Hive

概述

1 什么是hive

1. Hive：由Facebook开源用于解决'海量结构化日志'的数据统计'工具'。
2. Hive是基于Hadoop的一个'数据仓库工具'，可以将结构化的数据文件'映射'为一张表，并提供类SQL查询功能。
3. '本质'：将HQL转化成MapReduce程序
4. '原理介绍'
       （1）Hive处理的数据存储在HDFS
    （2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce
    （3）执行程序运行在Yarn上

2 优缺点

-- 1. 优点：
   1. 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。
   2. 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。
   3. Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。
   4. Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。
   5. Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。
-- 2. 缺点
   1. Hive的HQL表达能力有限
   2. 迭代式算法无法表达
   3. 数据挖掘方面不擅长，由于MapReduce数据处理流程的限制，效率更高的算法却无法实现。
   4. Hive的效率比较低
    （1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化
    （2）Hive调优比较困难，粒度较粗

3 Hive架构原理

-- 1. 用户接口：Client
    CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC(jdbc访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）
-- 2. 元数据：Metastore
    元数据包括：
       a、表名
       b、表所属的数据库（默认是default）
       c、表的拥有者
       d、列/分区字段
       e、表的类型（是否是外部表）、
       f、表的数据所在目录等；
    '默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore'
-- 3. Hadoop
    使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。
-- 4. 驱动器：Driver
        1. '解析器'（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，
       比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。
    2. '编译器'（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。
    3. '优化器'（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。
    4. '执行器'（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是MR/Spark。

4 hive与数据库的比较

由于 Hive 采用了类似SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处

-- 1. 查询语言
    hive有类似sql的hql查询语言
-- 2. 数据更新
    1. hive针对数据仓库而设计，适合读多写少的场景
    2. mysql的数据需要经常进行修改。
-- 3.  执行延迟
    1. hive没有索引 + 基于mr计算，延迟性高；
    2. 这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势
-- 4. 数据规模
    1. 支持大数据规模的数据

5 tez引擎

1. 'mr引擎'：每个任务及任务之间都需要落盘
2. 'Tez引擎'：可以将多个有依赖的作业转换为一个作业，这样只需写一次HDFS，且中间节点较少，从而大大提升作业的计算性能。

一、HiveJDBC客户端基本操作

1.1 HvieJDBC的登入与退出

-- 方式一：使用beeline方式
访问方式：beeline -u jdbc:hive2://hadoop102:10000 -n CC
退出方式：！quit  、!exit 、 ctrl + c
前提：mysql服务和hiveservice2服务一定要启动
-- 方式二： 使用hive的方式
访问方式：hive
退出方式：quit； exit；

1.2 Hive常用的交互命令

• “-e” 不进入hive的交互窗口执行sql语句**
• “-f” 执行脚本中sql语句**

1.3 Hive数据类型

• 基本数据类型 | Hive数据类型 | Java数据类型 | 长度 | 例子 | | —- | —- | —- | —- | | TINYINT | byte | 1byte有符号整数 | 20 | | SMALINT | short | 2byte有符号整数 | 20 | | INT | int | 4byte有符号整数 | 20 | | BIGINT | long | 8byte有符号整数 | 20 | | BOOLEAN | boolean | 布尔类型，true或者false | TRUE FALSE | | FLOAT | float | 单精度浮点数 | 3.14159 | | DOUBLE | double | 双精度浮点数 | 3.14159 | | STRING | string | 字符系列。可以指定字符集。可以使用单引号或者双引号。 | ‘now is the time’ “for all good men” | | TIMESTAMP | | 时间类型 | | | BINARY | | 字节数组 | |

• 重点关注：int，string，double,bigint ；
• 使用注意事项：在sql中需要指定字段的长度，而在hive中不需要，可以理解为可变参数 ；

• 数据类型的字节数： | byte | short | int | long | float | double | char | | :—-: | :—-: | :—-: | :—-: | —- | :—-: | :—-: | | 1 | 2 | 4 | 8 | 4 | 8 | 2 |

   其中float的取值范围比long还要大。

• 集合数据类型| 数据类型 | 描述 | 语法示例 | | :—-: | :—- | —- | | STRUCT | 和c语言中的struct类似，都可以通过“点”符号访问元素内容。例如，如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用。 | struct()例如struct | | MAP | MAP是一组键-值对元组集合，使用数组表示法可以访问数据。例如，如果某个列的数据类型是MAP，其中键值对是’first’->’John’和’last’->’Doe’，那么可以通过字段名[‘last’]获取最后一个元素 | map()例如map | | ARRAY | 数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合。这些变量称为数组的元素，每个数组元素都有一个编号，编号从零开始。例如，数组值为[‘John’, ‘Doe’]，那么第2个元素可以通过数组名[1]进行引用。 | Array()例如array |

