大数据学习6——Hive常用的HiveQL操作

1)Hive基本数据类型

首先,我们简单叙述一下HiveQL的基本数据类型。

Hive支持基本数据类型和复杂类型, 基本数据类型主要有数值类型(INT、FLOAT、DOUBLE ) 、布尔型和字符串, 复杂类型有三种:ARRAY、MAP 和 STRUCT。

a.基本数据类型

  • TINYINT: 1个字节
  • SMALLINT: 2个字节
  • INT: 4个字节
  • BIGINT: 8个字节
  • BOOLEAN: TRUE/FALSE
  • FLOAT: 4个字节,单精度浮点型
  • DOUBLE: 8个字节,双精度浮点型STRING 字符串

b.复杂数据类型

  • ARRAY: 有序字段
  • MAP: 无序字段
  • STRUCT: 一组命名的字段

2)常用的HiveQL操作命令

Hive常用的HiveQL操作命令主要包括:数据定义、数据操作。接下来详细介绍一下这些命令即用法(想要了解更多请参照《Hive编程指南》一书)。

a.数据定义:主要用于创建修改和删除数据库、表、视图、函数和索引。

创建、修改和删除数据库

    create database if not exists hive; #创建数据库
    show databases; #查看Hive中包含数据库
    show databases like 'h.*'; #查看Hive中以h开头数据库
    describe databases; #查看hive数据库位置等信息
    alter database hive set dbproperties; #为hive设置键值对属性
    use hive; #切换到hive数据库下
    drop database if exists hive; #删除不含表的数据库
    drop database if exists hive cascade; #删除数据库和它中的表

注意,除 dbproperties属性外,数据库的元数据信息都是不可更改的,包括数据库名和数据库所在的目录位置,没有办法删除或重置数据库属性。

创建、修改和删除表

    #创建内部表(管理表)
    create table if not exists hive.usr(
    name string comment 'username',
    pwd string comment 'password',
    address struct<street:string,city:string,state:string,zip:int>,
    comment 'home address',
    identify map<int,tinyint> comment 'number,sex')
    comment 'description of the table'
    tblproperties('creator'='me','time'='2016.1.1');
    #创建外部表
    create external table if not exists usr2(
    name string,
    pwd string,
    address struct<street:string,city:string,state:string,zip:int>,
    identify map<int,tinyint>)
    row format delimited fields terminated by ','
    location '/usr/local/hive/warehouse/hive.db/usr';
    #创建分区表
    create table if not exists usr3(
    name string,
    pwd string,
    address struct<street:string,city:string,state:string,zip:int>,
    identify map<int,tinyint>)
    partitioned by(city string,state string);
    #复制usr表的表模式
    create table if not exists hive.usr1 like hive.usr;
     
    show tables in hive;
    show tables 'u.*'; #查看hive中以u开头的表
    describe hive.usr; #查看usr表相关信息
    alter table usr rename to custom; #重命名表
     
    #为表增加一个分区
    alter table usr2 add if not exists
    partition(city=”beijing”,state=”China”)
    location '/usr/local/hive/warehouse/usr2/China/beijing';
    #修改分区路径
    alter table usr2 partition(city=”beijing”,state=”China”)
    set location '/usr/local/hive/warehouse/usr2/CH/beijing';
    #删除分区
    alter table usr2 drop if exists partition(city=”beijing”,state=”China”)
    #修改列信息
    alter table usr change column pwd password string after address;
     
    alter table usr add columns(hobby string); #增加列
    alter table usr replace columns(uname string); #删除替换列
    alter table usr set tblproperties('creator'='liming'); #修改表属性
    alter table usr2 partition(city=”beijing”,state=”China”) #修改存储属性
    set fileformat sequencefile;
    use hive; #切换到hive数据库下
    drop table if exists usr1; #删除表
    drop database if exists hive cascade; #删除数据库和它中的表

视图和索引的创建、修改和删除

主要语法如下,用户可自行实现。

    create view view_name as....; #创建视图
    alter view view_name set tblproperties(…); #修改视图

因为视图是只读的,所以 对于视图只允许改变元数据中的 tblproperties属性。

    #删除视图
    drop view if exists view_name;
    #创建索引
    create index index_name on table table_name(partition_name/column_name)
    as 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler' with deferred rebuild....; 

这里’org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler’是一个索引处理器,即一个实现了索引接口的Java类,另外Hive还有其他的索引实现。

    alter index index_name on table table_name partition(...) rebulid; #重建索引

如果使用 deferred rebuild,那么新索引成空白状态,任何时候可以进行第一次索引创建或重建。

    show formatted index on table_name; #显示索引
    drop index if exists index_name on table table_name; #删除索引

用户自定义函数

在新建用户自定义函数(UDF)方法前,先了解一下Hive自带的那些函数。show functions; 命令会显示Hive中所有的函数名称:

若想要查看具体函数使用方法可使用describe function 函数名:

