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Hive 基础（2）：库、表、字段、交互式查询的基本操作

發布時間：2024/1/17 编程问答 31 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 Hive 基础（2）：库、表、字段、交互式查询的基本操作小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

1、命令行操作

（1）打印查詢頭，需要顯示設置：

set hive.cli.print.header=true;
（2）加"--"，其后的都被認為是注釋，但 CLI 不解析注釋。帶有注釋的文件只能通過這種方式執行：
hive -f script_name
（3）-e后跟帶引號的hive指令或者查詢，-S去掉多余的輸出：
hive -S -e "select * FROM mytable LIMIT 3" > /tmp/myquery;
（4）遍歷所有分區的查詢將產生一個巨大的MapReduce作業，如果你的數據集和目錄非常多，
因此建議你使用strict模型，也就是你存在分區時，必須指定where語句

hive> set hive.mapred.mode=strict;

（5）顯示當前使用數據庫

set hive.cli.print.current.db=true;

（6）設置 Hive Job 優先級

set mapred.job.priority=VERY_HIGH | HIGH | NORMAL | LOW | VERY_LOW

(VERY_LOW=1,LOW=2500,NORMAL=5000,HIGH=7500,VERY_HIGH=10000)
set mapred.job.map.capacity=M設置同時最多運行M個map任務
set mapred.job.reduce.capacity=N設置同時最多運行N個reduce任務
（7）Hive 中的Mapper個數的是由以下幾個參數確定的：
mapred.min.split.size ，mapred.max.split.size ，dfs.block.size
splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));
map個數還與inputfilles的個數有關，如果有2個輸入文件，即使總大小小于blocksize,也會產生2個map
mapred.reduce.tasks用來設置reduce個數。

2、表操作

（1）查看某個表所有分區
SHOW PARTITIONS ext_trackflow
查詢具體某個分區?
SHOW PARTITIONS ext_trackflow PARTITION(statDate='20140529');
（2）查看格式化的完整表結構
desc formatted ext_trackflow;
DESCRIBE EXTENDED ext_trackflow;
（3）刪除分區：分區的元數據和數據將被一并刪除，但是對于擴展表則只刪除元數據
ALTER TABLE ext_trackflow DROP PARTITION (statDate='20140529');
（4）查詢是外部表還是內部表
DESCRIBE EXTENDED tablename
（5）復制表結構
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS mydb.employees3?
LIKE mydb.employees?
LOCATION '/path/to/data';
Note：如果你忽略關鍵字EXTERNAL，那么將依據 employees 是外部還是內部，如果加了那么一定是EXTERNAL,并要LOCATION
（6）為內部表某個分區導入數據，Hive將建立目錄并拷貝數據到分區當中
LOAD DATA LOCAL INPATH '${env:HOME}/california-employees'
INTO TABLE employees
PARTITION (country = 'US', state = 'CA');
（7）為外部表某個分區添加數據
ALTER TABLE log_messages ADD ?IF NOT EXISTS PARTITION(year = 2012, month = 1, day = 2)
LOCATION 'hdfs://master_server/data/log_messages/2012/01/02';
Note：Hive并不關心分區，目錄是否存在，是否有數據，這會導致沒有查詢結果
（8）修改表：在任何時候你都可以修改表，但是你僅僅修改的是表的元數據，都實際數據不會造成任何影響
例如更改分區指定位置，這個命令不會刪除舊的數據
ALTER TABLE log_messages PARTITION(year = 2011, month = 12, day = 2)

SET LOCATION 's3n://ourbucket/logs/2011/01/02';

