启动HIV

启动hiv的前提条件是HDFS和YARN都可以正常在启动中

/apps/apache-hive-1.2.1-bin/bin/hive

查询HIV的sql语句

select sex,count(1) from t_bigdata group by male ;

 hive的脚本化运行使用方式

创建一个shell脚本test.sh，内容如下

运行shell脚本

sh test.sh 

执行hql文件

/apps/apache-hive-1.2.1-bin/bin/hive -f /apps/apache-hive-1.2.1-bin/examples/sql_file_test.hql

 

启动hive服务使用

启动hive的服务：

[root@hdp20-04 hive-1.2.1]# bin/hiveserver2 -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console

上述启动，会将这个服务启动在前台，如果要启动在后台，则命令如下：

nohup bin/hiveserver2 1>/dev/null 2>&1 &

启动成功后，可以在别的节点上用beeline去连接

v 方式（1）

[root@hdp20-04 hive-1.2.1]# bin/beeline  回车，进入beeline的命令界面

输入命令连接hiveserver2

beeline> !connect jdbc:hive2//node-01:10000

（hadoop01是hiveserver2所启动的那台主机名，端口默认是10000）

v 方式（2）

启动时直接连接：

cd /apps/apache-hive-1.2.1-bin

bin/beeline -u jdbc:hive2://node-01:10000 -n root

接下来就可以做正常sql查询了

HIV的建表

/apps/apache-hive-1.2.1-bin/bin/beeline -u jdbc:hive2://node-01:10000 -n root

create database db_order;

show databases;

create table t_order(id string,create_time string,amount float,uuid string);

分区表中插入数据

load data local inpath '/home/input_data/access.log.2019-06-26.log' into table t_access partition(dt='20190626');

################################################################

1.1. hive基本思想

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具(离线)，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。

1.2. 为什么使用Hive

• 直接使用hadoop所面临的问题

人员学习成本太高

项目周期要求太短

MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大

• 为什么要使用Hive

操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。

避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。

功能扩展很方便。

1.3. Hive的特点

• 可扩展

Hive可以*的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。

• 延展性

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。

• 容错

良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行。

2. hive的基本架构

Jobtracker是hadoop1.x中的组件，它的功能相当于：

Resourcemanager+MRAppMaster

TaskTracker 相当于：  

Nodemanager  +  yarnchild

3. hive安装

3.1. 最简安装：用内嵌derby作为元数据库

准备工作：安装hive的机器上应该有HADOOP环境（安装目录，HADOOP_HOME环境变量）

安装：直接解压一个hive安装包即可

此时，安装的这个hive实例使用其内嵌的derby数据库作为记录元数据的数据库

此模式不便于让团队成员之间共享协作

3.2. 标准安装：将mysql作为元数据库

3.2.1. mysql安装

①　上传mysql安装包

②　解压：

[root@mylove ~]# tar -xvf MySQL-5.6.26-1.linux_glibc2.5.x86_64.rpm-bundle.tar

 

③　安装mysql的server包

[root@mylove ~]# rpm -ivh MySQL-server-5.6.26-1.linux_glibc2.5.x86_64.rpm

依赖报错：

缺perl

yum install perl

安装完perl后 ，继续重新安装mysql-server

（可以配置一个本地yum源进行安装：

1、先在vmware中给这台虚拟机连接一个光盘镜像

2、挂在光驱到一个指定目录：mount -t iso9660 -o loop /dev/cdrom /mnt/cdrom

3、将yum的配置文件中baseURL指向/mnt/cdrom

）

 

[root@mylove ~]# rpm -ivh MySQL-server-5.6.26-1.linux_glibc2.5.x86_64.rpm

又出错：包冲突conflict with

移除老版本的冲突包：mysql-libs-5.1.73-3.el6_5.x86_64

[root@mylove ~]# rpm -e mysql-libs-5.1.73-3.el6_5.x86_64 --nodeps

 

继续重新安装mysql-server

[root@mylove ~]# rpm -ivh MySQL-server-5.6.26-1.linux_glibc2.5.x86_64.rpm

 

成功后，注意提示：里面有初始密码及如何改密码的信息

初始密码：/root/.mysql_secret  

改密码脚本：/usr/bin/mysql_secure_installation

 

④　安装mysql的客户端包：

[root@mylove ~]# rpm -ivh MySQL-client-5.6.26-1.linux_glibc2.5.x86_64.rpm

 

⑤　启动mysql的服务端：

[root@mylove ~]# service mysql start

Starting MySQL. SUCCESS!

