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
创建部门表
create table if not exists dept(
deptno int,
dname string,
loc int
)
row format delimited fields terminated by '\t';
创建员工表
create table if not exists emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
row format delimited fields terminated by '\t';
导入数据
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into table
dept;
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/emp.txt' into table emp;
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
| 运算符 |
描述 |
| A+B |
A和B 相加 |
| A-B |
A减去B |
| A*B |
A和B 相乘 |
| A/B |
A除以B |
| A%B |
A对B取余 |
| A&B |
A和B按位取与 |
| A|B |
A和B按位取或 |
| A^B |
A和B按位取异或 |
| ~A |
A按位取反 |
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
1．求总行数（count）
hive (default)> select count(*) cnt from emp;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;注意：where子句中不能使用字段别名。
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。
| 操作符 |
支持的数据类型 |
描述 |
| A=B |
基本数据类型 |
如果A等于B则返回TRUE，反之返回FALSE |
| A<=>B |
基本数据类型 |
如果A和B都为NULL，则返回TRUE，其他的和等号（=）操作符的结果一致，如果任一为NULL则结果为NULL |
| A<>B, A!=B |
基本数据类型 |
A或者B为NULL则返回NULL；如果A不等于B，则返回TRUE，反之返回FALSE |
| A<B |
基本数据类型 |
A或者B为NULL，则返回NULL；如果A小于B，则返回TRUE，反之返回FALSE |
| A<=B |
基本数据类型 |
A或者B为NULL，则返回NULL；如果A小于等于B，则返回TRUE，反之返回FALSE |
| A>B |
基本数据类型 |
A或者B为NULL，则返回NULL；如果A大于B，则返回TRUE，反之返回FALSE |
| A>=B |
基本数据类型 |
A或者B为NULL，则返回NULL；如果A大于等于B，则返回TRUE，反之返回FALSE |
| A [NOT] BETWEEN B AND C |
基本数据类型 |
如果A，B或者C任一为NULL，则结果为NULL。如果A的值大于等于B而且小于或等于C，则结果为TRUE，反之为FALSE。如果使用NOT关键字则可达到相反的效果。 |
| A IS NULL |
所有数据类型 |
如果A等于NULL，则返回TRUE，反之返回FALSE |
| A IS NOT NULL |
所有数据类型 |
如果A不等于NULL，则返回TRUE，反之返回FALSE |
| IN(数值1, 数值2) |
所有数据类型 |
使用 IN运算显示列表中的值 |
| A [NOT] LIKE B |
STRING 类型 |
B是一个SQL下的简单正则表达式，也叫通配符模式，如果A与其匹配的话，则返回TRUE；反之返回FALSE。B的表达式说明如下：‘x%’表示A必须以字母‘x’开头，‘%x’表示A必须以字母’x’结尾，而‘%x%’表示A包含有字母’x’,可以位于开头，结尾或者字符串中间。如果使用NOT关键字则可达到相反的效果。 |
| A RLIKE B, A REGEXP B |
STRING 类型 |
B是基于java的正则表达式，如果A与其匹配，则返回TRUE；反之返回FALSE。匹配使用的是JDK中的正则表达式接口实现的，因为正则也依据其中的规则。例如，正则表达式必须和整个字符串A相匹配，而不是只需与其字符串匹配。 |
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或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%';（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%';（3）查找薪水中含有2的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal RLIKE '[2]';6.2.3 逻辑运算符（And/Or/Not）
| 操作符 |
含义 |
| AND |
逻辑并 |
| OR |
逻辑或 |
| NOT |
逻辑否 |
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表每个部门的平均工资
hive (default)> select t.deptno, avg(t.sal) avg_sal from emp t group by t.deptno;（2）计算emp每个部门中每个岗位的最高薪水
hive (default)> select t.deptno, t.job, max(t.sal) max_sal from emp t group by
t.deptno, t.job;
6.3.2 Having语句
1．having与where不同点
（1）where后面不能写分组函数，而having后面可以使用分组函数。
（2）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
求每个部门的平均工资
hive (default)> select deptno, avg(sal) from emp group by deptno;求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;
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 from emp e join dept d on e.deptno
= d.deptno;
6.4.3 内连接
内连接：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 from emp e join dept d on e.deptno
= d.deptno;
6.4.4 左外连接
左外连接：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 from emp e left join dept d on e.deptno = d.deptno;6.4.5 右外连接
右外连接：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 from emp e right join dept d on e.deptno = d.deptno;6.4.6 满外连接
满外连接：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 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
1700 Beijing
1800 London
1900 Tokyo1．创建位置表
create table if not exists location(
loc int,
loc_name string
)
row format delimited fields terminated by '\t';
2．导入数据
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/location.txt' into table 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 d.deptno = e.deptno
JOIN location l
ON d.loc = l.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。