创建表的实例：

create table if not exists test(
name string,
friends array<string>,  /*--数组的格式--*/
children map<string, int>, /*--集合的格式--*/
address struct<street:string, city:string>/* --Struct格式-- */
)
row format delimited fields terminated by ',' 
/*  行 格式      划分属性    以‘，’分割  ，统称为列分割符*/
collection items terminated by '_'
/*集合（数组，集合，Struct） 多个元素之间以‘_’ 分割，则要求所有的数据的格式均是一样的*/
map keys terminated by ':'
/*指明集合中key和value以‘：’ 进行分割*/
lines terminated by '\n';
/*行数据，以换行符进行分割*/

获取集合中属性的方式：

*     数组：使用索引的方式：字段名[index]
*
*    集合：使用key的值获取：字段名[key的值]
*
*    Struct：使用：字段.属性值

1.4 类型转化

1. 隐式类型转换规则
   • 任何整数类型都可以隐式地转换为一个范围更广的类型，如TINYINT可以转换成INT，INT可以转换成BIGINT；
   • 所有整数类型、FLOAT和STRING类型都可以隐式地转换成DOUBLE；
   • TINYINT、SMALLINT、INT都可以转换为FLOAT；
   • BOOLEAN类型不可以转换为任何其它的类型。
2. CAST操作显示进行数据类型转换mysql -- 示例： select cast ('1' as int) + 3 ; /* 4 */ select '1' + 3 ; /* 4.0 */

二、DDL数据定义

2.1 数据库操作

2.1.1显示和查询数据库与表信息

1.显示数据库
show databases;
2.切换数据库
use 数据库名；
3.查询数据库详细信息
desc database [extended] 数据库名
4.查询表的详细信息
desc [formatted] 表名

2.1.2 创建数据库

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name
[COMMENT database_comment]
[LOCATION hdfs_path] 
[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];

实例：

1.create database db_hive;
2.create database if not exists db_hive; 
/* 加上 if not exists 后，当该数据库已存在时，不抛异常，也不做创建数据库的操作*/
3.create database db_hive2 location '/db_hive2.db';
/*指定数据创建时，在hdfs上的路径，如果没有此操作，则默认的路径为：/user/hive/warehouse/数据库名*/

2.1.3 删除数据库

1.删除空的数据库（何为空的数据库？指该数据中没有表）
drop database db_hive2 ;
2.当数据库不存在时，避免抛异常
drop database if not exists db_hive2 ;
3.当数据库不为空时，加上cascade进行删除
drop database if not exists db_hive2  cascade ;

2.2 表的操作

2.2.1 建表语法

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name 
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
[COMMENT table_comment] 
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] 
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) 
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS] 
[ROW FORMAT row_format] 
[STORED AS file_format] 
[LOCATION hdfs_path]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]
[AS select_statement]

各个参数说明：

1. EXTERNAL ：表示外部表，在删除表时，只会删除mysql中的元数据，在hdfs的真实数据不会被删除，如果没EXTERNAL ，则删除表的时候，元数据和真实数据均为被删除。
2. IF NOT EXISTS ：当表存在时，添加此操作，则不会抛异常，同时也不会执行建表操作。
3. COMMENT ：字段或表的注释；
4. PARTITIONED BY ： 分区；
5. CLUSTERED BY ： 分桶；
6. SORTED BY ：文件在hdfs的存储格式 ，存储的方式有：SEQUENCEFILE（二进制序列文件）、TEXTFILE（文本）、RCFILE（列式存储格式文件）
   如果文件数据是纯文本，可以使用STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCEFILE；
7. ROW FORMAT row_format ：列分割符；
8. LOCATION hdfs_path：指定表在HDFS上的存储位置；默认为当前库下。
9. AS select_statement ：建表时进行加载数据，通过as后面的查询语句。

2.2.2 管理表与外部表

区别：

1.管理表：也称内部表，当删除管理表时，hdfs中的数据和mysql中的元数据均会被删除 -- 控制表的生命周期
2.外部表：当删除管理表时，hdfs中的数据不会被删除，mysql中的元数据会被删除  -- 不能控制表的生命周期
在实战过程中，我们一般都是使用外部表。