（9）更改表屬性
ALTER TABLE log_messages SET TBLPROPERTIES (
'notes' = 'The process id is no longer captured; this column is always NULL'
);
（10）更改存儲屬性
ALTER TABLE log_messages
PARTITION(year = 2012, month = 1, day = 1)
SET FILEFORMAT SEQUENCEFILE;
Note：如果table是分區的話那么partition是必須的
（11）指定新的 SerDe
ALTER TABLE table_using_JSON_storage
SET SERDE 'com.example.JSONSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
'prop1' = 'value1',
'prop2' = 'value2'
);
Note：SERDEPROPERTIE解釋SERDE用的何種模型，屬性值和名稱都為字符串，方便告訴用戶，為自己指定SERDE并且應用于什么模型，為當前SERDE設定
ALTER TABLE table_using_JSON_storage
SET SERDEPROPERTIES (
'prop3' = 'value3',
'prop4' = 'value4'
);
（12）改變存儲屬性
ALTER TABLE stocks
CLUSTERED BY (exchange, symbol)
SORTED BY (symbol)
INTO 48 BUCKETS;
（13）復雜更改表語句：為各種不同的操作添加 hook ALTER TABLE … TOUCH
ALTER TABLE log_messages TOUCH
PARTITION(year = 2012, month = 1, day = 1);
典型的應用場景就是當分區有改動的時候，那么將觸發
hive -e 'ALTER TABLE log_messages TOUCH PARTITION(year = 2012, month = 1, day = 1);'
（14）ALTER TABLE … ARCHIVE PARTITION 捕獲分區文件到Hadoop archive file也就是HAR
ALTER TABLE log_messages ARCHIVE
PARTITION(year = 2012, month = 1, day = 1);（只可以用在被分區的表）
（15）保護分區不被刪除和查詢
ALTER TABLE log_messages
PARTITION(year = 2012, month = 1, day = 1) ENABLE NO_DROP;

ALTER TABLE log_messages
PARTITION(year = 2012, month = 1, day = 1) ENABLE OFFLINE;
Note：與ENABLE對應的是DISABLE，不能應用在未被分區的表

（16）按正條件（正則表達式）顯示表

hive> SHOW TABLES '.*s';

（17）外部表、內部表互轉

alter table tablePartition set TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='TRUE'); ?//內部表轉外部表?
alter table tablePartition set TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='FALSE'); ?//外部表轉內部表?

（18）分區與分桶：

partition（分區：按目錄保存文件，每個partition對應一個目錄）例如：

CREATE EXTERNAL TABLE table1 (

column1 STRING,

column2 STRING,

column3 STRING

)

PARTITIONED BY (dt STRING)

ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|'

STORED AS TEXTFILE;

ALTER TABLE table1 ADD IF NOT EXISTS PARTITION (dt=20090105);

ALTER TABLE table1 ADD IF NOT EXISTS PARTITION (dt=20090102);

ALTER TABLE table1 ADD IF NOT EXISTS PARTITION (dt=20081231);

bucket（分桶，對指定列作hash，每個bucket對應一個文件）

CREATE TABLE VT_NEW_DATA(

column1 STRING,

column2 STRING,

column3 STRING

)

CLUSTERED BY (column1)

SORTED BY (column1)

INTO 48 BUCKETS

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATED BY '|'

LINES TERMINATED BY '\n'

STORED AS RCFILE;

3、列操作

（1）重命名列，更改位置，類型和注釋
ALTER TABLE log_messages
CHANGE COLUMN hms hours_minutes_seconds INT
COMMENT 'The hours, minutes, and seconds part of the timestamp'
AFTER severity;
更改名稱: new column old column type
comment不是必須的，你可以添加注釋
AFTER用于更改字段位置?
僅修改了元數據并未對源data做任何改動
（2）添加新列
ALTER TABLE log_messages ADD COLUMNS (
app_name STRING COMMENT 'Application name',
session_id LONG COMMENT 'The current session id');
（3）刪除和替換列：慎用！！！
ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)
ADD是代表新增一字段，字段位置在所有列后面(partition列前)
REPLACE則是表示替換表中所有字段。
REPLACE COLUMNS removes all existing columns and adds the new set of columns.?
REPLACE COLUMNS can also be used to drop columns. For example:

"ALTER TABLE test_change REPLACE COLUMNS (a int, b int);" will remove column `c' from test_change's schema. Note that this does not delete underlying data, it just changes the schema.

