HIVE 这些基础知识

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Hive 其实是一个客户端，类似于navcat、plsql 这种，不同的是Hive 是读取 HDFS 上的数据，作为离线查询使用，离线就意味着速度很慢，有可能跑一个任务需要几个小时甚至更长时间都有可能。

在日常开发中 Hive 用的还是挺广泛的，常做一些统计工作，就我自己工作来看其实 80% 的工作由 Hive 的基础部分就能完成了，只有很少的情况需要用到一些复杂查询或者调优工作。

本文着重挑选出一些易于被忽略基础知识,篇幅较多，建议收藏，分次阅读，后台文档中有详细的知识点说明，需要深入了解 Hive 的去文末下载即可。

本文涉及的内容主要是:

在开始内容之前先来简单看下 Hive 原理：

01 Hive 查询原理

Hive 其实是将 hql 转成 MR 程序去跑，这里我们不去深入底层了解到底是怎么转换的，就简单看下Hive查询过程：

1 根据HDFS上数据格式，创建hive表

2 通过映射关系将HDFS数据导入到表中

3 此时hive表对应的元数据信息记录到 mysql 中，元数据可不是指的HDFS上的数据，它是指 hive 表的一些参数。

4 写 select 语句时，根据表与数据的映射关系去写对应的查询语句

5 在执行查询操作时 ,先从元数据库中找到对应表对应的文件位置，

再通过 hive 的解析器、编译器、优化器执行器将 sql 语句转换成 MR 程序，运行在 Yarn 上，最终得到结果。

PS：Hive 里有三种查询方式，分别是bin/hive (客户端)、jdbc、webui，一般的使用jdbc方式居多。（后台文档中有详细操作方式，为方便后续执行sql，建议先搭好环境。）

02内部表外部表区别

Hive 表与常规的数据库表不同，它分为内部表和外部表，它们的区别在创建表和删除表时有所不同。

创建表时：

内部表会移动数据到指定位置，将数据文件移动到默认位置，一般都是/usr/hive/warehouse/ 目录下

外部表不会移动数据，数据在哪就是哪

2. 删除表时：

内部表删除，数据一起删除

外部表不会删除数据

所以区别就很明显了，一般工作中使用外部表做为数据映射，而统计出的结果一般多使用内部表，因为内部表仅仅用于储存结果或者关联，与 HDFS 数据无关。

Question:

那么怎么区分表是外部表或者是内部表呢？

Answer:

对于已经创建的表可以使用：

desc formatted 表名即可查看。

对于新建表：

使用建表语句时即可区分，其中带 EXTERNAL 的是外部表，不带的则是内部表。

建表语句如下：

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name

[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] -- 列名列字段类型

[COMMENT table_comment] -- 注释

[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] -- 分区字段

[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) -- 分桶

[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] -- 排序字段

[ROW FORMAT row_format] row format delimited fields terminated by “分隔符”

[STORED AS file_format] -- 以什么形式存储

[LOCATION hdfs_path] -- 对应HDFS文件路径

03 Hive 分区表

分区表几乎是必用的，一般以自然年月为分区，这样数据比较好管理。而且在执行查询语句时可以指定查询分区数据，

不加分区的 sql 情况：

select a1,a2 .. from table1;

这样会扫描全表数据，假如数据量比较大，那要等执行结果估计猴年马月了。

添加分区情况：

select a1,a2 .. from table1 where (year = '2019' and month='12');

这样的话就只会查询2019年12月的数据了，善用分区会大大提升查询效率。

那分区怎么创建呢？

在建表语句中的分区那行加上就是了，

[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] -- 分区字段

就这么简单。

举个例子，一个分区字段的分区表就不说了，多个分区分区表 sql 如下：

create table student (id string,name string, age int)

partitioned by (year string,month string,day string)

row format delimited fields terminated by '\t';

分区划分：

分区分为静态分区和动态分区。

静态分区需要人为指定分区，并且需要明确分区字段，举例 sql 如下：

1 创建分区表：

create table order_partition(

order_number string,

order_price double,

order_time string

)

partitioned BY(month string)

row format delimited fields terminated by '\t';

2 准备数据在 order.txt 中内容如下：

10001 100 2019-03-02

10002 200 2019-03-02

10003 300 2019-03-02

10004 400 2019-03-03

10005 500 2019-03-03

10006 600 2019-03-03

10007 700 2019-03-04

10008 800 2019-03-04

10009 900 2019-03-04

3 将本地文件加载到表中

load data local inpath '/bigdata/install/hivedatas/order.txt' overwrite into table order_partition partition(month='2019-03');

这里再最后指定分区为 2019-03 ，所以以上所有内容都会在 2019-03 这个分区中。分区可以手动添加、删除。

4 查询结果

select * from order_partition where month='2019-03';