内外部表的定义、查看和转换

1.定义：
创建表单时，加上 external 关键字则表示为外部表。
2.查看：
通过 desc formatted 表名 。
3.转换：
alter table 表名 set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');
注意事项：
a、TRUE :   转换为外部表；
b、FALSE ： 转换为内部表;
c、('EXTERNAL'='TRUE')和('EXTERNAL'='FALSE')为固定写法，均需要大写！

2.2.3 修改表

1. 重命名表

-- 语法：
alter table 旧表名 rename to 新表名 ；
-- 示例：
alter table dept_partition2 rename to dept_partition3;

1. 更新列

-- 语法：
alter table 表名 change 旧列名 新列名 数据类型  
-- 示例：
alter table emp change ename naem string first deptno;

1. 增加列

-- 语法：
alter table 表名 add 列名 数据类型 [字段注释] [first / after  列名]
-- 示例：
alter table emp add loc string ;

1. 删除表

-- 语法：
drop table 表名
-- 示例：
drop table emp ;

三、DML 操作

注意事项：

当导入数据时，如果加载本地的文件，并是将数据加载到有分区和分桶表的hive表中时，因为此导入数据的过程会跑mr程序，该本地文件需要在所有节点都需要，不然会报文件不存在异常。

3.1 数据的导入

3.1.1 方式一

• 使用load

-- 语法：
load data [local] inpath '数据的路径'  [overwrite] into table 表名 [partition (分区字段 = value1) (分区字段 = value2)]
-- 说明：
local : 如果使用了，则'数据的路径'写linux本地的路径；
        如果未使用，则'数据的路径'写hdfs上的路径； 
partition (分区字段 = value1)   ：表示数据上传到哪一个分区，后面详细介绍。  
overwrite : 表示覆盖写。
-- 示例：
本地 ： load data local inpath '/opt/module/hive/datas/emp' into table emp;
hdfs :  load data inpath '/user/hive/warehouse/emp' into table emp;

3.1.2 方式二

• 通过查询语句向表中进行添加

-- 语法：
1) insert into table 表名 select 字段 from 表名； -- 追加的方式，原数据不会丢失
2) insert overwrite table 表名 select 字段 from 表名； -- 覆盖原数据的方式，原数据被覆盖
3) insert into table 表名 select 字段 from 表名 partition (分区字段 = Value)； 多分区的插入模式
-- 示例：
1) insert into table emp select id ,name from emp1;
2) insert overwrite table emp  select id ,name from emp1;
3) insert into table emp select id ,name from emp1 partition (month = '2020-02-04');

3.1.3 方式三

• 创建表并使用查询语句加载数据（As Select）

-- 语法：
建表语句 + as  + 查询语句
-- 示例：
create  [external] table [if not exists] emp (
id int ,
name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'  
as select id , name from emp1;

3.1.4 方式四

• 创建表时使用location的方式

-- 语法：
建表语句 + location + 'hdfs数据路径'  
-- 说明：
数据路径：只能是hdfs上的路径，当该路径是一个目录时，则表示加载该文件夹下的所有文件
-- 示例：
create  [external] table [if not exists] emp (
id int ,
name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'  
location '/user/hive/warehouse/emp' ;

3.1.5 方式五

• 使用import方式

注意：必须使用export的方式导出以后（导出了元数据和真实数据），再使用import进行导入。

-- 示例：
import table student2  from '/user/hive/warehouse/export/student'

3.2 数据的导出

• 说明：数据的导出的方式，使用的情况很少。

3.2.1 方式一

• insert 方式

-- 语法：
insert  overwrite    [local] directory '输出文件路径' [row format delimited fields terminated by '分割符'] 查询语句
-- 说明：
overwrite ：overwrite 是覆盖原文件的数据写入
[local] ：加它，表示导出到本地，不加，则表示导出到hdfs上
'输出文件路径' ： 配合local来的，加了local，则写本地linux路径，不加，则写hdfs路径
[row format delimited fields terminated by '分割符'] ：表示文件输出的格式
-- 示例：
-- 导入到本地
1）insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/export/student'  select * from student;
-- 导出到本地，并指定导出的行数据的分割符
2）insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/export/student1' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'  select * from student;
-- 导出到hdfs上，并指定导出的行数据的分割符
3）insert overwrite directory '/user/cc/student2'ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' select * from student;

