Hive常规操作

常用命令

show databases; # 查看某个数据库
use 数据库;      # 进入某个数据库
show tables;    # 展示所有表
desc 表名;            # 显示表结构
show partitions 表名; # 显示表名的分区
show create table_name;   # 显示创建表的结构

****建表语句****
# 内部表
use xxdb; 
create table xxx;
# 创建一个表，结构与其他一样
create table xxx like xxx;
# 外部表
use xxdb; 
create external table xxx like xxx;
# 分区表--分区键不能在列中出现
use xxdb; create external table xxx (l int) partitoned by (d string)
# 内外部表转化
alter table table_name set TBLPROPROTIES ('EXTERNAL'='TRUE'); # 内部表转外部表
alter table table_name set TBLPROPROTIES ('EXTERNAL'='FALSE');# 外部表转内部表

# 表结构修改
# 重命名表
use xxxdb; alter table table_name rename to new_table_name;
# 增加字段
alter table table_name add columns (newcol1 int comment ‘新增’)；
# 修改字段
alter table table_name change col_name new_col_name new_type；
# 删除字段(COLUMNS中只放保留的字段)---表中只剩下最后三个
alter table table_name replace columns (col1 int,col2 string,col3 string)；
# 删除表
use xxxdb; drop table table_name;
# 删除分区
# 注意：若是外部表，则还需要删除文件(hadoop fs -rm -r -f  hdfspath)  --因为外部表删除并不会删除文件
alter table table_name drop if exists partitions (d=‘2016-07-01');

# 字段类型
# tinyint, smallint, int, bigint, float, decimal, boolean, string
# 复合数据类型
# struct, array, map

复合数据类型

# array
create table person(name string,work_locations array<string>)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'				---列分隔符
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',';   ---集合分隔符

# 数据示例
biansutao beijing,shanghai,tianjin,hangzhou
linan changchu,chengdu,wuhan
# 入库数据
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/person.txt' OVERWRITE INTO TABLE person;  --加local是本地fs，不加是hdfs上的
select * from person;
# biansutao       ["beijing","shanghai","tianjin","hangzhou"]
# linan           ["changchu","chengdu","wuhan"]

map
create table score(name string, score map<string,int>)    ---map对应的是k-v值
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ','
MAP KEYS TERMINATED BY ':';
# 数据
biansutao '数学':80,'语文':89,'英语':95
jobs '语文':60,'数学':80,'英语':99
# 入库数据
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/score.txt' OVERWRITE INTO TABLE score;
select * from score;
# biansutao       {"数学":80,"语文":89,"英语":95}
# jobs            {"语文":60,"数学":80,"英语":99}

# struct
CREATE TABLE test(id int,course struct<course:string,score:int>)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',';
# 数据
1 english,80
2 math,89
3 chinese,95
# 入库
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/test.txt' OVERWRITE INTO TABLE test;
# 查询
select * from test;
# 1       {"course":"english","score":80}
# 2       {"course":"math","score":89}
# 3       {"course":"chinese","score":95}

hive优化

# 开启任务并行执行
set hive.exec.parallel=true
# 设置运行内存
set mapreduce.map.memory.mb=1024;
set mapreduce.reduce.memory.mb=1024;
# 指定队列
set mapreduce.job.queuename=jppkg_high;
# 动态分区，为了防止一个reduce处理写入一个分区导致速度严重降低，下面需设置为false
# 默认为true
set hive.optimize.sort.dynamic.partition=false;
# 设置变量
set hivevar:factor_timedecay=-0.3;
set hivevar:pre_month=${zdt.addDay(-30).format("yyyy-MM-dd")};
set hivevar:pre_date=${zdt.addDay(-1).format("yyyy-MM-dd")};
set hivevar:cur_date=${zdt.format("yyyy-MM-dd")};
# 添加第三方jar包, 添加临时函数
add jar ***.jar;
# 压缩输出，ORC默认自带压缩，不需要额外指定,如果使用非ORCFile,则设置如下
hive.exec.compress.output=true
# 如果一个大文件可以拆分，为防止一个Map读取过大的数据，拖慢整体流程，需设置
hive.hadoop.suports.splittable.combineinputformat
# 避免因数据倾斜造成的计算效率，默认false
hive.groupby.skewindata
# 避免因join引起的数据倾斜
hive.optimize.skewjoin
# map中会做部分聚集操作，效率高，但需要更多内存
hive.map.aggr   -- 默认打开
hive.groupby.mapaggr.checkinterval  -- 在Map端进行聚合操作的条目数目
# 当多个group by语句有相同的分组列，则会优化为一个MR任务。默认关闭。
hive.multigroupby.singlemr
# 自动使用索引，默认不开启，需配合row group index，可以提高计算速度
hive.optimize.index.filter

常用函数

# if 函数，如果满足条件，则返回A， 否则返回B
if (boolean condition, T A, T B)
# case 条件判断函数, 当a为b时则返回c；当a为d时，返回e；否则返回f
case a when b then c when d then e else f end
# 将字符串类型的数据读取为json类型，并得到其中的元素key的值
# 第一个参数填写json对象变量，第二个参数使用$表示json变量标识，然后用.读取对象或数组；
get_json_object(string s, '$.key')
# url解析
# parse_url('http://facebook.com/path/p1.php?query=1','HOST')返回'facebook.com' 
# parse_url('http://facebook.com/path/p1.php?query=1','PATH')返回'/path/p1.php' 
# parse_url('http://facebook.com/path/p1.php?query=1','QUERY')返回'query=1'，
parse_url()
# explode就是将hive一行中复杂的array或者map结构拆分成多行
explode(colname)
# lateral view 将一行数据adid_list拆分为多行adid后，使用lateral view使之成为一个虚表adTable，使得每行的数据adid与之前的pageid一一对应, 因此最后pageAds表结构已发生改变，增加了一列adid
select pageid, adid from pageAds
lateral view explode(adid_list) adTable as adid
# 去除两边空格
trim()
# 大小写转换
lower(), upper()
# 返回列表中第一个非空元素,如果所有值都为空，则返回null
coalesce(v1, v2, v3, ...)
# 返回当前时间
from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')
# 返回第二个参数在待查找字符串中的位置（找不到返回0）
instr(string str, string search_str)
# 字符串连接
concat(string A, string B, string C, ...)
# 自定义分隔符sep的字符串连接
concat_ws(string sep, string A, string B, string C, ...)
# 返回字符串长度
length()
# 反转字符串
reverse()
# 字符串截取
substring(string A, int start, int len)
# 将字符串A中的符合java正则表达式pat的部分替换为C;
regexp_replace(string A, string pat, string C)
# 将字符串subject按照pattern正则表达式的规则进行拆分，返回index制定的字符
# 0:显示与之匹配的整个字符串， 1：显示第一个括号里的， 2：显示第二个括号里的
regexp_extract(string subject, string pattern, int index)
# 按照pat字符串分割str，返回分割后的字符串数组
split(string str, string pat)
# 类型转换
cast(expr as type)
# 将字符串转为map, item_pat指定item之间的间隔符号，dict_pat指定键与值之间的间隔
str_to_map(string A, string item_pat, string dict_pat)
# 提取出map的key, 返回key的array
map_keys(map m)
# 日期函数
# 日期比较函数，返回相差天数，datediff('${cur_date},d)
    datediff(date1, date2)
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作者：韦人人韦 
来源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/ddydavie/article/details/80667727 
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