 

 

⑥　修改root的初始密码：

[root@mylove ~]# /usr/bin/mysql_secure_installation  按提示

 

⑦　测试：

用mysql命令行客户端登陆mysql服务器看能否成功

[root@mylove ~]# mysql -uroot -proot

mysql> show databases;

 

⑧　给root用户授予从任何机器上登陆mysql服务器的权限：

mysql> grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by '你的密码' with grant option;

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

 

mysql> flush privileges;

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

注意点：要让mysql可以远程登录访问

最直接测试方法：从windows上用Navicat去连接，能连，则可以，不能连，则要去mysql的机器上用命令行客户端进行授权：

在mysql的机器上,启动命令行客户端：

mysql -uroot -proot

mysql>grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'root的密码' with grant option;
mysql>flush privileges;

 

 

3.2.2. hive的元数据库配置

vi conf/hive-site.xml

<configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value> <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description> </property>   <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> <description>Driver class name for a JDBC metastore</description> </property>   <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>root</value> <description>username to use against metastore database</description> </property>   <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>root</value> <description>password to use against metastore database</description> </property> </configuration>

 

2、上传一个mysql的驱动jar包到hive的安装目录的lib中

 

3、配置HADOOP_HOME 和HIVE_HOME到系统环境变量中：/etc/profile

4、source /etc/profile

5、hive启动测试

然后用命令启动hive交互界面：   

[root@hdp20-04 ~]# hive

4. hive使用方式

4.1. 最基本使用方式

启动一个hive交互shell

bin/hive

hive>

设置一些基本参数，让hive使用起来更便捷，比如：

1、让提示符显示当前库：

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

2、显示查询结果时显示字段名称：

hive>set hive.cli.print.header=true;

但是这样设置只对当前会话有效，重启hive会话后就失效，解决办法：

在linux的当前用户目录中，编辑一个.hiverc文件，将参数写入其中：

vi .hiverc

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

4.2. 启动hive服务使用

启动hive的服务：

[root@hdp20-04 hive-1.2.1]# bin/hiveserver2 -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console

上述启动，会将这个服务启动在前台，如果要启动在后台，则命令如下：

nohup bin/hiveserver2 1>/dev/null 2>&1 &

启动成功后，可以在别的节点上用beeline去连接

v 方式（1）

[root@hdp20-04 hive-1.2.1]# bin/beeline  回车，进入beeline的命令界面

输入命令连接hiveserver2

beeline> !connect jdbc:hive2//mini1:10000

（hadoop01是hiveserver2所启动的那台主机名，端口默认是10000）

v 方式（2）

启动时直接连接：

bin/beeline -u jdbc:hive2://mini1:10000 -n root

接下来就可以做正常sql查询了

4.3. 脚本化运行

大量的hive查询任务，如果用交互式shell来进行输入的话，显然效率及其低下，因此，生产中更多的是使用脚本化运行机制：

该机制的核心点是：hive可以用一次性命令的方式来执行给定的hql语句

 

[root@hdp20-04 ~]#  hive -e "insert into table t_dest select * from t_src;"

然后，进一步，可以将上述命令写入shell脚本中，以便于脚本化运行hive任务，并控制、调度众多hive任务，示例如下：

vi t_order_etl.sh

#!/bin/bash hive -e "select * from db_order.t_order" hive -e "select * from default.t_user" hql="create table  default.t_bash as select * from db_order.t_order" hive -e "$hql"

如果要执行的hql语句特别复杂，那么，可以把hql语句写入一个文件：

vi x.hql

select * from db_order.t_order; select count(1) from db_order.t_user;