优化：当对3个或者更多表进行join连接时，如果每个on子句都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个MapReduce job。
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 join目前不支持在on子句中使用谓词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
1．使用 ORDER BY 子句排序
ASC（ascend）: 升序（默认）
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：对于大规模的数据集order by的效率非常低。在很多情况下，并不需要全局排序，此时可以使用sort by。
Sort by为每个reducer产生一个排序文件。每个Reducer内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。
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 deptno 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： 在有些情况下，我们需要控制某个特定行应该到哪个reducer，通常是为了进行后续的聚集操作。distribute by 子句可以做这件事。distribute by类似MR中partition（自定义分区），进行分区，结合sort by使用。
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/distribute-result'
select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;
注意：
- distribute by的分区规则是根据分区字段的hash码与reduce的个数进行模除后，余数相同的分到一个区。
- Hive要求DISTRIBUTE BY语句要写在SORT BY语句之前。
6.5.6 Cluster By
当distribute by和sorts by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。对于一张表或者分区，Hive 可以进一步组织成桶，也就是更为细粒度的数据范围划分。
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。
分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。
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
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 '\t';
（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/student.txt' into table
stu_buck;
（5）查看创建的分桶表中是否分成4个桶，如图6-7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 '\t';
（2）向普通的stu表中导入数据
load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table stu;（3）清空stu_buck表中数据
truncate table stu_buck;
select * from stu_buck;
（4）导入数据到分桶表，通过子查询的方式
insert into table stu_buck
select id, name from stu;
（5）发现还是只有一个分桶，如图6-8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;
hive (default)> insert into table stu_buck
select id, name from stu;
（7）查询分桶的数据
hive (default)> select * from stu_buck;
OK
stu_buck.id stu_buck.name
1004 ss4
1008 ss8
1012 ss12
1016 ss16
1001 ss1
1005 ss5
1009 ss9
1013 ss13
1002 ss2
1006 ss6
1010 ss10
1014 ss14
1003 ss3
1007 ss7
1011 ss11
1015 ss15
分桶规则：
根据结果可知：Hive的分桶采用对分桶字段的值进行哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中
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);注：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
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
6.7.1 空字段赋值
1. 函数说明
NVL：给值为NULL的数据赋值，它的格式是NVL( value，default_value)。它的功能是如果value为NULL，则NVL函数返回default_value的值，否则返回value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 comm,nvl(comm, -1) from emp;
OK
comm _c1
NULL -1.0
300.0 300.0
500.0 500.0
NULL -1.0
1400.0 1400.0
NULL -1.0
NULL -1.0
NULL -1.0
NULL -1.0
0.0 0.0
NULL -1.0
NULL -1.0
NULL -1.0
NULL -1.0
4. 查询：如果员工的comm为NULL，则用领导id代替
hive (default)> select comm, nvl(comm,mgr) from emp;
OK
comm _c1
NULL 7902.0
300.0 300.0
500.0 500.0
NULL 7839.0
1400.0 1400.0
NULL 7839.0
NULL 7839.0
NULL 7566.0
NULL NULL
0.0 0.0
NULL 7788.0
NULL 7698.0
NULL 7566.0
NULL 7782.0
6.7.2 CASE WHEN
1. 数据准备
| name |
dept_id |
sex |
| 悟空 |
A |
男 |
| 大海 |
A |
男 |
| 宋宋 |
B |
男
|
| 凤姐 |
A |
女 |
| 婷姐 |
B |
女 |
| 婷婷 |
B |
女 |
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
[newbies@hadoop102 datas]$ vi 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 "\t";
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
1．相关函数说明
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;
CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)：它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数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;
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。
2．数据准备
表6-6 数据准备
| name |
constellation |
blood_type |
| 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 |
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
4．创建本地constellation.txt，导入数据