3.2.2 方式二

• hadoop 的shell命令

-- 语法：
hdfs dfs -get hdfs数据的输出路径 linux输入路径

3.2.3 方式三

• hive 的shell命令

-- 语法：
hive -e 查询语句 > linux输入路径

3.2.4 方式四

• export的方式

说明：export 和 import 主要用于两个hadoop 平台集群之间的hive表迁移。

-- 语法：
export table 表名 to  '文件输出路径'  -- 此路径为hdfs路径

3.2.5 方式五

• Sqoop 导出

3.3 清除表中数据

• 使用 truncate

-- 语法：
truncate table 表名 ；

四、查询

4.1 关键词的总结

-- 建表：
1) partitioned by :分区表
2）clustered by  : 分桶表
-- 查询：
1） order by : 全排序
2） distribute by : 查询中做分区
3） sort by : 查询中每个MapReduce内部排序
4） cluster by : 查询中做分区排序
-- 窗口函数：
1) partition by :窗口函数中做分区
2) order by ：窗口函数中做排序

4.2 sql执行的顺序

1. from ;
2. on ;
3. join ;
4. where ; -- 不能使用列的别名
5. group by ; -- 不能使用列的别名
6. having ; -- 可以使用列的别名
7. select ;
8. distinct ;
9. order by ; -- 可以使用列的别名
10. limit ; -- 可以使用列的别名
注意事项： 表名一旦使用了别名，所有的位置均需使用表的别名。

4.3 查询语法

-- 语法：
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
  FROM table_reference
  [WHERE where_condition]
  [GROUP BY col_list]
  [ORDER BY col_list]
  [CLUST BY col_list
    | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]
  ]
 [LIMIT number]
-- 说明：
 DISTINCT ：去重；
 CLUST BY col_list

4.4 基本查询

4.4.1 全表和特定列查询

-- 语法：
select * from 表名 ；  -- 全表查询
select 列名1、列名2 from 表名 ； -- 特定列查询

4.4.2 别名

定义： 在查询中紧跟列名，也可以在列名与别名之间加as；
注意事项：
1）在hive中，中文的别名使用 一对 `` 来注释；
2）as 一般可以省略 ；
3） where 、 group by 后面不能使用列的别名；
4）having 、order by 、limit 可以使用列的别名 ；

4.4.3 算术运算符

4.4.4 常用函数

1)  c求和 ： sum（）；
2） 求平均数 ： avg () ;
3)  求最大值 ： max（）；
4） 求最小值 ： min（）；
5） 求个数 ： count（）；
-- 说明：
1） count（）：不计算null值；
2） avg () : 计算平均数时，分母也是不计算null个数的；
3） 所以： avg (字段) = sum (字段) / count(字段)，因此我们在计算一些列的平均值时，一般使用count（*）或者是count（1）；

4.4.5 Where 语句

1） 条件的筛选；
2） 紧跟from后面。

4.4.6 比较运算符

4.4.7 like 和 rlike

1） like
% : 代表零个或者是多个字符（即时任意字符）    
_ : 代表一个字符；
\ :  转义字符；
2） Rlike ：后面紧跟随正则表达式
 \ : 转义字符，即屏蔽特殊字符的含义：\$;
 ^ : 从头开始匹配，如：name  rlike ^a  : 表示以a开头的name
 $ : 匹配结尾 ，如  name Rlike t$ ：匹配以t结尾的name
 * ： 0-n 个 ，如 name rlike a* : 匹配 0-n a的name
[] : 表示范围，如 [0-9,a-z]:匹配0-9或者是a-z都可以。

4.4.8 逻辑运算符

4.5 分组

4.5.1 group by

- 常和聚合函数在一起;
- 出现在 group by 中的字段可以出现在 select中，也可以不出现，
  但是出现在 select中字段（除函数和常量外）必须在group by 出现过的字段。

4.5.1 Having

 having  与 where 的不同
1） where 后面不能写分组函数，但是 having 可以 ；
2） having 只用于 Group by 分组统计语句；

4.6 join

-- 说明：
1） 常见的7种 join 要会写；
2） 不支持非等值连接；
3） 支持满外连接 ： full join ;
4)  关于主表和从表： -- 左右外连接，主表数据全要，从表数据只要交集的部分。
     左外连接 ： 左边为主表，右边为从表 ；
    右外连接 ： 右边为主表，左边为从表。

4.7 排序

4.7.1 全局排序 ： Order By

1)  全局排序，只能有一个Reducer ；
2） DESC : 降序 ；
3)  ASC : 升序（'默认值'）；
4） Order by 子句必须在SELECT语句的结尾 ；
5)  排序的字段可以是多个；
示例：
select id , name ,sal from emp order by sal desc ,name asc ;
-- 先按照薪水降序，薪水相同的，则按照名字进行升序排序；