然后，用hive -f /root/x.hql 来执行

5. hive建库建表与数据导入

5.1. 建库

hive中有一个默认的库：

库名： default

库目录：hdfs://hdp20-01:9000/user/hive/warehouse

新建库：

create database db_order;

库建好后，在hdfs中会生成一个库目录：

hdfs://hdp20-01:9000/user/hive/warehouse/db_order.db

5.2. 建表

5.2.1. 基本建表语句

use db_order;

create table t_order(id string,create_time string,amount float,uid string);

表建好后，会在所属的库目录中生成一个表目录

/user/hive/warehouse/db_order.db/t_order

只是，这样建表的话，hive会认为表数据文件中的字段分隔符为 ^A

正确的建表语句为：

create table t_order(id string,create_time string,amount float,uid string)

row format delimited

fields terminated by ',';

这样就指定了，我们的表数据文件中的字段分隔符为 ","

5.2.2. 删除表

drop table t_order;

删除表的效果是：

hive会从元数据库中清除关于这个表的信息；

hive还会从hdfs中删除这个表的表目录；

5.2.3. 内部表与外部表

内部表(MANAGED_TABLE)：表目录按照hive的规范来部署，位于hive的仓库目录/user/hive/warehouse中

外部表(EXTERNAL_TABLE)：表目录由建表用户自己指定

create external table t_access(ip string,url string,access_time string)

row format delimited

fields terminated by ','

location '/access/log';

外部表和内部表的特性差别：

1、内部表的目录在hive的仓库目录中 VS 外部表的目录由用户指定

2、drop一个内部表时：hive会清除相关元数据，并删除表数据目录

3、drop一个外部表时：hive只会清除相关元数据；

一个hive的数据仓库，最底层的表，一定是来自于外部系统，为了不影响外部系统的工作逻辑，在hive中可建external表来映射这些外部系统产生的数据目录；

然后，后续的etl操作，产生的各种表建议用managed_table

5.2.4. 分区表

分区表的实质是：在表目录中为数据文件创建分区子目录，以便于在查询时，MR程序可以针对分区子目录中的数据进行处理，缩减读取数据的范围。

比如，网站每天产生的浏览记录，浏览记录应该建一个表来存放，但是，有时候，我们可能只需要对某一天的浏览记录进行分析

这时，就可以将这个表建为分区表，每天的数据导入其中的一个分区；

当然，每日的分区目录，应该有一个目录名（分区字段）

5.2.4.1. 一个分区字段的实例：

示例如下：

1、创建带分区的表

create table t_access(ip string,url string,access_time string) partitioned by(dt string) row format delimited fields terminated by ',';

注意：分区字段不能是表定义中的已存在字段

 

2、向分区中导入数据

load data local inpath '/root/access.log.2017-08-04.log' into table t_access partition(dt='20170804');

load data local inpath '/root/access.log.2017-08-05.log' into table t_access partition(dt='20170805');

 

3、针对分区数据进行查询

a、统计8月4号的总PV：

select count(*) from t_access where dt='20170804';

实质：就是将分区字段当成表字段来用，就可以使用where子句指定分区了

 

b、统计表中所有数据总的PV：

select count(*) from t_access;

实质：不指定分区条件即可

 

5.2.4.2. 多个分区字段示例

建表：

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

partitioned by(department string,sex string,howold int)

row format delimited fields terminated by ',';

导数据：

load data local inpath '/root/p1.dat' into table t_partition partition(department='xiangsheng',sex='male',howold=20);

 

5.2.5. CTAS建表语法

可以通过已存在表来建表：

1、create table t_user_2 like t_user;

新建的t_user_2表结构定义与源表t_user一致，但是没有数据

2、在建表的同时插入数据

create table t_access_user as select ip,url from t_access;

t_access_user会根据select查询的字段来建表，同时将查询的结果插入新表中

 

 

5.3. 数据导入导出

5.3.1. 将数据文件导入hive的表

方式1：导入数据的一种方式：

手动用hdfs命令，将文件放入表目录；

方式2：在hive的交互式shell中用hive命令来导入本地数据到表目录

hive>load data local inpath '/root/order.data.2' into table t_order;

