黑马程序员-大数据入门到实战-分布式SQL计算 Hive 语法与概念

1. 数据库操作

  • 创建数据库
create database if not exists myhive;
  • 查看数据库详细信息
desc database myhive;
  • 数据库本质上就是在HDFS之上的文件夹
  • 默认数据库的存放路径是HDFS的:/user/hive/warehouse内
  • 创建数据库并指定hdfs存储位置
create database myhive2 location '/myhive2';
  • 删除一个空数据库
drop  database  myhive;
  • 强制删除数据库
drop  database  myhive2  cascade; 

2. 数据表操作

2.1 表操作语法和数据类型

2.2 内部表操作

  1. 内部表和外部表
  • 内部表(CREATE TABLE table_name …)
    未被external关键字修饰的即是内部表, 即普通表。 内部表又称管理表,内部表数据存储的位置由hive.metastore.warehouse.dir参数决定(默认:/user/hive/warehouse),删除内部表会直接删除元数据(metadata)及存储数据,因此内部表不适合和其他工具共享数据。
  • 外部表(CREATE EXTERNAL TABLE table_name …LOCATION…)
    被external关键字修饰的即是外部表, 即关联表。
    外部表是指表数据可以在任何位置,通过LOCATION关键字指定。 数据存储的不同也代表了这个表在理念是并不是Hive内部管理的,而是可以随意临时链接到外部数据上的。
  1. 内部表和外部表对比
    1

  2. 创建内部表

  • 创建表
create table table_name……
  • 查看表的数据
    2
  1. 自定义指定分隔符
create table if not exists stu2(id int ,name string) row format delimited fields terminated by '\t';
  1. 删除内部表
drop table table_name

2.3 外部表操作

  1. 创建外部表语法
  • create external table ……
  • 必须使用row format delimited fields terminated by指定列分隔符
  • 必须使用location指定数据路径
  1. 外部表和其数据相互独立
  • 可以先有表后有数据
  • 也可以先有数据,后有表
  • 表和数据只是一个链接关系
  • 所以删除表,表不存在了但数据保留。
  1. 内外部表转换
  • 内转外:stu set tblproperties(‘EXTERNAL’=‘TRUE’)
  • 外转内:stu set tblproperties(‘EXTERNAL’=‘FALSE’)

2.4 数据加载和导出

  1. 外部表是临时使用的,重要数据建议存入内部表进行管理
  2. 加载数据的语法
  • load data [local] inpath ‘filepath’ [overwrite] into table tablename;
  • insert into | overwrite select ……
  1. 注意事项
  • 数据来源本地,本地数据会保留,本质是本地文件上传到HDFS
  • 数据来自HDFS,加载后文件不存在,本质是在HDFS上进行文件移动
  1. Hive数据导出的方式
  • insert [local] select
  • bin/hive -e ‘SQL’ > file
  • bin/hive -f ‘sql file’ > file

2.5 分区表

  1. 分区表的定义
  • 可以选择字段作为表分区
  • 分区其实就是HDFS上的不同文件夹
  • 分区表可以极大的提高特定场景下Hive的操作性能
  1. 分区表的语法
  • create table tablename(…) partitioned by (分区列 列类型)
  • 分区表的分区列,在partitioned by中定义,不在普通列中定义

2.6 分桶表

  1. 分桶表定义
  • 可以选择字段作为分桶字段
  • 分桶表本质上是数据分开在不同的文件中
  • 分区和分桶可以同时使用
  1. 分桶表的语法
  • 通过clustered by(c_id) into 3 buckets
  • clustered by 指定分桶字段
  • into num buckets指定分桶数量
  1. 分桶表能带来什么性能提升
  • 单值过滤
  • JOIN
  • GROUP BY

2.7 修改表

  • 表重命名
alter  table  old_table_name  rename  to  new_table_name;
  • 修改表属性值
ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES table_properties;
  • 添加分区
ALTER TABLE tablename  ADD PARTITION (month='201101');
  • 修改分区值
ALTER TABLE tablename PARTITION (month='202005') RENAME TO PARTITION (month='201105');
  • 删除分区
ALTER TABLE tablename DROP PARTITION (month='201105');
  • 添加列
ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (v1 int, v2 string);
  • 修改列名
ALTER TABLE test_change CHANGE v1 v1new INT;
  • 删除表
DROP TABLE tablename;
  • 清空表
TRUNCATE TABLE tablename;

2.8 复杂类型操作

2.8.1 Array数组

  1. array类型,主要存储数组格式
  2. 定义格式
  • array<类型>
  • 数组元素之间的分隔符:collection items terminated by ‘分隔符’
  1. 在查询中使用
  • 数组[数字序号],可以取出指定需要元素
  • size(数组),可以统计数组元素个数
  • array contains(数组,数据),可以查看指定数据是否在数组中存在

2.8.2 Map映射

  1. map类型,主要存储:K-V键值对类型数据
  2. 定义格式
  • map<key类型,value类型>
  • 不同键值对之间:collection items terminated by ‘分隔符’
  • 一个键值对内:map keys terminated by ‘分隔符’
  1. 在查询中使用
  • map[key]来获取指定key的值
  • map_keys(map)取到全部的key作为array返回,map_values(map)取到全部的values
  • size(map)可以统计K-V对的个数
  • array_contains(map_values(map),数据)可以统计map是否包含指定数据

2.8.3 Struct结构

  1. struct类型,主要存储:复合格式
  2. 定义格式
  • structname:string,age:int
  • struct的分隔符只需要:collection items terminated by ‘分隔符’
  1. 在查询中使用
  • struct.key即可取得对应的value

3. 数据查询

3.1 基本查询

Hive中使用基本查询SELECT、WHERE、GROUP BY、聚合函数、HAVING、JOIN和普通的SQL语句没有区别

3.2 RLIKE 正则匹配

可以基于正则表达式,对数据内容进行匹配

3.3 UNION联合

  • 将多个SELECT的结果集合并成一个
  • 多个SELECT的结果集需要架构一致
  • 自带去重效果,如无需去重,使用UNION ALL 即可

3.4 Sampling采样

  • 桶抽样方式:tablesample(bucket x out of y on (colname | rand()))
  • 块抽样方式:tablesample(num rows | num percent | num(K|M|G))

3.5 Virtual Columns虚拟列

  1. 虚拟列
  • INPUT__FILE__NAME,显示数据行所在的具体文件
  • BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE,显示数据行所在文件的偏移量
  • ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK,显示数据所在HDFS块的偏移量(此虚拟列需要设置:SET hive.exec.rowoffset=true )才可使用
  1. 作用
  • 查看行级别的数据详细参数
  • 可以用于where、group by等
  • 可以协助进行错误排查工作

4. 函数

5. 案例

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