结果为：

分区

10001 100.0 2019-03-02 2019-03

10002 200.0 2019-03-02 2019-03

10003 300.0 2019-03-02 2019-03

10004 400.0 2019-03-03 2019-03

10005 500.0 2019-03-03 2019-03

10006 600.0 2019-03-03 2019-03

10007 700.0 2019-03-04 2019-03

10008 800.0 2019-03-04 2019-03

10009 900.0 2019-03-04 2019-03

动态分区则可以将数据自动导入表的不同分区中，与静态分区不同的是动态分区只需要指定分区字段，不需要明确分区字段的值。

例如：

1 创建分区表：

--创建普通表

create table t_order(

order_number string,

order_price double,

order_time string

)row format delimited fields terminated by '\t';

--创建目标分区表

create table order_dynamic_partition(

order_number string,

order_price double

)partitioned BY(order_time string)

row format delimited fields terminated by '\t';

2 准备数据 order_created.txt内容，内容同静态分区

10001 100 2019-03-02

10002 200 2019-03-02

10003 300 2019-03-02

10004 400 2019-03-03

10005 500 2019-03-03

10006 600 2019-03-03

10007 700 2019-03-04

10008 800 2019-03-04

10009 900 2019-03-04

3 向普通表t_order加载数据

load data local inpath '/bigdata/install/hivedatas/order_partition.txt' overwrite into table t_order;

这里没有手动指明分区字段的值，而是根据分区字段有内部自己判断数据落在哪个分区中。

4 动态加载数据到分区表中

要想进行动态分区，需要设置参数：

//开启动态分区功能

hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;

//设置hive为非严格模式

hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

//加载数据

hive> insert into table order_dynamic_partition partition(order_time) select order_number,order_price,order_time from t_order;

5、查看分区

hive> show partitions order_dynamic_partition;

2019-03-02

2019-03-03

2019-03-04

04 Hive分桶表

分桶表一般在超大数据时才会使用，分桶将整个数据内容按某列属性值取hash值进行区分，具有相同hash值的数据进入到同一个文件中，意味着原本属于一个文件的数据经过分桶后会落到多个文件中。

例如：

创建分桶表之前要设置一些参数：

1 开启分桶

set hive.enforce.bucketing = true

2 设置桶个数

set mapreduce.job.reduces = 4;

创建分桶表：

// 1 创建分桶表

create table user_bucket_demo(id int,name string)

cluster by (id)

into 4 buckets

row format delimited fields terminated by '\t'

// 2 创建普通表

create table user_demo(id int,name string)

row format delimited fields terminated by '\t'

// 3 加载本地数据到普通表

load data local inpath '/home/hadoop/data/02/user_bucket.txt' into table user_demo;

注意：

//使用这个方式加载数据到分桶表，数据不会分桶

load data local inpath '/home/hadoop/data/02/user_bucket.txt' into table user_bucket_demo;

// 4 正确的分桶表加载数据方式:

insert into user_bucket_demo select * from user_demo;

// 5 查看结果

select * from user_bucket_demo tablesample(bucket 1 out of 2)

-- 需要的总桶数=4/2=2个

-- 先从第1个桶中取出数据

-- 再从第1+2=3个桶中取出数据

tablesample(buket x out of y) 函数说明：

- x表示从第几个桶开始取数据

- y表示桶数的倍数，一共需要从 ==桶数/y== 个桶中取数据

05 Hive数据导入

数据导入一般是初始化的工作，一般将表与 HDFS 路径映射好之后，后续的分区数据会自动与表做好映射。所以这块一般来说用的不多，在自己测试时使用的居多吧。

数据导入方式如下：

load 方式加载数据

这种方式在之前分区表时已经使用过了。

load data [local] inpath 'dataPath' [overwrite ] into table student [partition (partcol1=val1,…)];

添加 local 表示从本地加载，不添加表示从 HDFS 上加载

添加 overwrite 表示覆盖原表数据，不添加 overwrite 表示追加

添加 partition 表示向某个分区添加数据

查询方式加载数据

insert overwrite table yourTableName partition(month = '201806') select column1,column2 from otherTable;

查询语句中创建表并加载数据

create table yourTableName as select * from otherTable;

使用location 指定加载数据路径（常用）

1 创建表，并指定HDFS上路径

create external table score (s_id string,c_id string,s_score int) row format delimited fields terminated by '\t' location '/myscore';

2 上传数据到 HDFS 上，可在 Hive客户端通过 dfs 命令操作 HDFS

//创建 HDFS 路径

dfs -mkdir -p /myscore;

//上传数据到 HDFS 上，测试数据在文末。

dfs -put /bigdata/install/hivedatas/score.csv /myscore;

//查看结果

3 select * from score;

注意：

如果查询不到数据可使用：

msck repair table score;