方式3：用hive命令导入hdfs中的数据文件到表目录

hive>load data inpath '/access.log.2017-08-06.log' into table t_access partition(dt='20170806');

 

注意：导本地文件和导HDFS文件的区别：

本地文件导入表：复制

hdfs文件导入表：移动

5.3.2. 将hive表中的数据导出到指定路径的文件

1、将hive表中的数据导入HDFS的文件

insert overwrite directory '/root/access-data'

row format delimited fields terminated by ','

select * from t_access;

 

 

2、将hive表中的数据导入本地磁盘文件

insert overwrite local directory '/root/access-data'

row format delimited fields terminated by ','

select * from t_access limit 100000;

5.3.3. hive文件格式

HIVE支持很多种文件格式： SEQUENCE FILE | TEXT FILE | PARQUET FILE | RC FILE

create table t_pq(movie string,rate int)  stored as textfile;

create table t_pq(movie string,rate int)  stored as sequencefile;

create table t_pq(movie string,rate int)  stored as parquetfile;

演示：

1、先建一个存储文本文件的表
create table t_access_text(ip string,url string,access_time string)

row format delimited fields terminated by ','

stored as textfile;

导入文本数据到表中：

load data local inpath '/root/access-data/000000_0' into table t_access_text;

2、建一个存储sequence file文件的表：

create table t_access_seq(ip string,url string,access_time string)

stored as sequencefile;

从文本表中查询数据插入sequencefile表中，生成数据文件就是sequencefile格式的了：

insert into t_access_seq

select * from t_access_text;

3、建一个存储parquet file文件的表：

create table t_access_parq(ip string,url string,access_time string)

stored as parquetfile;

5.4. 数据类型

5.4.1. 数字类型

TINYINT (1-byte signed integer, from -128 to 127)

SMALLINT (2-byte signed integer, from -32,768 to 32,767)

INT/INTEGER (4-byte signed integer, from -2,147,483,648 to 2,147,483,647)

BIGINT (8-byte signed integer, from -9,223,372,036,854,775,808 to 9,223,372,036,854,775,807)

FLOAT (4-byte single precision floating point number)

DOUBLE (8-byte double precision floating point number)

示例：

create table t_test(a string ,b int,c bigint,d float,e double,f tinyint,g smallint)

5.4.2. 日期时间类型

TIMESTAMP (Note: Only available starting with Hive 0.8.0)

DATE (Note: Only available starting with Hive 0.12.0)

示例，假如有以下数据文件：

1,zhangsan,1985-06-30 2,lisi,1986-07-10 3,wangwu,1985-08-09

那么，就可以建一个表来对数据进行映射

create table t_customer(id int,name string,birthday date)

row format delimited fields terminated by ',';

然后导入数据

load data local inpath '/root/customer.dat' into table t_customer;

然后，就可以正确查询

5.4.3. 字符串类型

STRING

VARCHAR (Note: Only available starting with Hive 0.12.0)

CHAR (Note: Only available starting with Hive 0.13.0)

5.4.4. 混杂类型

BOOLEAN

BINARY (Note: Only available starting with Hive 0.8.0)

5.4.5. 复合类型

5.4.5.1. array数组类型

arrays: ARRAY<data_type> (Note: negative values and non-constant expressions are allowed as of Hive 0.14.)

示例：array类型的应用

假如有如下数据需要用hive的表去映射：

战狼2,吴京:吴刚:龙母,2017-08-16 三生三世十里桃花,刘亦菲:痒痒,2017-08-20

设想：如果主演信息用一个数组来映射比较方便

建表：

create table t_movie(moive_name string,actors array<string>,first_show date)

row format delimited fields terminated by ','

collection items terminated by ':';

导入数据：

load data local inpath '/root/movie.dat' into table t_movie;

查询：

select * from t_movie;

select moive_name,actors[0] from t_movie;

select moive_name,actors from t_movie where array_contains(actors,'吴刚');

select moive_name,size(actors) from t_movie;

5.4.5.2. map类型

maps: MAP<primitive_type, data_type> (Note: negative values and non-constant expressions are allowed as of Hive 0.14.)