[newbies@hadoop102 datas]$ vi constellation.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 "\t";
load data local inpath "/opt/module/datas/constellation.txt" into table person_info;
6．按需求查询数据
select
t1.base,
concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name
from
(select
name,
concat(constellation, ",", blood_type) base
from
person_info) t1
group by
t1.base;
6.7.3 列转行
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：用于和split, explode等UDTF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
表6-7 数据准备
| 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
[newbies@hadoop102 datas]$ vi movie.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 "\t"
collection items terminated by ",";
load data local inpath "/opt/module/datas/movie.txt" into table movie_info;
6．按需求查询数据
select
movie,
category_name
from
movie_info lateral view explode(category) table_tmp as category_name;
6.7.4 窗口函数（开窗函数）
1．相关函数说明
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,default_val)：往前第n行数据
LEAD(col,n, default_val)：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：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
- 查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数
- 查询顾客的购买明细及月购买总额
- 上述的场景, 将每个顾客的cost按照日期进行累加
- 查询每个顾客上次的购买时间
- 查询前20%时间的订单信息
4．创建本地business.txt，导入数据
[newbies@hadoop102 datas]$ vi business.txt5．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(*) over ()
from business
where substring(orderdate,1,7) = '2017-04'
group by name;
（2）查询顾客的购买明细及月购买总额
select name,orderdate,cost,sum(cost) over(partition by month(orderdate)) from
business;
（3）上述的场景, 将每个顾客的cost按照日期进行累加
select name,orderdate,cost,
sum(cost) over() as sample1,--所有行相加
sum(cost) over(partition by name) as sample2,--按name分组，组内数据相加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate) as sample3,--按name分组，组内数据累加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and
current row ) as sample4 ,--和sample3一样,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 sample5, --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 sample6,--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 sample7 --当前行及后面所有行
from business;
rows必须跟在Order by 子句之后，对排序的结果进行限制，使用固定的行数来限制分区中的数据行数量
（4）查看顾客上次的购买时间
select name,orderdate,cost,
lag(orderdate,1,'1900-01-01') over(partition by name order by orderdate ) as time1,
lag(orderdate,2) over (partition by name order by orderdate) as time2
from business;
（5）查询前20%时间的订单信息
select * from (
select name,orderdate,cost, ntile(5) over(order by orderdate) sorted
from business
) t
where sorted = 1;
6.7.5 Rank
1．函数说明
RANK() 排序相同时会重复，总数不会变
DENSE_RANK() 排序相同时会重复，总数会减少
ROW_NUMBER() 会根据顺序计算
2．数据准备
表6-7 数据准备
| name |
subject |
score |
| 孙悟空 |
语文 |
87 |
| 孙悟空 |
数学 |
95 |
| 孙悟空 |
英语 |
68 |
| 大海 |
语文 |
94 |
| 大海 |
数学 |
56 |
| 大海 |
英语 |
84 |
| 宋宋 |
语文 |
64 |
| 宋宋 |
数学 |
86 |
| 宋宋 |
英语 |
84 |
| 婷婷 |
语文 |
65 |
| 婷婷 |
数学 |
85 |
| 婷婷 |
英语 |
78 |
3．需求
计算每门学科成绩排名。
4．创建本地score.txt，导入数据
[newbies@hadoop102 datas]$ vi score.txt5．创建hive表并导入数据
create table score(
name string,
subject string,
score int)
row format delimited fields terminated by "\t";
load data local inpath '/opt/module/datas/score.txt' into table score;
6．按需求查询数据
select name,
subject,
score,
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) rmp
from score;
name subject score rp drp rmp
孙悟空 数学 95 1 1 1
宋宋 数学 86 2 2 2
婷婷 数学 85 3 3 3
大海 数学 56 4 4 4
宋宋 英语 84 1 1 1
大海 英语 84 1 1 2
婷婷 英语 78 3 2 3
孙悟空 英语 68 4 3 4
大海 语文 94 1 1 1
孙悟空 语文 87 2 2 2
婷婷 语文 65 3 3 3
宋宋 语文 64 4 4 4
扩展：求出每门学科前三名的学生？
第7章 函数
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
（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.exec.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_pathb）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.newbies.hive;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public class Lower 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classpath