4.7.2 mapreduce内部排序 ：sort by

1)  理解：
理解为在 reduce 中进行排序。所以一般是需要有多个 reduce 才有作用，是在每个reduce中进行排序，属于局部排序，而不是全局排序。
2） 使用场景：
当数据量很大时，不要进行全局排序，只需要进行局部排序。
3） 一般不单独使用，因为无法控制什么样的数据进入同一个 reduce 中；
-- 一般配合distribute by 使用，分区排序就是指定什么样的数据会进入同一个reduce中。
4） 单独使用时，进入同一个 reduce 任务中的数据是随机的。 -- 伪随机，就是每次计算的结果是一样的，但是进入每一个reduce 中的数据是随机的。
-- 示例：
1） 设置reducer的个数：
set mapreduce.job.reduces=3; -- 设置reduce个数为3
2） 根据部门编号降序查看员工信息 ： 
select * from emp sort by deptno desc;
-- 此时生成3个结果文件，并且每个结果文件中均是按照deptno 进行降序排序。

4.7.3 分区排序 ： distribute by

1. 理解 ： 类似在 MapReduce 中的自定义分区（partition ）;
2. 一般就是配合 sort by 使用；
3. 同样，在使用的时候，不能是一个reduce，需要多个reduce；
4. 什么样的数据会进行同一个reduce 呢 ？
  1）首先，这个分区不是很智能，使用的方式是：分区的字段的 （ hashcode  % reduce的个数 ），计算值相等的，则进入同一个reduce；
  2）不会使用toString方式进行分区。
5. distribute by 必须写在sort by 的前面；
6. tez 引擎会进行reduce的优化，即假设设置为3个reduce，但是运行时有可能是2个reduce，所以验证时032，需使用mr引擎。-- set hive.execution.engine=mr;
-- 示例：
insert overwrite local directory '/opt/module/hive/datas/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc; -- 假设 reduce = 3 ；
-- 先按照deptno进行分区(m = hashcode(deptno) % 3 , m值相等的数据进入同一个分区），然后在分区内进行局部排序，最后将查询的结果导出到本地指定的一个文件中。

4.7.4 Cluster By

1. 理解 ：当distribute by 和 sort by 的字段相同时，可以使用Cluster by 进行替代；
2. 不能指定排序的顺序，只能是升序。
-- 示例：
方式一 ：select * from emp  cluster by deptno ;
方式二 ：select * from emp distribute by deptno sort by deptno ;
-- 方式一和方式二是等价的。

五、 分区表和分桶表

5.1 分区表

分区表的解析：

-- 理解：
1） Hive 中的分区就是分目录 ；
2） 分区表对应一个hdfs文件系统的独立的文件；
3） 实际上是把一个大的数据集根据业务的需求分割成多个小的数集；
4） 在查询时，通过where语句进行条件筛选，指定数据在哪个分区内，提高查询的效率；
5)  同时用于解决数据倾斜的问题。

5.1.1 分区表的基本操作

1. 创建分区表

-- 语法：
create table [if not exists] 表名 (
字段1 数据类型1，
字段2 数据类型2，
字段3 数据类型3，
    ...
)
partition by (字段1 数据类型1 ， 字段2 数据类型2 ，...) -- 分区，字段不能与表中属性字段相同
clustered by (字段1 ， 字段2 ， ...) -- 分桶，字段来自于表中的字段，所以是没有数据类型的。
row format delimited fields terminated by '\t'
-- 分区的字段也是可以作为表的字段使用。
-- 示例：
create table dept_partition(
deptno int ,
dname string ,
loc string
)
partition by (month string , day string) -- 二级分区，先按照月进行分区，在月中再根据day进行分区
row format delimited fields terminated by '\t'