1) 假如有以下数据：

1,zhangsan,father:xiaoming#mother:xiaohuang#brother:xiaoxu,28 2,lisi,father:mayun#mother:huangyi#brother:guanyu,22 3,wangwu,father:wangjianlin#mother:ruhua#sister:jingtian,29 4,mayun,father:mayongzhen#mother:angelababy,26

可以用一个map类型来对上述数据中的家庭成员进行描述

2) 建表语句：

create table t_person(id int,name string,family_members map<string,string>,age int)

row format delimited fields terminated by ','

collection items terminated by '#'

map keys terminated by ':';

3) 查询

select * from t_person;

## 取map字段的指定key的值

select id,name,family_members['father'] as father from t_person;

## 取map字段的所有key

select id,name,map_keys(family_members) as relation from t_person;

## 取map字段的所有value

select id,name,map_values(family_members) from t_person;

select id,name,map_values(family_members)[0] from t_person;

## 综合：查询有brother的用户信息

select id,name,father from (select id,name,family_members['brother'] as father from t_person) tmp where father is not null;

5.4.5.3. struct类型

structs: STRUCT<col_name : data_type, ...>

1) 假如有如下数据：

1,zhangsan,18:male:beijing 2,lisi,28:female:shanghai

其中的用户信息包含：年龄：整数，性别：字符串，地址：字符串

设想用一个字段来描述整个用户信息，可以采用struct

2) 建表：

create table t_person_struct(id int,name string,info struct<age:int,sex:string,addr:string>)

row format delimited fields terminated by ','

collection items terminated by ':';

3) 查询

select * from t_person_struct;

select id,name,info.age from t_person_struct;

5.5. 修改表定义

仅修改Hive元数据，不会触动表中的数据，用户需要确定实际的数据布局符合元数据的定义。

修改表名：

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name

示例：alter table t_1 rename to t_x;

修改分区名：

alter table t_partition partition(department='xiangsheng',sex='male',howold=20) rename to partition(department='1',sex='1',howold=20);

添加分区：

alter table t_partition add partition (department='2',sex='0',howold=40);

删除分区：

alter table t_partition drop partition (department='2',sex='2',howold=24);

修改表的文件格式定义：

ALTER TABLE table_name [PARTITION partitionSpec] SET FILEFORMAT file_format

alter table t_partition partition(department='2',sex='0',howold=40 ) set fileformat sequencefile;

修改列名定义：

ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENTcol_comment] [FIRST|(AFTER column_name)]  

alter table t_user change price jiage float first;

增加/替换列：

ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type[COMMENT col_comment], ...)  

alter table t_user add columns (sex string,addr string);

alter table t_user replace columns (id string,age int,price float);

6. hive查询语法

提示：在做小数据量查询测试时，可以让hive将mrjob提交给本地运行器运行，可以在hive会话中设置如下参数：

hive> set hive.exec.mode.local.auto=true;

6.1. 基本查询示例

select * from t_access;

select count(*) from t_access;

select max(ip) from t_access;

6.2. 条件查询

select * from t_access where access_time<'2017-08-06 15:30:20'

select * from t_access where access_time<'2017-08-06 16:30:20' and ip>'192.168.33.3';

6.3. join关联查询示例

假如有a.txt文件

a,1 b,2 c,3 d,4

假如有b.txt文件

a,xx b,yy d,zz e,pp

进行各种join查询：

1、inner join（join）

select a.name as aname, a.numb as anumb, b.name as bname, b.nick as bnick from t_a a join t_b b on a.name=b.name

 

结果：

+--------+--------+--------+--------+--+ | aname  | anumb  | bname  | bnick  | +--------+--------+--------+--------+--+ | a      | 1      | a      | xx     | | b      | 2      | b      | yy     | | d      | 4      | d      | zz     | +--------+--------+--------+--------+--+

 

 