（4）REGEX Column Specification
SELECT 語句可以使用正則表達式做列選擇，下面的語句查詢除了 ds 和 hr 之外的所有列：

SELECT `(ds|hr)?+.+` FROM test

4、查看變量

hive> set;?
…?
hive> set-v;?
… even more output!…
‘set’輸出 hivevar,hiveconf,system 和 env 命名空間下的所有變量。
‘set -v’包括了輸出Hadoop定義的全部變量。

hive> set hivevar:foo=hello;
hive> set hivevar:foo;
hivevar:foo=hello
使用變量：?
hive> create table toss1(i int, ${hivevar:foo} string);

5、一個完整的建庫、表例子

-- 創建數據庫

create database ecdata WITH DBPROPERTIES ('creator' = 'June', 'date' = '2014-06-01');

-- 或者使用 COMMENT 關鍵字

-- 查看數據庫描述

DESCRIBE DATABASE ecdata;

DESCRIBE DATABASE EXTENDED ecdata;

-- 切庫

use ecdata;

-- 刪除表

drop table ext_trackflow;

-- 創建表

create EXTERNAL table IF NOT EXISTS ext_trackflow (

cookieId string COMMENT '05dvOVC6Il6INhYABV6LAg==',

cate1 string COMMENT '4',

area1 string COMMENT '102',

url string COMMENT 'http://cd.ooxx.com/jinshan-mingzhan-1020',

trackTime string COMMENT '2014-05-25 23:03:36',

trackURLMap map<string,String> COMMENT '{"area":"102","cate":"4,29,14052"}'

)

PARTITIONED BY (statDate STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATED BY '\001'

COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\002'

MAP KEYS TERMINATED BY '\003'

LINES TERMINATED BY '\n'

STORED AS TEXTFILE

LOCATION '/DataWarehouse/ods/TrackFlowTable'

;

--添加分區語句

ALTER TABLE ext_trackflow ADD PARTITION (statDate='20140525')

LOCATION '/DataWarehouse/ods/TrackFlowTable/20140525';

--每天建立分區

yesterday=`date -d '1 days ago' +'%Y%m%d'`

hive -e "use ecdata; ALTER TABLE ext_trackflow ADD PARTITION (statDate='$yesterday') LOCATION '/DataWarehouse/ods/TrackFlowTable/$yesterday';"

6、常用語句示例

（1）按頁面類型統計 pv?
select pageType, count(pageType) from ext_trackflow where statDate = '20140521' group by pageType;
Note：一般 SELECT 查詢會掃描整個表，使用 PARTITIONED BY 子句建表，查詢就可以利用分區剪枝（input pruning）的特性
Hive 當前的實現是，只有分區斷言出現在離 FROM 子句最近的那個WHERE 子句中，才會啟用分區剪枝

（2）導出查詢結果到本地的兩種方式
INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/home/jun06/tmp/110.112.113.115' select area1, count(area1) from ext_trackflow where statDate = '20140521' group by area1 ?having ?count(area1) > 1000;

hive -e 'use ecdata; select area1, count(area1) from ext_trackflow where statDate = '20140521' group by area1 ?having ?count(area1) > 1000;' > a.txt

