Hive数据模型的几种表 和 窗口函数 和 排序方法

hive数据模型中包含内部表、外部表、分区表和桶表。

一、内部表

内部表也称为管理表。因为这种表，Hive会或多或少地空值数据的生命周期。Hive默认情况下回将这些表的数据存储在由配置项hive.metastore.warehouse.dir所定义的目录（比如/user/hive/warehouse）的子目录下。

如果我有一个表test，那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/test目录（这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse）；test表所对应的所有数据都存放在这个目录中。
如果删除这张表，则表在关系数据中存储的元数据以及在warehouse目录下的数据也会被清除掉。

同时管理表不方便与其他工作共享数据。例如我们有一份由Pig或者其他工具创建并且主要由这一工具使用的数据，同时我们还想使用Hive在这份数据上执行一些查询，可是并没有给予Hive对数据的所有权，我们可以创建一个外部表指向这份数据，而并不需要对其具有所有权。

二、外部表

为了避免潜在产生混淆的可能性，如果用户不想使用默认的表路径，那么最好是使用外部表。

外部表可以读取指定目录下的以逗号为分隔的数据：

    CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS stocks(
     exchange   STRING,
     symbol     STRING,
     ymd        STRING,
     price_open FLOAT,
     price_high FLOAT,
     volume     INT,
     price_adj_close  FLOAT)
    ROW FORMAT DELIMITED FIFLDS TERMINATED BY ',' --逗号分隔文件
    LOCATION '/data/stocks'  --指定Hive数据的路径

因为表是外部的，所以Hive并非认为完全拥有这份数据，从而删除该表的时候不会删除这份数据。不过描述表的元数据信息会被删除掉。

三、分区表

分区表用于水平分散压力，将数据从物理上转移到和使用最频繁的用户更近的地方。
 

一、宽表和窄表

宽表和窄表的建设该如何选择？

这个问题相信纠结了很多从是数据库开发、数据仓库开发和后台开发人员；单单考虑这个问题，难给出一个绝对的答案；本人从事数据仓库开发工作到现在已经有一年半时间了，对于这个问题，我也曾经纠结过，但是是否有绝对的答案呢？事实上任何东西都没有绝对的说法。

考虑这样的一个问题，一个公司有这样的一个需求：

设计销售领域的订单事实表，该事实表应该包含哪些维度和度量？事实表和维表该分别如何去设计？

好了，我们把关键信息拿出来，首先我们要有维度包括：销售员、销售员所属部门、下订单的时间；度量：销售量；

那么，订单事实表，其实就是一个商品销售的清单；

依照这个思路，我们建立的第一个模型可能是以下这样的：

单单看上去，貌似是符合我们的问题的需要，而且符合数据库的范式设计：没有冗余字段；但是情况真的就是这样吗？

答案是否定的，确实对于一般的OLTP系统而言这样的表设计确实减少了冗余和，增删改查等操作也很方便，但是往往对于我们的统计系统、OLAP、数据挖掘而言，情况却并非如此，举个例子：我们要统计每个部门各自的销售量为多少？那么对于上表,sql是这样的：

select a.*,b.sid into #dep_saleser from department a,saleser_dim b on a.dep_id = b.dep_id;

select count(1),a.dep_name from #dep_saleser a,order_fact b on a.sid=b.sid group by a.dep_name;

对于这么一个简单的需求已经要写两了sql去实现了，其实数据库表模型的的设计是灵活的，我们完全可以根据我们的业务去设计我们的数据表；考虑到部门和销售员可以是同属于销售者这个维度，只是他们是有上下级别关系的那么依照这个思路，我们的模型可以建立为下面这样：

那么统计每个部门各自的销售量，可以用如下sql去实现：

select count(1),a.dep_name from saleser_dim a,order_fact b

on a.sid=b.sid group by a.dep_name;