2、left outer join（left join）

select a.name as aname, a.numb as anumb, b.name as bname, b.nick as bnick from t_a a left outer join t_b b on a.name=b.name

 

结果：

 

 

 

3、right outer join（right join）

select a.name as aname, a.numb as anumb, b.name as bname, b.nick as bnick from t_a a right outer join t_b b on a.name=b.name

 

 

结果：

 

 

 

4、full outer join（full join）

select a.name as aname, a.numb as anumb, b.name as bname, b.nick as bnick from t_a a full join t_b b on a.name=b.name;

结果：

6.4. left semi join

hive中不支持exist/IN子查询，可以用left semi join来实现同样的效果：

select a.name as aname, a.numb as anumb from t_a a left semi join t_b b on a.name=b.name;

结果：

注意： left semi join的 select子句中，不能有右表的字段

6.5. group by分组聚合

select dt,count(*),max(ip) as cnt from t_access group by dt;

select dt,count(*),max(ip) as cnt from t_access group by dt having dt>'20170804';

select

dt,count(*),max(ip) as cnt

from t_access

where url='http://www.edu360.cn/job'

group by dt having dt>'20170804';

注意： 一旦有group by子句，那么，在select子句中就不能有 （分组字段，聚合函数） 以外的字段

## 为什么where必须写在group by的前面，为什么group by后面的条件只能用having

因为，where是用于在真正执行查询逻辑之前过滤数据用的

having是对group by聚合之后的结果进行再过滤；

上述语句的执行逻辑：

1、where过滤不满足条件的数据

2、用聚合函数和group by进行数据运算聚合，得到聚合结果

3、用having条件过滤掉聚合结果中不满足条件的数据

6.6. 子查询

select id,name,father

from

(select id,name,family_members['brother'] as father from t_person) tmp

where father is not null;

 

 

 

7. hive函数使用

小技巧：测试函数的用法，可以专门准备一个专门的dual表

create table dual(x string);

insert into table dual values('');

 

其实：直接用常量来测试函数即可

select substr("abcdefg",1,3);

hive的所有函数手册：

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-Built-inTable-GeneratingFunctions(UDTF)

7.1. 常用内置函数

7.1.1. 类型转换函数

select cast("5" as int) from dual;

select cast("2017-08-03" as date) ;

select cast(current_timestamp as date);

示例：

1	1995-05-05 13:30:59	1200.3
2	1994-04-05 13:30:59	2200
3	1996-06-01 12:20:30	80000.5

create table t_fun(id string,birthday string,salary string)

row format delimited fields terminated by ',';

 

select id,cast(birthday as date) as bir,cast(salary as float) from t_fun;

7.1.2. 数学运算函数

select round(5.4) from dual;   ## 5

select round(5.1345,3) from dual;  ##5.135

select ceil(5.4) from dual; // select ceiling(5.4) from dual;   ## 6

select floor(5.4) from dual;  ## 5

select abs(-5.4) from dual;  ## 5.4

select greatest(3,5,6) from dual;  ## 6

select least(3,5,6) from dual;

示例：

有表如下：

select greatest(cast(s1 as double),cast(s2 as double),cast(s3 as double)) from t_fun2;

结果：

+---------+--+

|   _c0   |

+---------+--+

| 2000.0  |

| 9800.0  |

+---------+--+

select max(age) from t_person;    聚合函数

select min(age) from t_person;    聚合函数

7.1.3. 字符串函数

substr(string, int start)   ## 截取子串

substring(string, int start)

示例：select substr("abcdefg",2) from dual;

substr(string, int start, int len)

substring(string, int start, int len)

示例：select substr("abcdefg",2,3) from dual;

concat(string A, string B...)  ## 拼接字符串

concat_ws(string SEP, string A, string B...)