hive (default)> add jar /opt/module/datas/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.newbies.hive.Lower";7．即可在hql中使用自定义的函数strip
hive (default)> select ename, mylower(ename) lowername from emp;第8章 压缩和存储
8.1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩
8.1.1 资源准备
1．CentOS联网
配置CentOS能连接外网。Linux虚拟机ping www.baidu.com 是畅通的
注意：采用root角色编译，减少文件夹权限出现问题
2．jar包准备(hadoop源码、JDK8 、maven、protobuf)
（1）hadoop-2.7.2-src.tar.gz
（2）jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
（3）snappy-1.1.3.tar.gz
（4）apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz
（5）protobuf-2.5.0.tar.gz
8.1.2 jar包安装
注意：所有操作必须在root用户下完成
1．JDK解压、配置环境变量JAVA_HOME和PATH，验证java-version(如下都需要验证是否配置成功)
[root@hadoop101 software] # tar -zxf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop101 software]# vi /etc/profile
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
[root@hadoop101 software]#source /etc/profile
验证命令：java -version
2．Maven解压、配置 MAVEN_HOME和PATH
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop101 apache-maven-3.0.5]# vi /etc/profile
#MAVEN_HOME
export MAVEN_HOME=/opt/module/apache-maven-3.0.5
export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin
[root@hadoop101 software]#source /etc/profile
验证命令：mvn -version
8.1.3 编译源码
1．准备编译环境
[root@hadoop101 software]# yum install svn
[root@hadoop101 software]# yum install autoconf automake libtool cmake
[root@hadoop101 software]# yum install ncurses-devel
[root@hadoop101 software]# yum install openssl-devel
[root@hadoop101 software]# yum install gcc*
2．编译安装snappy
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf snappy-1.1.3.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop101 module]# cd snappy-1.1.3/
[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# ./configure
[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# make
[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# make install
# 查看snappy库文件
[root@hadoop101 snappy-1.1.3]# ls -lh /usr/local/lib |grep snappy
3．编译安装protobuf
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop101 module]# cd protobuf-2.5.0/
[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# ./configure
[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# make
[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# make install
# 查看protobuf版本以测试是否安装成功
[root@hadoop101 protobuf-2.5.0]# protoc --version
4．编译hadoop native
[root@hadoop101 software]# tar -zxvf hadoop-2.7.2-src.tar.gz
[root@hadoop101 software]# cd hadoop-2.7.2-src/
[root@hadoop101 software]# mvn clean package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Dsnappy.lib=/usr/local/lib -Dbundle.snappy
执行成功后，/opt/software/hadoop-2.7.2-src/hadoop-dist/target/hadoop-2.7.2.tar.gz即为新生成的支持snappy压缩的二进制安装包。
8.2 Hadoop压缩配置
8.2.1 MR支持的压缩编码
表6-8
| 压缩格式 |
工具 |
算法 |
文件扩展名 |
是否可切分 |
| DEFLATE |
无 |
DEFLATE |
.deflate |
否 |
| Gzip |
gzip |
DEFLATE |
.gz |
否 |
| bzip2 |
bzip2 |
bzip2 |
.bz2 |
是 |
| LZO |
lzop |
LZO |
.lzo |
是 |
| Snappy |
无 |
Snappy |
.snappy |
否 |
为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器，如下表所示：
表6-9
| 压缩格式 |
对应的编码/解码器 |
| DEFLATE |
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec |
| gzip |
org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec |
| bzip2 |
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec |
| LZO |
com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec |
| Snappy |
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec |
压缩性能的比较：
表6-10
| 压缩算法 |
原始文件大小 |
压缩文件大小 |
压缩速度 |
解压速度 |
| gzip |
8.3GB |
1.8GB |
17.5MB/s |
58MB/s |
| bzip2 |
8.3GB |
1.1GB |
2.4MB/s |
9.5MB/s |
| LZO |
8.3GB |
2.9GB |
49.3MB/s |
74.6MB/s |
http://google.github.io/snappy/
On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250 MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more.