首先编写自己的UDF前需要继承UDF类并实现evaluate()函数,或是继承GenericUDF类实现initialize()函数、evaluate()函数和getDisplayString()函数,还有其他的实现方法,感兴趣的用户可以自行学习。

另外,如果用户想在Hive中使用该UDF需要将我们编写的Java代码进行编译,然后将编译后的UDF二进制类文件(.class文件)打包成一个JAR文件,然后在Hive会话中将这个JAR文件加入到类路径下,在通过create function语句定义好使用这个Java类的函数。

    add jar <jar文件的绝对路径>; #创建函数
    create temporary function function_name;
    drop temporary function if exists function_name; #删除函数

3)数据操作

主要实现的是将数据装载到表中(或是从表中导出),并进行相应查询操作,对熟悉SQL语言的用户应该不会陌生。

向表中装载数据

这里我们以只有两个属性的简单表为例来介绍。首先创建表stu和course,stu有两个属性id与name,course有两个属性cid与sid。

    create table if not exists hive.stu(id int,name string)
    row format delimited fields terminated by '\t';
    create table if not exists hive.course(cid int,sid int)
    row format delimited fields terminated by '\t';

向表中装载数据有两种方法:从文件中导入和通过查询语句插入。

a.从文件中导入

假如这个表中的记录存储于文件stu.txt中,该文件的存储路径为/usr/local/hadoop/examples/stu.txt,内容如下。

stu.txt:

1 xiapi 
2 xiaoxue 
3 qingqing

下面我们把这个文件中的数据装载到表stu中,操作如下:

    load data local inpath '/usr/local/hadoop/examples/stu.txt' overwrite into table stu;

如果stu.txt文件存储在HDFS 上,则不需要 local 关键字。

b.通过查询语句插入

使用如下命令,创建stu1表,它和stu表属性相同,我们要把从stu表中查询得到的数据插入到stu1中:

    create table stu1 as select id,name from stu;

上面是创建表,并直接向新表插入数据;若表已经存在,向表中插入数据需执行以下命令:

    insert overwrite table stu1 select id,name from stu where(条件);

这里关键字overwrite的作用是替换掉表(或分区)中原有数据,换成into关键字,直接追加到原有内容后。

从表中导出数据

a.可以简单拷贝文件或文件夹

命令如下:

    hadoop fs -cp source_path target_path;

b.写入临时文件

命令如下:

    insert overwrite local directory '/usr/local/hadoop/tmp/stu' select id,name from stu;

查询操作

和SQL的查询完全一样,这里不再赘述。主要使用select…from…where…等语句,再结合关键字group by、having、like、rlike等操作。这里我们简单介绍一下SQL中没有的case…when…then…句式、join操作和子查询操作。

case…when…then…句式和if条件语句类似,用于处理单个列的查询结果,语句如下:

    select id,name,
    case
    when id=1 then 'first'
    when id=2 then 'second'
    else 'third'

结果如下:

连接
连接(join)是将两个表中在共同数据项上相互匹配的那些行合并起来, HiveQL 的连接分为内连接、左向外连接、右向外连接、全外连接和半连接 5 种。

a. 内连接(等值连接)
内连接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。

首先,我们先把以下内容插入到course表中(自行完成)。

1 3
2 1
3 1

下面, 查询stu和course表中学号相同的所有行,命令如下:

    select stu.*, course.* from stu join course on(stu .id=course .sid);

执行结果如下:

b. 左连接左连接的结果集包括“LEFT OUTER”子句中指定的左表的所有行, 而不仅仅是连接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行, 则在相关联的结果集中右表的所有选择列均为空值,命令如下:

    select stu.*, course.* from stu left outer join course on(stu .id=course .sid); 

执行结果如下:

c. 右连接

右连接是左向外连接的反向连接,将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行,则将为左表返回空值。命令如下:

    select stu.*, course.* from stu right outer join course on(stu .id=course .sid); 

执行结果如下:

d. 全连接全连接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一表中没有匹配行时,则另一个表的选择列表包含空值。如果表之间有匹配行,则整个结果集包含基表的数据值。命令如下:

    select stu.*, course.* from stu full outer join course on(stu .id=course .sid); 

执行结果如下:

e. 半连接

半连接是 Hive 所特有的, Hive 不支持 in 操作,但是拥有替代的方案; left semi join, 称为半连接, 需要注意的是连接的表不能在查询的列中,只能出现在 on 子句中。命令如下:

    select stu.* from stu left semi join course on(stu .id=course .sid); 

执行结果如下:

子查询标准 SQL 的子查询支持嵌套的 select 子句,HiveQL 对子查询的支持很有限,只能在from 引导的子句中出现子查询。

注意,在定义或是操作表时,不要忘记指定所需数据库。


转载自林子雨老师《大数据原理及应用》课程。

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转载自blog.csdn.net/csdn950212/article/details/79626889