示例：select concat("ab","xy") from dual;

select concat_ws(".","192","168","33","44") from dual;

length(string A)

示例：select length("192.168.33.44") from dual;

split(string str, string pat)

示例：select split("192.168.33.44",".") from dual; 错误的，因为.号是正则语法中的特定字符

select split("192.168.33.44","\.") from dual;

upper(string str) ##转大写

7.1.4. 时间函数

select current_timestamp;

select current_date;

## 取当前时间的毫秒数时间戳

select unix_timestamp();

## unix时间戳转字符串

from_unixtime(bigint unixtime[, string format])

示例：select from_unixtime(unix_timestamp());

select from_unixtime(unix_timestamp(),"yyyy/MM/dd HH:mm:ss");

## 字符串转unix时间戳

unix_timestamp(string date, string pattern)

示例： select unix_timestamp("2017-08-10 17:50:30");

select unix_timestamp("2017/08/10 17:50:30","yyyy/MM/dd HH:mm:ss");

## 将字符串转成日期date

select to_date("2017-09-17 16:58:32");

7.1.5. 表生成函数

7.1.5.1. 行转列函数：explode()

假如有以下数据：

1,zhangsan,化学:物理:数学:语文 2,lisi,化学:数学:生物:生理:卫生 3,wangwu,化学:语文:英语:体育:生物

映射成一张表：

create table t_stu_subject(id int,name string,subjects array<string>)

row format delimited fields terminated by ','

collection items terminated by ':';

使用explode()对数组字段“炸裂”

然后，我们利用这个explode的结果，来求去重的课程：

select distinct tmp.sub from (select explode(subjects) as sub from t_stu_subject) tmp;

7.1.5.2. 表生成函数lateral view

select id,name,tmp.sub

from t_stu_subject lateral view explode(subjects) tmp as sub;

理解： lateral view 相当于两个表在join

左表：是原表

右表：是explode(某个集合字段)之后产生的表

而且：这个join只在同一行的数据间进行

 

那样，可以方便做更多的查询：

比如，查询选修了生物课的同学

select a.id,a.name,a.sub from

(select id,name,tmp.sub as sub from t_stu_subject lateral view explode(subjects) tmp as sub) a

where sub='生物';

 

7.1.6. 集合函数

array_contains(Array<T>, value)  返回boolean值

示例：

select moive_name,array_contains(actors,'吴刚') from t_movie;

select array_contains(array('a','b','c'),'c') from dual;

sort_array(Array<T>) 返回排序后的数组

示例：

select sort_array(array('c','b','a')) from dual;

select 'haha',sort_array(array('c','b','a')) as xx from (select 0) tmp;

size(Array<T>)  返回一个int值

示例：

select moive_name,size(actors) as actor_number from t_movie;

size(Map<K.V>)  返回一个int值

map_keys(Map<K.V>)  返回一个数组

map_values(Map<K.V>) 返回一个数组

7.1.7. 条件控制函数

7.1.7.1. case when

语法：

CASE   [ expression ]

       WHEN condition1 THEN result1

       WHEN condition2 THEN result2

       ...

       WHEN conditionn THEN resultn

       ELSE result

END

示例：

select id,name,

case

when age<28 then 'youngth'

when age>27 and age<40 then 'zhongnian'

else 'old'

end

from t_user;

7.1.7.2. IF

select id,if(age>25,'working','worked') from t_user;

 

select moive_name,if(array_contains(actors,'吴刚'),'好电影','rom t_movie;

7.1.8. json解析函数：表生成函数

json_tuple函数

示例：

select json_tuple(json,'movie','rate','timeStamp','uid') as(movie,rate,ts,uid) from t_rating_json;

产生结果：

利用json_tuple从原始json数据表中，etl出一个详细信息表：

create table t_rate as select uid, movie, rate, year(from_unixtime(cast(ts as bigint))) as year, month(from_unixtime(cast(ts as bigint))) as month, day(from_unixtime(cast(ts as bigint))) as day, hour(from_unixtime(cast(ts as bigint))) as hour, minute(from_unixtime(cast(ts as bigint))) as minute, from_unixtime(cast(ts as bigint)) as ts from (select json_tuple(rateinfo,'movie','rate','timeStamp','uid') as(movie,rate,ts,uid) from t_json) tmp ;