确实对于这个模型而言，有些情况下会出现冗余（填写用户，没有填写部门；填写部门没填写用户）；但是对于提取数统计的逻辑又相对来说要简单了好多；

考虑到要实现取数简单，我们还可以想出另外一种方法：

　　看上去好像不错哦~~，取数据也就一句sql就搞掂了，但是却是最最槽糕的情况，有可能一个销售员，前几天登记的部门是a，但是其实他的所属于的部门为b，那么对于上面这个模型，我们得改动销售员和订单表；而对于上面的其他两个模型都仅仅需要改动一张表就行了，造成查询数据部一致往往也就是这种数据模型所造成的。

    所谓的宽表就是字段比较多的表，包含的维度层次比较多，造成冗余也比较多，毁范式设计，但是利于取数统计，而窄表往往对于OLTP比较合适，符合范式设计原则。

摘自：https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/8515794.html

 

二、开窗函数

使用 hive或 mysql时，一般聚合函数用的比较多。但对于某些偏分析的需求，group by可能很费力，子查询很多，这时就需要使用窗口分析函数了。其中，hive、oracle提供开窗函数，mysql不提供

分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是：对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。

开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化！到底什么是数据窗口？后面举例会详细讲到！

1. 基础结构：

分析函数（如:sum(),max(),row_number()...） + 窗口子句（over函数）

2. over函数写法：
over（partition by cookieid order by createtime） 先根据 cookieid 字段分区，相同的cookieid分为一区，每个分区内根据createtime字段排序（默认升序）

注：不加 partition by 的话则把整个数据集当作一个分区，不加 order by的话会对某些函数统计结果产生影响，如sum()

3. 测试数据：

测试表 test1 只有三个字段 cookieid、createtime、pv

4. 窗口含义：

SELECT cookieid,createtime,pv,
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, -- 默认为从起点到当前行
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv2, --从起点到当前行，结果同pv1
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv3,   --当前行+往前3行
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS pv4,    --当前行+往前3行+往后1行
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS pv5   ---当前行+往后所有行  
FROM test1;

结果：

注：这些窗口的划分都是在分区内部！超过分区大小就无效了

相信大家看了后就会明白，如果不指定ROWS BETWEEN,默认统计窗口为从起点到当前行;如果不指定ORDER BY，则将分组内所有值累加;

关键是理解 ROWS BETWEEN 含义,也叫做window子句：
PRECEDING：往前
FOLLOWING：往后
CURRENT ROW：当前行
UNBOUNDED：无边界，UNBOUNDED PRECEDING 表示从最前面的起点开始， UNBOUNDED FOLLOWING：表示到最后面的终点
–其他AVG，MIN，MAX，和SUM用法一样
二、SUM 函数

select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) as pv1
FROM test1

首先 PARTITION BY cookieid，根据cookieid分区，各分区之间默认根据字典顺序排序，ORDER BY createtime，指定的是分区内部的排序，默认为升序

我们可以清晰地看到，窗口函数和聚合函数的不同，sum()函数可以根据每一行的窗口返回各自行对应的值，有多少行记录就有多少个sum值，而group by只能计算每一组的sum，每组只有一个值！

其中sum()计算的是分区内排序后一个个叠加的值，和order by有关！

如果不加 order by会咋样：

select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(PARTITION BY cookieid) as pv1
FROM test1

可以看到，如果没有order by，不仅分区内没有排序，sum()计算的pv也是整个分区的pv

注：max()函数无论有没有order by 都是计算整个分区的最大值
三、NTILE 函数

NTILE(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值

注1：如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布
注2：NTILE不支持ROWS BETWEEN

SELECT cookieid,createtime,pv,
NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS ntile1, --分组内将数据分成2片
NTILE(3) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS ntile2,  --分组内将数据分成3片
NTILE(4) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS ntile3   --将所有数据分成4片
FROM test1

用法举例：
统计一个cookie，pv数最多的前1/3的天：

SELECT cookieid,createtime,pv,
NTILE(3) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS ntile
FROM test1;

