas]$ vim business.txt
5、创建hive表并导入数据
create table business(
name string,
orderdate string,
cost int
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,‘;
load data local inpath "/opt/module/datas/business.txt" into table business;
6、按需求查询数据
（1）查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数
select name, count(*)
from business
where substring(orderdate, 1, 7)="2017-04"
group by name;
+-------+------+--+
| name | _c1 |
+-------+------+--+
| jack | 1 |
| mart | 4 |
+-------+------+--+
-----------------------------------------
select name, count(*) over()
from business
where substring(orderdate, 1, 7)="2017-04"
group by name;
+-------+-----------------+--+
| name | count_window_0 |
+-------+-----------------+--+
| mart | 2 |
| jack | 2 |
+-------+-----------------+--+
（2）查询顾客的购买明细及月购买总额
select sum(cost)
from business;
select *,
sum(cost) over() -- 表示每一行数据就是一个窗口
from business;
select month(orderdate) from business; -- 按月份输出
select *,
sum(cost) over(distribute by month(orderdate)) -- 按月份分区
from business;
select *,
sum(cost) over(partition by month(orderdate)) -- 按月份分区（同上）
from business;
（3）上述的场景,要将cost按照日期进行累加
select * from business sort by orderdate;
select *,
sum(cost) over(sort by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and CURRENT ROW)
from business;
select *,
sum(cost) over(distribute by name sort by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and CURRENT ROW)
from business;
select *,
sum(cost) over(partition by name sort by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and CURRENT ROW)
from business;
select name, orderdate, cost,
sum(cost) over() as sample1, -- 只有一个分区，所有行相加，得一个值
sum(cost) over(partition by name) as sample2, -- 按name分区，有多个分区，分区内数据相加，每个分区得一个值
sum(cost) over(order by orderdate) as sample3, -- 按orderdate排序，只有一个分区，区内数据累加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate) as sample4, -- 按name分区，按orderdate排序，有多个分区，区内数据各自累加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and CURRENT ROW) as sample5, -- 和sample4一样，由起点到当前行的聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING and CURRENT ROW) as sample6, -- 当前行和前面一行做聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING and 1 FOLLOWING) as sample7, -- 当前行和前边一行及后面一行
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between CURRENT ROW and UNBOUNDED FOLLOWING) as sample8, -- 当前行及后面所有行
from business;
演示1如下：
select name, orderdate, cost,
sum(cost) over() as sample1
from business;
+-------+-------------+-------+----------+--+
| name | orderdate | cost | sample1 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
| mart | 2017-04-13 | 94 | 661 |
| neil | 2017-06-12 | 80 | 661 |
| mart | 2017-04-11 | 75 | 661 |
| neil | 2017-05-10 | 12 | 661 |
| mart | 2017-04-09 | 68 | 661 |
| mart | 2017-04-08 | 62 | 661 |
| jack | 2017-01-08 | 55 | 661 |
| tony | 2017-01-07 | 50 | 661 |
| jack | 2017-04-06 | 42 | 661 |
| jack | 2017-01-05 | 46 | 661 |
| tony | 2017-01-04 | 29 | 661 |
| jack | 2017-02-03 | 23 | 661 |
| tony | 2017-01-02 | 15 | 661 |
| jack | 2017-01-01 | 10 | 661 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
演示2如下：
select name, orderdate, cost,
sum(cost) over(partition by name) as sample2
from business;
+-------+-------------+-------+----------+--+
| name | orderdate | cost | sample2 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
| jack | 2017-01-05 | 46 | 176 |
| jack | 2017-01-08 | 55 | 176 |
| jack | 2017-01-01 | 10 | 176 |
| jack | 2017-04-06 | 42 | 176 |
| jack | 2017-02-03 | 23 | 176 |
| mart | 2017-04-13 | 94 | 299 |
| mart | 2017-04-11 | 75 | 299 |
| mart | 2017-04-09 | 68 | 299 |
| mart | 2017-04-08 | 62 | 299 |
| neil | 2017-05-10 | 12 | 92 |
| neil | 2017-06-12 | 80 | 92 |
| tony | 2017-01-04 | 29 | 94 |
| tony | 2017-01-02 | 15 | 94 |
| tony | 2017-01-07 | 50 | 94 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
演示3如下：
select name, orderdate, cost,
sum(cost) over(order by orderdate) as sample3
from business;