8.2.2 压缩参数配置
要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数（mapred-site.xml文件中）：
表6-11
| 参数 |
默认值 |
阶段 |
建议 |
| io.compression.codecs （在core-site.xml中配置） |
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec |
输入压缩 |
Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器 |
| mapreduce.map.output.compress |
false |
mapper输出 |
这个参数设为true启用压缩 |
| mapreduce.map.output.compress.codec |
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec |
mapper输出 |
使用LZO、LZ4或snappy编解码器在此阶段压缩数据 |
| mapreduce.output.fileoutputformat.compress |
false |
reducer输出 |
这个参数设为true启用压缩 |
| mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec |
org.apache.hadoop.io.compress. DefaultCodec |
reducer输出 |
使用标准工具或者编解码器，如gzip和bzip2 |
| mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type |
RECORD |
reducer输出 |
SequenceFile输出使用的压缩类型：NONE和BLOCK |
8.3 开启Map输出阶段压缩
开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下：
案例实操：
1．开启hive中间传输数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;2．开启mapreduce中map输出压缩功能
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;3．设置mapreduce中map输出数据的压缩方式
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec=
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
4．执行查询语句
hive (default)> select count(ename) name from emp;8.4 开启Reduce输出阶段压缩
当Hive将输出写入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。属性hive.exec.compress.output控制着这个功能。用户可能需要保持默认设置文件中的默认值false，这样默认的输出就是非压缩的纯文本文件了。用户可以通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为true，来开启输出结果压缩功能。
案例实操：
1．开启hive最终输出数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;2．开启mapreduce最终输出数据压缩
hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;3．设置mapreduce最终数据输出压缩方式
hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
4．设置mapreduce最终数据输出压缩为块压缩
hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;5．测试一下输出结果是否是压缩文件
hive (default)> insert overwrite local directory
'/opt/module/datas/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;
8.5 文件存储格式
Hive支持的存储数据的格式主要有：TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。
8.5.1 列式存储和行式存储
如图6-10所示左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。
1．行存储的特点
查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。
2．列存储的特点
因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量；每个字段的数据类型一定是相同的，列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。
TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的；
ORC和PARQUET是基于列式存储的。
8.5.2 TextFile格式
默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用，但使用Gzip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。
8.5.3 Orc格式
Orc (Optimized Row Columnar)是Hive 0.11版里引入的新的存储格式。
如图6-11所示可以看到每个Orc文件由1个或多个stripe组成，每个stripe一般为HDFS的块大小，每一个stripe包含多条记录，这些记录按照列进行独立存储，对应到Parquet中的row group的概念。每个Stripe里有三部分组成，分别是Index Data，Row Data，Stripe Footer：
1）Index Data：一个轻量级的index，默认是每隔1W行做一个索引。这里做的索引应该只是记录某行的各字段在Row Data中的offset。
2）Row Data：存的是具体的数据，先取部分行，然后对这些行按列进行存储。对每个列进行了编码，分成多个Stream来存储。
3）Stripe Footer：存的是各个Stream的类型，长度等信息。
每个文件有一个File Footer，这里面存的是每个Stripe的行数，每个Column的数据类型信息等；每个文件的尾部是一个PostScript，这里面记录了整个文件的压缩类型以及FileFooter的长度信息等。在读取文件时，会seek到文件尾部读PostScript，从里面解析到File Footer长度，再读FileFooter，从里面解析到各个Stripe信息，再读各个Stripe，即从后往前读。
8.5.4 Parquet格式
Parquet文件是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取的，文件中包括该文件的数据和元数据，因此Parquet格式文件是自解析的。