7.1.9. 分析函数：row_number() over()——分组TOPN

7.1.9.1. 需求

有如下数据：

1,18,a,male 2,19,b,male 3,22,c,female 4,16,d,female 5,30,e,male 6,26,f,female

需要查询出每种性别中年龄最大的2条数据

7.1.9.2. 实现：

使用row_number函数，对表中的数据按照性别分组，按照年龄倒序排序并进行标记

hql代码：

select id,age,name,sex,

row_number() over(partition by sex order by age desc) as rank

from t_rownumber

产生结果：

然后，利用上面的结果，查询出rank<=2的即为最终需求

select id,age,name,sex

from

(select id,age,name,sex,

row_number() over(partition by sex order by age desc) as rank

from t_rownumber) tmp

where rank<=2;

练习：求出电影评分数据中，每个用户评分最高的topn条数据

7.2. 自定义函数

7.2.1. 需求：

需要对json数据表中的json数据写一个自定义函数，用于传入一个json，返回一个数据值的数组

json原始数据表：

需要做ETL操作，将json数据变成普通表数据，插入另一个表中：

7.2.2. 实现步骤：

1、开发JAVA的UDF类

public class ParseJson extends UDF{ // 重载 ：返回值类型 和参数类型及个数，完全由用户自己决定 // 本处需求是：给一个字符串，返回一个数组 public String[] evaluate(String json) { String[] split = json.split("""); String[] res = new String[]{split[3],split[7],split[11],split[15]}; return res; } }

2、打jar包

在eclipse中使用export即可

3、上传jar包到运行hive所在的linux机器

4、在hive中创建临时函数：

在hive的提示符中：

hive> add jar /root/jsonparse.jar;

然后，在hive的提示符中，创建一个临时函数：

hive>CREATE  TEMPORARY  FUNCTION  jsonp  AS  'cn.edu360.hdp.hive.ParseJson';

5、开发hql语句，利用自定义函数，从原始表中抽取数据插入新表

insert into table t_rate select split(jsonp(json),',')[0], cast(split(jsonp(json),',')[1] as int), cast(split(jsonp(json),',')[2] as bigint), cast(split(jsonp(json),',')[3] as int) from t_rating_json;

注：临时函数只在一次hive会话中有效，重启会话后就无效

如果需要经常使用该自定义函数，可以考虑创建永久函数：

拷贝jar包到hive的类路径中：

cp wc.jar apps/hive-1.2.1/lib/

创建了：

create function pfuncx as 'com.doit.hive.udf.UserInfoParser';

删除函数：

DROP  TEMPORARY  FUNCTION  [IF  EXISTS] function_name  

DROP FUNCTION[IF EXISTS] function_name

8.  综合查询案例

8.1. 用hql来做wordcount

有以下文本文件：

hello tom hello jim hello rose hello tom tom love rose rose love jim jim love tom love is what what is love

需要用hive做wordcount

-- 建表映射

create table t_wc(sentence string);

-- 导入数据

load data local inpath '/root/hivetest/xx.txt' into table t_wc;

hql答案：

SELECT word     ,count(1) as cnts FROM (     SELECT explode(split(sentence, ' ')) AS word     FROM t_wc     ) tmp GROUP BY word order by cnts desc ;

8.2. 级联报表查询

有如下数据：

A,2015-01,5 A,2015-01,15 B,2015-01,5 A,2015-01,8 B,2015-01,25 A,2015-01,5 C,2015-01,10 C,2015-01,20 A,2015-02,4 A,2015-02,6 C,2015-02,30 C,2015-02,10 B,2015-02,10 B,2015-02,5 A,2015-03,14 A,2015-03,6 B,2015-03,20 B,2015-03,25 C,2015-03,10 C,2015-03,20

建表映射：

create table t_access_times(username string,month string,counts int) row format delimited fields terminated by ',';

需要要开发hql脚本，来统计出如下累计报表：

用户	月份	月总额	累计到当月的总额
A	2015-01	33	33
A	2015-02	10	43
A	2015-03	30	73
B	2015-01	30	30
B	2015-02	15	45

答案： 参见《复杂sql案例--套路--累计报表.txt》