+-------+-------------+-------+----------+--+
| name | orderdate | cost | sample3 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
| jack | 2017-01-01 | 10 | 10 |
| tony | 2017-01-02 | 15 | 25 |
| tony | 2017-01-04 | 29 | 54 |
| jack | 2017-01-05 | 46 | 100 |
| tony | 2017-01-07 | 50 | 150 |
| jack | 2017-01-08 | 55 | 205 |
| jack | 2017-02-03 | 23 | 228 |
| jack | 2017-04-06 | 42 | 270 |
| mart | 2017-04-08 | 62 | 332 |
| mart | 2017-04-09 | 68 | 400 |
| mart | 2017-04-11 | 75 | 475 |
| mart | 2017-04-13 | 94 | 569 |
| neil | 2017-05-10 | 12 | 581 |
| neil | 2017-06-12 | 80 | 661 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
注意：
select name, orderdate, cost,
sum(cost) over(sort by orderdate) as sample3
from business;
演示结果同上。
区别：使用sort by可以设定reducer的个数，order by不能够设定reducer的个数，默认是1个。即使设定了也没用！
演示4如下：
select name, orderdate, cost,
sum(cost) over(partition by name order by orderdate) as sample4
from business;
+-------+-------------+-------+----------+--+
| name | orderdate | cost | sample4 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
| jack | 2017-01-01 | 10 | 10 |
| jack | 2017-01-05 | 46 | 56 |
| jack | 2017-01-08 | 55 | 111 |
| jack | 2017-02-03 | 23 | 134 |
| jack | 2017-04-06 | 42 | 176 |
| mart | 2017-04-08 | 62 | 62 |
| mart | 2017-04-09 | 68 | 130 |
| mart | 2017-04-11 | 75 | 205 |
| mart | 2017-04-13 | 94 | 299 |
| neil | 2017-05-10 | 12 | 12 |
| neil | 2017-06-12 | 80 | 92 |
| tony | 2017-01-02 | 15 | 15 |
| tony | 2017-01-04 | 29 | 44 |
| tony | 2017-01-07 | 50 | 94 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
演示5如下：
select name, orderdate, cost,
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and CURRENT ROW) as sample5
from business;
+-------+-------------+-------+----------+--+
| name | orderdate | cost | sample5 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
| jack | 2017-01-01 | 10 | 10 |
| jack | 2017-01-05 | 46 | 56 |
| jack | 2017-01-08 | 55 | 111 |
| jack | 2017-02-03 | 23 | 134 |
| jack | 2017-04-06 | 42 | 176 |
| mart | 2017-04-08 | 62 | 62 |
| mart | 2017-04-09 | 68 | 130 |
| mart | 2017-04-11 | 75 | 205 |
| mart | 2017-04-13 | 94 | 299 |
| neil | 2017-05-10 | 12 | 12 |
| neil | 2017-06-12 | 80 | 92 |
| tony | 2017-01-02 | 15 | 15 |
| tony | 2017-01-04 | 29 | 44 |
| tony | 2017-01-07 | 50 | 94 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
演示6如下：
select name, orderdate, cost,
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING and CURRENT ROW) as sample6
from business;
+-------+-------------+-------+----------+--+
| name | orderdate | cost | sample6 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
| jack | 2017-01-01 | 10 | 10 |
| jack | 2017-01-05 | 46 | 56 |
| jack | 2017-01-08 | 55 | 101 |
| jack | 2017-02-03 | 23 | 78 |
| jack | 2017-04-06 | 42 | 65 |
| mart | 2017-04-08 | 62 | 62 |
| mart | 2017-04-09 | 68 | 130 |
| mart | 2017-04-11 | 75 | 143 |
| mart | 2017-04-13 | 94 | 169 |
| neil | 2017-05-10 | 12 | 12 |
| neil | 2017-06-12 | 80 | 92 |
| tony | 2017-01-02 | 15 | 15 |
| tony | 2017-01-04 | 29 | 44 |
| tony | 2017-01-07 | 50 | 79 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
演示7如下：
select name, orderdate, cost,
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING and 1 FOLLOWING) as sample7
from business;
+-------+-------------+-------+----------+--+
| name | orderdate | cost | sample7 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
| jack | 2017-01-01 | 10 | 56 |
| jack | 2017-01-05 | 46 | 111 |
| jack | 2017-01-08 | 55 | 124 |
| jack | 2017-02-03 | 23 | 120 |
| jack | 2017-04-06 | 42 | 65 |
| mart | 2017-04-08 | 62 | 130 |
| mart | 2017-04-09 | 68 | 205 |
| mart | 2017-04-11 | 75 | 237 |
| mart | 2017-04-13 | 94 | 169 |
| neil | 2017-05-10 | 12 | 92 |
| neil | 2017-06-12 | 80 | 92 |
| tony | 2017-01-02 | 15 | 44 |
| tony | 2017-01-04 | 29 | 94 |
| tony | 2017-01-07 | 50 | 79 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
演示8如下：
select name, orderdate, cost,