- 行组(Row Group)：每一个行组包含一定的行数，在一个HDFS文件中至少存储一个行组，类似于orc的stripe的概念。
- 列块(Column Chunk)：在一个行组中每一列保存在一个列块中，行组中的所有列连续的存储在这个行组文件中。一个列块中的值都是相同类型的，不同的列块可能使用不同的算法进行压缩。
- 页(Page)：每一个列块划分为多个页，一个页是最小的编码的单位，在同一个列块的不同页可能使用不同的编码方式。
通常情况下，在存储Parquet数据的时候会按照Block大小设置行组的大小，由于一般情况下每一个Mapper任务处理数据的最小单位是一个Block，这样可以把每一个行组由一个Mapper任务处理，增大任务执行并行度。Parquet文件的格式如图6-12所示。
上图展示了一个Parquet文件的内容，一个文件中可以存储多个行组，文件的首位都是该文件的Magic Code，用于校验它是否是一个Parquet文件，Footer length记录了文件元数据的大小，通过该值和文件长度可以计算出元数据的偏移量，文件的元数据中包括每一个行组的元数据信息和该文件存储数据的Schema信息。除了文件中每一个行组的元数据，每一页的开始都会存储该页的元数据，在Parquet中，有三种类型的页：数据页、字典页和索引页。数据页用于存储当前行组中该列的值，字典页存储该列值的编码字典，每一个列块中最多包含一个字典页，索引页用来存储当前行组下该列的索引，目前Parquet中还不支持索引页。
8.5.5 主流文件存储格式对比实验
从存储文件的压缩比和查询速度两个角度对比。
存储文件的压缩比测试：
- 测试数据
2．TextFile
（1）创建表，存储数据格式为TEXTFILE
create table log_text (
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile ;
（2）向表中加载数据
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/log.data' into table log_text ;（3）查看表中数据大小
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_text;18.1 M /user/hive/warehouse/log_text/log.data
3．ORC
（1）创建表，存储数据格式为ORC
create table log_orc(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc ;
（2）向表中加载数据
hive (default)> insert into table log_orc select * from log_text ;
（3）查看表中数据大小
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc/ ;2.8 M /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0
4．Parquet
（1）创建表，存储数据格式为parquet
create table log_parquet(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as parquet ;
（2）向表中加载数据
hive (default)> insert into table log_parquet select * from log_text ;（3）查看表中数据大小
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_parquet/ ;13.1 M /user/hive/warehouse/log_parquet/000000_0
存储文件的压缩比总结：
ORC > Parquet > textFile
存储文件的查询速度测试：
1．TextFile
hive (default)> select count(*) from log_text;
_c0
100000
Time taken: 21.54 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 21.08 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 19.298 seconds, Fetched: 1 row(s)
2．ORC
hive (default)> select count(*) from log_orc;
_c0
100000
Time taken: 20.867 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 22.667 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 18.36 seconds, Fetched: 1 row(s)
3．Parquet
hive (default)> select count(*) from log_parquet;
_c0
100000
Time taken: 22.922 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 21.074 seconds, Fetched: 1 row(s)
Time taken: 18.384 seconds, Fetched: 1 row(s)
存储文件的查询速度总结：查询速度相近。
8.6 存储和压缩结合
8.6.1 修改Hadoop集群具有Snappy压缩方式
1．查看hadoop checknative命令使用
[newbies@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ hadoop
checknative [-a|-h] check native hadoop and compression libraries availability
2．查看hadoop支持的压缩方式
[newbies@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ hadoop checknative
17/12/24 20:32:52 WARN bzip2.Bzip2Factory: Failed to load/initialize native-bzip2 library system-native, will use pure-Java version
17/12/24 20:32:52 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
Native library checking:
hadoop: true /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/libhadoop.so
zlib: true /lib64/libz.so.1
snappy: false
lz4: true revision:99
bzip2: false