1. 加载数据

方式一 ： 常规加载数据 load方式
-- 语法：
load data local inpath '本地数据路径' into table 表名 partition by (字段1'***',字段2  '***')
-- 示例：
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/2020-04-04.log' into table dept_partition partition by (month='2020-04',day='04')
方式二：上传数据后修复 -- 因为单独上传数据到指定的目录下，hive是不能自动读取，需要进行数据的修复
第一步： 根据分区字段的信息，创建文件夹，此文件夹与表的路径相同
第二步： 本地的数据上传到指定的目录下，使用 【 hdfs dfs -put 本地数据路径 hdfs文件路径 】
第三步： 进行数据的修复 ，使用语句 【msck repair table 表名】
方式三： 上传数据后添加分区的方式 -- 该方式使用的情况最多
第一步和第二步与方式二完全相同；
第三步： 执行添加分区的方式
alter table 表名 add partition (字段1='***',字段2='***')
-- 实例：
第一步：hdfs dfs -mkdir -p  /user/hive/warehouse/dept_partition/month=2020-04/day=04 ;
第二步：hdfs dfs -put /opt/module/hive/datas/2020-04-04.logs /user/hive/warehouse/dept_partition/month=2020-04/day=04
第三步：
方式二： msck repair table dept_partition;
方式二： alter table dept_partition add partition (month='2020-04',day='04');

1. 根据分区进行查询

-- 语法：
查询语句 + where 分区字段='***' ;
-- 示例：
select  * from dept_partition where day='04' or day='05' ；

1. 增加分区

-- 语法：
alter table 表名 add partition (字段1="***",字段2='***')  partition  (字段1="***",字段2='***');
-- 说明：
增加多个分区时，分区与分区之间使用空格隔开。

1. 删除分区

-- 语法：
alter table 表名 drop partition (字段1="***",字段2='***') , partition  (字段1="***",字段2='***');
-- 说明：
删除的多个分区之间使用','进行分隔。

1. 查看多个分区

-- 语法：
show partitions 表名；

5.1.2 动态分区调整

-- 理解：为什么要使用动态分区呢？
在实际的情况中，我们的数据通过前端收集过来以后，一般都是存储在hdfs上面，我们只需要通过 insert + 查询语句的方式将数据导入到指定的数据表，在此时需要指定按照什么字段进行分区。

1. 前期的准备工作—开启动态分区参数设置

（1）开启动态分区功能（默认true，开启）
hive.exec.dynamic.partition=true
（2）设置为非严格模式（动态分区的模式，默认strict，表示必须指定至少一个分区为静态分区，nonstrict模式表示允许所有的分区字段都可以使用动态分区。）
hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
（3）在所有执行MR的节点上，最大一共可以创建多少个动态分区。默认1000
hive.exec.max.dynamic.partitions=1000
（4）在每个执行MR的节点上，最大可以创建多少个动态分区。该参数需要根据实际的数据来设定。比如：源数据中包含了一年的数据，即day字段有365个值，那么该参数就需要设置成大于365，如果使用默认值100，则会报错。
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100
（5）整个MR Job中，最大可以创建多少个HDFS文件。默认100000
hive.exec.max.created.files=100000
（6）当有空分区生成时，是否抛出异常。一般不需要设置。默认false
hive.error.on.empty.partition=false

1. 实操

-- 需求：将dept表中的数据按照地区（loc字段），插入到目标表dept——partition的分区中：
1）创建目标dept_partition表
create table dept_partition (
id int,
name string
)
partitioned by (loc string)
row format delimited fields terminated by '\t';
2) 插入数据
insert into table dept_partition partition (loc) select deptno , name, loc from dept;

5.2 分桶表

-- 理解：为什么会有分桶表？或者说分桶表是用来解决什么问题呢？
1）提供一个数据隔离和优化查询的便利方式，如当某一个表或者是某一个分区的数据量特别大时，通过分桶的方式，可以将数据再进行分解成多个模块，这样在进行查询时，提供了查询的效率。 -- 说明查询的分区操作时自动的。
2）什么样的数据会进入同一个桶中呢？
通过 （分桶字段的）hashcode % 桶的个数 ，取模数相等的进入同一个桶内。（不适用于TEZ引擎）
3）分桶表针对的是数据文件；而分区是针对数据路径。

创建分桶表

在创建表单时，增加如下语法子句：
******
clustered by (字段1，字段2，***) into num buckets;
******
-- 说明：
1） 字段1-n : 均来自于表中的字段；
2） num : 表示分桶的个数。

5.3 抽样查询

-- 理解：
当数据特别大的时候，我们不要通过查询所有的数据来获取数据的情况。
例如：工厂生产的产品，OQC 是按比例抽样来判定产品的良率。
-- 示例：
select *  from dept tablesample (bucket 1 out of 4 on id);
-- 说明：
on :表示依据哪个字段进行抽样；
4 ： 表示按照on后面的字段将数据分成几份。
1 ： 则表示第一份，2 表示第二份。
如上只是抽样方法中非常简单的一种，还有很多种方式。