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between CURRENT ROW and UNBOUNDED FOLLOWING) as sample8
from business;
+-------+-------------+-------+----------+--+
| name | orderdate | cost | sample8 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
| jack | 2017-01-01 | 10 | 176 |
| jack | 2017-01-05 | 46 | 166 |
| jack | 2017-01-08 | 55 | 120 |
| jack | 2017-02-03 | 23 | 65 |
| jack | 2017-04-06 | 42 | 42 |
| mart | 2017-04-08 | 62 | 299 |
| mart | 2017-04-09 | 68 | 237 |
| mart | 2017-04-11 | 75 | 169 |
| mart | 2017-04-13 | 94 | 94 |
| neil | 2017-05-10 | 12 | 92 |
| neil | 2017-06-12 | 80 | 80 |
| tony | 2017-01-02 | 15 | 94 |
| tony | 2017-01-04 | 29 | 79 |
| tony | 2017-01-07 | 50 | 50 |
+-------+-------------+-------+----------+--+
（4）查询顾客上次的购买时间
select *,
lag(orderdate, 1) over(distribute by name sort by orderdate)
from business;
查询顾客上次的购买时间和下次购买时间
select *,
lag(orderdate, 1) over(distribute by name sort by orderdate) as lag1,
lead(orderdate, 1) over(distribute by name sort by orderdate) as lead1
from business;
（5）查询前20%时间的订单信息
select *,
ntile(5) over(sort by orderdate) as gid
from business;
select *
from (select *,
ntile(5) over(sort by orderdate) as gid
from business) as t
where t.gid=1;
select *
from (select name, orderdate, cost,
ntile(5) over(sort by orderdate) as gid
from business) as t
where t.gid=1;
6.7.5 rank函数
1、函数说明
RANK()：排序相同时会重复，总数不会变。（两个100分为列第一名和第二名，99分的为第三名）
DENSE_RANK()：排序相同时会重复，总数会减少。（两个100分并列第一，99分的为第二名）
ROW_NUMBER()：会根据顺序计算。
注意：使用rank函数需要在其后跟上over函数（窗口函数）。
2、数据准备
3、需求
计算每门学科的成绩排名。
4、创建本地score.txt，导入数据
[atguigu@hadoop102 datas]$ vim score.txt
5、创建hive表并导入数据
create table score(
name string,
subject string,
score int)
row format delimited fields terminated by " ";
load data local inpath ‘/opt/module/datas/score.txt‘ into table score;
6、按需求查询数据
select *,
rank() over(partition by subject order by score desc) rp,
dense_rank()over(partition by subject order by score desc) drp,
row_number() over(partition by subject order by score desc) rnp
from score;
结果截图：
第7章 函数（Hive高级）
7.1 系统内置函数
1、查看系统自带的函数
hive> show functions;
2、显示自带的函数的用法
hive> desc function upper;
3、详细显示自带的函数的用法
hive> desc function extended upper;
7.2 自定义函数
1）Hive 自带了一些函数，比如：max/min等，但是数量有限，自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。
2）当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。
3）根据用户自定义函数类别分为以下三种：
（1）UDF（User-Defined-Function）
一进一出
（2）UDAF（User-Defined Aggregation Function）
聚集函数，多进一出
类似于：count/max/min等
（3）UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）
一进多出
如：lateral view explore()
4）官方文档地址
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins
5）编程步骤：（1）继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF（2）需要实现evaluate()函数；evaluate()函数支持重载（3）在hive的命令行窗口创建函数
a）添加jar
add jar linux_jar_path
b）创建function
create [temporary] function [dbname.]function_name AS class_name;
（4）在hive的命令行窗口删除函数
drop [temporary] function [if exists] [dbname.]function_name;
6）注意事项
（1）UDF必须要有返回类型，可以返回null，但是返回类型不能为void。
7.3 自定义UDF函数
1、创建一个Maven工程Hive
2、导入依赖
<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-exec -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>1.2.1</version>
</dependency>
</dependencies>
3、创建一个类
package com.atguigu.hive;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
/**
* @author chenmingjun
* @date 2019-02-27 17:50
*/
public class HiveUDF extends UDF {
public String evaluate(final String s) {
if (s == null) {
return null;
}
return s.toLowerCase();
}
}
4、打成jar包上传到服务器/opt/module/jars/udf.jar
5、将jar包添加到hive的class path
hive (default)> add jar /opt/module/jars/udf.jar;
6、创建临时函数与开发好的java class关联
hive (default)> create temporary function mylower as "com.atguigu.hive.HiveUDF";
7、即可在hql中使用自定义的函数strip
hive (default)> select ename, mylower(ename) lowername from emp;
OK
ename lowername
SMITH smith
ALLEN allen
WARD ward
JONES jones
MARTIN martin
BLAKE blake
CLARK clark
SCOTT scott
KING king
TURNER turner
ADAMS adams
JAMES james
FORD ford
MILLER miller