3．将编译好的支持Snappy压缩的hadoop-2.7.2.tar.gz包导入到hadoop102的/opt/software中
4．解压hadoop-2.7.2.tar.gz到当前路径
[newbies@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz5．进入到/opt/software/hadoop-2.7.2/lib/native路径可以看到支持Snappy压缩的动态链接库
[newbies@hadoop102 native]$ pwd
/opt/software/hadoop-2.7.2/lib/native
[newbies@hadoop102 native]$ ll
-rw-r--r--. 1 newbies newbies 472950 9月 1 10:19 libsnappy.a
-rwxr-xr-x. 1 newbies newbies 955 9月 1 10:19 libsnappy.la
lrwxrwxrwx. 1 newbies newbies 18 12月 24 20:39 libsnappy.so -> libsnappy.so.1.3.0
lrwxrwxrwx. 1 newbies newbies 18 12月 24 20:39 libsnappy.so.1 -> libsnappy.so.1.3.0
-rwxr-xr-x. 1 newbies newbies 228177 9月 1 10:19 libsnappy.so.1.3.0
6．拷贝/opt/software/hadoop-2.7.2/lib/native里面的所有内容到开发集群的/opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native路径上
[newbies@hadoop102 native]$ cp ../native/* /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/7．分发集群
[newbies@hadoop102 lib]$ xsync native/8．再次查看hadoop支持的压缩类型
[newbies@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop checknative
17/12/24 20:45:02 WARN bzip2.Bzip2Factory: Failed to load/initialize native-bzip2 library system-native, will use pure-Java version
17/12/24 20:45:02 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
Native library checking:
hadoop: true /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/libhadoop.so
zlib: true /lib64/libz.so.1
snappy: true /opt/module/hadoop-2.7.2/lib/native/libsnappy.so.1
lz4: true revision:99
bzip2: false
9．重新启动hadoop集群和hive
8.6.2 测试存储和压缩
官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC
ORC存储方式的压缩：
表6-12
| Key |
Default |
Notes |
| orc.compress |
ZLIB |
high level compression (one of NONE, ZLIB, SNAPPY) |
| orc.compress.size |
262,144 |
number of bytes in each compression chunk |
| orc.stripe.size |
268,435,456 |
number of bytes in each stripe |
| orc.row.index.stride |
10,000 |
number of rows between index entries (must be >= 1000) |
| orc.create.index |
true |
whether to create row indexes |
| orc.bloom.filter.columns |
"" |
comma separated list of column names for which bloom filter should be created |
| orc.bloom.filter.fpp |
0.05 |
false positive probability for bloom filter (must >0.0 and <1.0) |
注意：所有关于ORCFile的参数都是在HQL语句的TBLPROPERTIES字段里面出现
1．创建一个非压缩的的ORC存储方式
（1）建表语句
create table log_orc_none(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc tblproperties ("orc.compress"="NONE");
（2）插入数据
hive (default)> insert into table log_orc_none select * from log_text ;（3）查看插入后数据
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_none/ ;7.7 M /user/hive/warehouse/log_orc_none/000000_0
2．创建一个SNAPPY压缩的ORC存储方式
（1）建表语句
create table log_orc_snappy(
track_time string,
url string,
session_id string,
referer string,
ip string,
end_user_id string,
city_id string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY");
（2）插入数据
hive (default)> insert into table log_orc_snappy select * from log_text ;（3）查看插入后数据
hive (default)> dfs -du -h /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/ ;3.8 M /user/hive/warehouse/log_orc_snappy/000000_0
3．上一节中默认创建的ORC存储方式，导入数据后的大小为
2.8 M /user/hive/warehouse/log_orc/000000_0
比Snappy压缩的还小。原因是orc存储文件默认采用ZLIB压缩，ZLIB采用的是deflate压缩算法。比snappy压缩的小。
4．存储方式和压缩总结
在实际的项目开发当中，hive表的数据存储格式一般选择：orc或parquet。压缩方式一般选择snappy，lzo。