六 、函数 （重点）

6.1 常用函数

日期函数：

1） unix_timestamp : 返回当前或指定的时间戳；
SELECT  unix_timestamp("2020-05-02 11:22:00"); ==>1588418520
2） from_unixtime : 将时间戳转化为日期格式
SELECT FROM_unixtime(1588418520); ==> 2020-05-02 11:22:00
3) current_date : 当前日期
4）current_timestamp: 当前日期 + 时间；
5）to_date : 获取日期部分
6）year/month/day/hour/minute/second() : 获取年、月、日、小时、分、秒
7）weekofyear(): 当前时间是一年中的第几周
8）dayofmonth(): 当前时间是一个月中的第几天
9）months_between() : 两个日期间的月份
10) datediff() : 两个日期相差的天数
11) add_months：日期加减月
12) date_add：日期加天数
13) date_sub：日期减天数
14) last_day: 日期的当月的最后一天

取整函数

1) round： 四舍五入
2) ceil：  向上取整
3) floor： 向下取整

字符串函数

1）upper： 转大写
2）lower： 转小写
3）length： 长度
4）trim：  前后去空格
5）lpad： 向左补齐，到指定长度
6）rpad：  向右补齐，到指定长度
7）regexp_replace： SELECT regexp_replace('100-200', '(\\d+)', 'num') ；
    使用正则表达式匹配目标字符串，匹配成功后替换！

集合操作

1） size： 集合中元素的个数
2） map_keys： 返回map中的key
3） map_values: 返回map中的value
4） array_contains: 判断array中是否包含某个元素
5） sort_array： 将array中的元素排序

6.2 系统内置函数

1） 查看系统自带的函数
show functions;
2) 查询函数的用法
desc function extended 函数名

6.3 常用的内置函数

6.3.1 空字段赋值 NVL

-- 语法：
nvl(value,default_value)
-- 说明：
1）如果value 为null，则返回default_value ，否则返回vaule；
2）如果两个值（value , default_value）均为null，则返回null；

6.3.2 CASE WHEN

-- 示例：
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;
  /*  解读：
  1.按照dept_id 进行分组，同一组的数据先进行计算；
  2.假设dept_id=10的数据有10条，则10数据分别在sum函数中进行计算，计算完成以后得出一个结果；
  3.一组数据最后得到一条数据结果。
  */

6.3.3 行转列

-- 相关函数
1） concat('str1','str2','str3',...) : 表示将str1/str2/str3... 依次进行连接，str1/str2/str3... 可以说任何数据类型；
-- 示例：SELECT  concat('132','-','456'); ==> 132-456
2) concat_ws('连接符'，'str1','str2',...) : 表示使用'连接符'将str1/str2...依次进行连接，str1/str2...只能是字符串或者是字符串数组。
-- 示例：
SELECT  concat_ws('-','java','maven'); ==> java-maven;
SELECT  concat_ws(null,'java','maven'); ==> null -- 当连接符为null时，结果返回null
SELECT  concat_ws('.', 'www', array('facebook', 'com')) ；==> www.facebook.com
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
-- 示例：
SELECT COLLECT_set(deptno) from emp; ==>[20,30,10]

6.3.4 列转行

-- 语法：
lateral view explode (split(字段，分割符)) 表名 as 列名
-- 说明：
lateral view : 侧写；
explode(): 将指定的集合拆解分成多行 -- 炸裂
split(字段，分割符) : 将指定的字符串按照分割符封装成一个集合。
-- 示例：
SELECT movie,category_name 
FROM movie_info 
lateral VIEW
explode(split(category,",")) movie_info_tmp  AS category_name ; -- categor_name 为炸裂的列名，move_info_tmp为侧写的表名

6.4 开窗函数

相关函数说明：开窗函数是为每一条数据进行开窗
1） over() : 单独使用此函数，默认的窗口大小为结果集的大小。
2） partition by : 在窗口函数中进行分区
     over(partition by 字段) ：对结果集内进行分区，每条数据的开窗大小为该结果集中分区集的大小。
3) over( order by 字段) ： 在窗口函数中只用到了order by 排序时，也会对每条数据进行开一个窗口，默认的开窗大小为：从结果集的开始位置到当前处理数据的位置。
-- 实例：
-- 1.查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数
-- 解析，顾客全部要，多个顾客，多行，人数为一个值，一行，则是需要进行开窗，因为不是一一匹配的。
        SELECT  name ,
        COUNT(*)   OVER () `人数`
        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(partition by name order by orderdate)
    from business;
4） CURRENT ROW：当前行
    n PRECEDING：往前n行数据
    n FOLLOWING：往后n行数据
5）UNBOUNDED：起点，
    UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点 
    UNBOUNDED FOLLOWING 表示到后面的终点
6）LAG(col,n,default_val)：往前第n行数据
7）LEAD(col,n, default_val)：往后第n行数据
8）NTILE(n)：把有序窗口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。
示例：
-- 需求：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;