进行表的修复,说白了就是建立我们表与我们数据文件之间的一个关系映射

06 使用复合数据类型建表

Hive 中复合数据类型有 Array、Map、Struct 这三种。

Array 代表数组，类型相同的数据

Map 映射 k--v 对

Struct 则存储类型不同的一组数据

创建表时除需要指定每行的分隔符（row format），要是有复合类型的还需要指定复合类型的分隔符。

复合数据建表语句：

create table tablename (id string,name string,...)

row format delimited fields terminated by ' '

Collection items terminated by '\t' -- array 分隔符 Array、Struct

Map keys terminated by ':' -- map 分隔符

语句说明

建表：

Array/Struct/map 创建表时使用分割符都为 Collection items terminated by ''

map 如果是多个 map，多个 KV 使用 Collection items terminated by '\t'

map KV 间使用 map keys terminated by '：'

查询使用：

array -- select locations[0]

map -- info['name']

struct -- info.name info.age

测试案例：

Array

准备测试数据文档 t_array.txt，多个字段使用“，”拼接

数据：

1 zhangsan beijing,shanghai

2 lisi shanghai,tianjin

建表：

create table t_array(

id string,

name string,

locations array<string>

)

row format delimited fields terminated by ' ' collection items terminated by ',';

加载数据到表中

load data local inpath '/home/hadoop/data/01/t_array.txt' into table t_array;

测试查询结果：

1 简单查询：

select id,locations[0],locations[1] from t_array;

2 查询数组中元素个数

select size(locations) from t_array

3 查询locations中包含 beijing 的信息

select * from t_array

where array_contains(address,'beijing')

准备测试数据文档t_map.txt

数据：

1 name:zhangsan#age:30

2 name:lisi#age:40

建表：

create table t_map

(id string,info map<string,string>)

row format delimited fields terminated by ' '

collection items terminated by '#' --- 表示多个 KV 之间拼接的符号

map keys terminated by ':' ----- 表示一个 KV 间的分隔符

加载数据：

load data local inpath '/home/hadoop/data/01/t_map.txt' into table t_map;

查询结果：

1 简单查询：

select id,info['name'],info['age'] from t_map;

2 查询 map 的所有 key 值：

select map_keys(info) from t_map;

3 查询 map_values 所有 value 值：

select map_values(info) from t_map;

Struct

准备测试数据文档t_struct.txt

数据：

1 zhangsan:30:beijing

2 lisi:40:shanghai

建表：

create table t_struct(id string,info struct<name:string,age:int,address:string>)

row format delimited fields terminated by ' ' --字段间分隔符

collection items terminated by ':' -- struct间分隔符

加载数据：

load data local inpath '' into table t_struct;

查询结果：

select id,info.name,info.age,info.address from t_struct;

07 Hive 中 4 个 by 的区别

order by 全局排序，不论 reduce 个数是几，结果全局有序

sort by 每个 reduce 内有序，当reduce个数为1时，结果同 order by 是全局有序，当 reduce 个数大于1，则每个reduce内有序

distribute by + sort by 使用，分区排序，与 sort by 区别在于可以指定分区字段，将map端查询结果hash相同的结果分发到对应的reduce，每个reduce 内有序

cluster by 当 distribute by + sort by 字段相同时，可换成 cluster by

08 实际需求-表连接时使用分区查询

Hive表连接与常规数据库的表连接使用方法一样，关键字还是 inner join ,left join 等等，下面看一下实际工作中用到的需求。

需求如下：

Hive 中一张存储文章表，

字段说明：

title --标题

content -- 内容

pubtime --发布时间

serviceId --文章类型

表分区字段 --year month

查询文章发布时间 2019年11月份 11-18号，标题与内容相同，并且标题大于 30 的文章，文章类型在 1-5

结果使用子查询 + 自连接查相同文章

注意：一定要使用分区，不然程序会卡死。

结果 sql 如下：

select t1.id, t1.title,t1.content, t1.pubtime,t1.serviceId

from (select id, title,content, pubtime,serviceId from article_info where (year = '2019' and month = '11')) t1

inner join (select id, url, content, pubtime,serviceId from article_info where (year = '2019' and month = '11')) t2

on t1.id = t2.id

where t1.pubtime >= '2019-11-11 00:00:00' and t1.pubtime <='2019-11-18 23:59:59'

and length(t1.title) < 30 and t1.serviceId in (1,2,3,4,5) and t1.title = t2.content

需求并不难，其实 hive 就是需要多练，在实际工作中有需求才好发挥。

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ps: 我还整理了一些 Hive 常用函数，需要的可以去看一下

大数据江湖：HIVE 常用函数总结zhuanlan.zhihu.com

Hive 语法与常用的 sql 类似，可能一些复杂的查询需要借助函数来完成，常用函数总结在 “阅读原文”中，sql 也原本就是熟能生巧的东西，只要多多练习，相信我们在工作中都能够得心应手。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/103413663

HIVE 这些基础知识

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