（3）map 數據結構的查詢與使用
select trackURLMap, extField, unitParamMap, queryParamMap from ext_trackflow where statDate = '20140525' and size(unitParamMap)!=0 limit 10;
（4）下面的查詢語句查詢銷售記錄最大的 5 個銷售代表。
SET mapred.reduce.tasks = 1;
SELECT * FROM test SORT BY amount DESC LIMIT 5;
（5）將同一表中數據插入到不同表、路徑中：
FROM src
INSERT OVERWRITE TABLE dest1 SELECT src.* WHERE src.key < 100
INSERT OVERWRITE TABLE dest2 SELECT src.key, src.value WHERE src.key >= 100 and src.key < 200
INSERT OVERWRITE TABLE dest3 PARTITION(ds='2008-04-08', hr='12') SELECT src.key WHERE src.key >= 200 and src.key < 300
INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/dest4.out' SELECT src.value WHERE src.key >= 300;
（6）用streaming方式將文件流直接插入文件：
hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT TRANSFORM(a.foo, a.bar) AS (oof, rab) USING '/bin/cat' WHERE a.ds > '2008-08-09';
（7）Hive 只支持等值連接（equality joins）、外連接（outer joins）和（left semi joins）。Hive 不支持所有非等值的連接，因為非等值連接非常難轉化到 map/reduce 任務
LEFT，RIGHT和FULL OUTER關鍵字用于處理join中空記錄的情況
LEFT SEMI JOIN 是 IN/EXISTS 子查詢的一種更高效的實現
join 時，每次 map/reduce 任務的邏輯是這樣的：reducer 會緩存 join 序列中除了最后一個表的所有表的記錄，再通過最后一個表將結果序列化到文件系統
實踐中，應該把最大的那個表寫在最后
（8）join 查詢時，需要注意幾個關鍵點
只支持等值join
SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id)
SELECT a.* FROM a JOIN b?ON (a.id = b.id AND a.department = b.department)
可以 join 多于 2 個表，例如
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b?ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)
Note：如果join中多個表的 join key 是同一個，則 join 會被轉化為單個 map/reduce 任務
（9）LEFT，RIGHT和FULL OUTER
SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)
如果你想限制 join 的輸出，應該在 WHERE 子句中寫過濾條件——或是在 join 子句中寫
容易混淆的問題是表分區的情況
?SELECT c.val, d.val FROM c LEFT OUTER JOIN d ON (c.key=d.key)?
?WHERE a.ds='2010-07-07' AND b.ds='2010-07-07'
如果 d 表中找不到對應 c 表的記錄，d 表的所有列都會列出 NULL，包括 ds 列。也就是說，join 會過濾 d 表中不能找到匹配 c 表 join key 的所有記錄。這樣的話，LEFT OUTER 就使得查詢結果與 WHERE 子句無關
解決辦法
SELECT c.val, d.val FROM c LEFT OUTER JOIN d?ON(c.key=d.key AND d.ds='2009-07-07' AND c.ds='2009-07-07')
（10）LEFT SEMI JOIN
LEFT SEMI JOIN 的限制是，JOIN 子句中右邊的表只能在 ON 子句中設置過濾條件，在 WHERE 子句、SELECT 子句或其他地方過濾都不行
SELECT a.key, a.value?
FROM a?
WHERE a.key in?
(SELECT b.key?
FROM B);
可以被重寫為：
SELECT a.key, a.val?FROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key)
（11）從SQL到HiveQL應轉變的習慣
①Hive不支持傳統的等值連接?
?SQL中對兩表內聯可以寫成：
?select * from dual a,dual b where a.key = b.key;
?Hive中應為
?select * from dual a join dual b on a.key = b.key;?
而不是傳統的格式：
SELECT t1.a1 as c1, t2.b1 as c2FROM t1, t2?WHERE t1.a2 = t2.b2
②分號字符
?分號是SQL語句結束標記，在HiveQL中也是，但是在HiveQL中，對分號的識別沒有那么智慧，例如：
?select concat(key,concat(';',key)) from dual;
?但HiveQL在解析語句時提示：
?FAILED: Parse Error: line 0:-1 mismatched input '<EOF>' expecting ) in function specification
?解決的辦法是，使用分號的八進制的ASCII碼進行轉義，那么上述語句應寫成：
?select concat(key,concat('\073',key)) from dual;

7、Refer：

[1] HIVE 數據定義
http://www.yanbit.com/?p=300
[2] Hadoop Hive sql語法詳解
http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7256833
[3] Hive 常見問題與技巧【Updating】
http://my.oschina.net/leejun2005/blog/164249

[4]?Hive體系結構

http://blog.csdn.net/zhoudaxia/article/details/8855937

[5]?[一起學Hive]之九-Hive的查詢語句SELECT

http://superlxw1234.iteye.com/blog/2221534

原文鏈接：http://my.oschina.net/leejun2005/blog/271631

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Hive 基础（2）：库、表、字段、交互式查询的基本操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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