6.5 Rank

-- 函数说明
1) RANK() 排序相同时会重复，总数不会变; 
   -- 1 2 2 4 5 5 7
2) DENSE_RANK() 排序相同时会重复，总数会减少; 
  -- 1 2 2 3 3 4 4 5
3) ROW_NUMBER() 会根据顺序计算。
  -- 1 2 3 4 5 6

6.6 自定义函数

自定函数的分类：
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 explode()

6.6.1 自定义UDF函数

1. 需求：UDF实现计算给定字符串的长度

示例：
select my_len("abcd"); ==> 4

1. 创建一个Maven工程
2. 导入依赖

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hive</groupId>
            <artifactId>hive-exec</artifactId>
            <version>3.1.2</version>
        </dependency>
</dependencies>

1. 创建一个类继承于GenericUDF

package com.chencong.hive;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
/**
 * 自定义UDF函数，需要继承GenericUDF类
 * 需求: 计算指定字符串的长度
 */
public class MyStringLength extends GenericUDF {
    /**
     *
     * @param arguments 输入参数类型的鉴别器对象
     * @return 返回值类型的鉴别器对象
     * @throws UDFArgumentException
     */
    @Override
    public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {
        // 判断输入参数的个数
        if(arguments.length !=1){
            throw new UDFArgumentLengthException("Input Args Length Error!!!");
        }
        // 判断输入参数的类型
        if(!arguments[0].getCategory().equals(ObjectInspector.Category.PRIMITIVE)){
            throw new UDFArgumentTypeException(0,"Input Args Type Error!!!");
        }
        //函数本身返回值为int，需要返回int类型的鉴别器对象
        return PrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector;
    }
    /**
     * 函数的逻辑处理
     * @param arguments 输入的参数
     * @return 返回值
     * @throws HiveException
     */
    @Override
    public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {
       if(arguments[0].get() == null){
           return 0 ;
       }
       return arguments[0].get().toString().length();
    }
    @Override
    public String getDisplayString(String[] children) {
        return "";
    }
}

1. 打成jar包上传到服务器/opt/module/hive/datas/myudf.jar
2. 将jar包添加到hive的classpath

add jar /opt/module/hive/datas/myudf.jar;

1. 创建临时函数与开发好的java class关联

create temporary function my_len as "com.cc.hive. MyStringLength";

1. 即可在hql中使用自定义的函数my_len

select ename,my_len(ename) ename_len from emp;

6.6.2 自定义UDTF函数

和udf的最大区别就是自定义函数不同。

package com.chencong.udtf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MyUDTF extends GenericUDTF {
    private ArrayList<String> outList = new ArrayList<>();
    @Override
    public StructObjectInspector initialize(StructObjectInspector argOIs) throws UDFArgumentException {
        //1.定义输出数据的列名和类型
        List<String> fieldNames = new ArrayList<>();
        List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<>();
        //2.添加输出数据的列名和类型
        fieldNames.add("lineToWord");
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
        return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
    }
    @Override
    public void process(Object[] args) throws HiveException {
        //1.获取原始数据
        String arg = args[0].toString();
        //2.获取数据传入的第二个参数，此处为分隔符
        String splitKey = args[1].toString();
        //3.将原始数据按照传入的分隔符进行切分
        String[] fields = arg.split(splitKey);
        //4.遍历切分后的结果，并写出
        for (String field : fields) {
            //集合为复用的，首先清空集合
            outList.clear();
            //将每一个单词添加至集合
            outList.add(field);
            //将集合内容写出
            forward(outList);
        }
    }
    @Override
    public void close() throws HiveException {
    }
}

6.7 函数大全附件

七 、 压缩与存储

总结几点：
1）不同存储格式的存储文件的大小对比总结：
ORC >  Parquet >  textFile
2）存储文件的查询速度测试：基本相差不大。
-- 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。

压缩方式：

编码/解码器：

压缩性能的比较：

create table log_parquet_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 parquet  -- 指明文件的存储格式
tblproperties("parquet.compression"="SNAPPY"); -- 指明文件的压缩方式

八 、Hive调优