取 ntile = 1 的记录，就是我们想要的结果！
四、ROW_NUMBER 函数

ROW_NUMBER() 从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列

ROW_NUMBER() 的应用场景非常多，比如获取分组内排序第一的记录、获取一个session中的第一条refer等。

SELECT cookieid,createtime,pv,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn  
FROM test1;

五、RANK 和 DENSE_RANK 函数

RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位
DENSE_RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位

我们把 rank、dense_rank、row_number三者对比，这样比较清晰：

SELECT cookieid,createtime,pv,
RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rank1,
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS d_rank2,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS rn3
FROM test1

六、CUME_DIST 函数

cume_dist 返回小于等于当前值的行数/分组内总行数

比如，我们可以统计小于等于当前薪水的人数，所占总人数的比例

SELECT cookieid,createtime,pv,
round(CUME_DIST() OVER(ORDER BY pv),2) AS cd1,
round(CUME_DIST() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv),2) AS cd2  
FROM test1;

注：cd1没有partition,所有数据均为1组！
七、PERCENT_RANK 函数

percent_rank 分组内当前行的RANK值-1/分组内总行数-1

注：一般不会用到该函数，可能在一些特殊算法的实现中可以用到吧

SELECT  cookieid,createtime,pv,
PERCENT_RANK() OVER(ORDER BY pv) AS rn1
from test1

八、LAG 和 LEAD 函数

LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值

第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）

SELECT cookieid,createtime,pv,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAG(createtime,1,'1970-01-01') OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS lag1,
LAG(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS lag2
FROM test1;

LEAD 函数则与 LAG 相反：
LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值

第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）
九、FIRST_VALUE 和 LAST_VALUE 函数

FIRST_VALUE 取分组内排序后，截止到当前行，第一个值

SELECT cookieid,createtime,pv,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
FIRST_VALUE(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS first  
FROM test1;

LAST_VALUE 函数则相反：
LAST_VALUE 取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值

这两个函数还是经常用到的（往往和排序配合使用），比较实用！

扩展阅读：http://lxw1234.com/archives/category/hive

 

三、Hive 中几种排序方法的区别与比较

Hive 中 Order by, Sort by ,Dristribute by,Cluster By 的作用和用法

1. order by

set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值)

set hive.mapred.mode=strict;

 order by 和数据库中的Order by 功能一致，按照某一项 & 几项 排序输出。

 与数据库中 order by 的区别在于在hive.mapred.mode = strict 模式下 必须指定 limit 否则执行会报错。

 hive> select * from test order by id;     

FAILED: Error in semantic analysis: 1:28 In strict mode, if ORDER BY is specified, LIMIT must also be specified. Error encountered near token 'id'

 原因： 在order by 状态下所有数据会到一台服务器进行reduce操作也即只有一个reduce，如果在数据量大的情况下会出现无法输出结果的情况，如果进行 limit n ，那只有  n * map number 条记录而已。只有一个reduce也可以处理过来。

 

2. sort by

sort by 不受 hive.mapred.mode 是否为strict ,nostrict 的影响

 sort by 的数据只能保证在同一reduce中的数据可以按指定字段排序。

 使用sort by 你可以指定执行的reduce 个数 （set mapred.reduce.tasks=） 这样可以输出更多的数据。

对输出的数据再执行归并排序，即可以得到全部结果。

注意：可以用limit子句大大减少数据量。使用limit n后，传输到reduce端（单机）的数据记录数就减少到n* （map个数）。否则由于数据过大可能出不了结果。

 http://www.alidata.org/archives/622

 

3. distribute by

 按照指定的字段对数据进行划分到不同的输出reduce  / 文件中。

 insert overwrite local directory '/home/hadoop/out' select * from test order by name distribute by length(name);  

 此方法会根据name的长度划分到不同的reduce中，最终输出到不同的文件中。 

 length 是内建函数，也可以指定其他的函数或这使用自定义函数。

  

4. Cluster By

 cluster by 除了具有 distribute by 的功能外还兼具 sort by 的功能。 

 倒序排序，且不能指定排序规则。 asc  或者 desc。