Hadoop: the definitive guide 第三版 拾遗 第十二章 之HiveQL命令大全

HiveQL是一种类似SQL的语言, 它与大部分的SQL语法兼容, 但是并不完全支持SQL标准, 如HiveQL不支持更新操作, 也不支持索引和事务, 它的子查询和join操作也很局限, 这是因其底层依赖于Hadoop云平台这一特性决定的, 但其有些特点是SQL所无法企及的。例如多表查询、支持create table as select和集成MapReduce脚本等。

Hive的数据类型和常用的HiveQL操作

1.hive client命令

a.hive命令参数

-e: 命令行sql语句
-f: SQL文件
-h, --help: 帮助
--hiveconf: 指定配置文件
-i: 初始化文件
-S, --silent: 静态模式（不将错误输出）
-v,--verbose: 详细模式

b.交互模式

hive> show tables; #查看所有表名
hive> show tables  'ad*'  #查看以'ad'开头的表名
hive> set 命令 #设置变量与查看变量；
hive> set -v #查看所有的变量
hive> set hive.stats.atomic #查看hive.stats.atomic变量
hive> set hive.stats.atomic=false #设置hive.stats.atomic变量
hive> dfs  -ls #查看hadoop所有文件路径
hive> dfs  -ls /user/hive/warehouse/ #查看hive所有文件
hive> dfs  -ls /user/hive/warehouse/ptest #查看ptest文件
hive> source file <filepath> #在client里执行一个hive脚本文件
hive> quit #退出交互式shell
hive> exit #退出交互式shell
hive> reset #重置配置为默认值
hive> !ls #从Hive shell执行一个shell命令

2.操作及函数

查看函数：
hive> show  functions;   
正则查看函数名：
show  functions  'xpath.*';  
查看具体函数内容：
describe function xpath; | desc function  xpath;

3.字段类型

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

4.表类型

hive表大致分为普通表、外部表、分区表三种。
a.普通表

创建表
hive> create table tb_person(id int, name string);

创建表并创建分区字段ds
hive> create table tb_stu(id int, name string) partitioned by(ds string);

查看分区
hive> show  partitions tb_stu;

显示所有表
hive> show tables;

按正则表达式显示表，
hive> show tables 'tb_*';

表添加一列
hive> alter table tb_person add columns (new_col int);

添加一列并增加列字段注释
hive> alter table tb_stu add columns (new_col2 int comment 'a comment');

更改表名
hive> alter table tb_stu rename to tb_stu;

删除表(hive只能删分区，不能删记录或列 )
hive> drop table tb_stu;

对于托管表, drop 操作会把元数据和数据文件删除掉, 对于外部表, 只是删除元数据。如果只要删除表中的数据, 保留表名可以在 HDFS 上删除数据文件:
hive> dfs –rmr /user/hive/warehouse/mutill1/*

将本地/home/hadoop/ziliao/stu.txt文件中的数据加载到表中, stu.txt文件数据如下：
1 zhangsan
2 lisi
3 wangwu

将文件中的数据加载到表中
hive> load data local inpath '/home/hadoop/ziliao/stu.txt' overwrite into table tb_person;
加载本地数据，同时给定分区信息
hive> load data local inpath '/home/hadoop/ziliao/stu.txt' overwrite into table tb_stu partition (ds='2008-08-15');
备注：如果导入的数据在 HDFS 上,则不需要 local 关键字。托管表导入的数据文件可在数据仓库目录“user/hive/warehouse/<tablename>”中看到。

查看数据
hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/tb_stu
hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/tb_person
b.外部表
external关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径(location)，hive创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。
eg. 创建外部表：
create external table tb_record(col1 string, col2 string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/user/hadoop/input';
这样表tb_record的数据就是hdfs://user/hadoop/input/* 的数据了。

c.分区表
分区是表的部分列的集合, 可以为频繁使用的数据建立分区, 这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表, 这对于提高查找效率很有帮助。
创建分区：create table log(ts bigint,line string) partitioned by(name string);
插入分区：insert overwrite table log partition(name='xiapi') select id from userinfo where name='xiapi';
查看分区：show  partitions log;
删除分区: alter table ptest drop partition (name='xiapi')
备注:通常情况下需要先预先创建好分区,然后才能使用该分区。还有分区列的值要转化为文件夹的存储路径,所以如果分区列的值中包含特殊值,如 '%', ':', '/', '#',它将会被使用%加上 2 字节的 ASCII 码进行转义。

5. sql操作及桶

1). 创建表
首先建立三张测试表:
userinfo表中有两列,以tab键分割,分别存储用户的id和名字name;
classinfo表中有两列,以tab键分割,分别存储课程老师teacher和课程名classname;
choice表中有两列,以tab键分割,分别存储用户的userid和选课名称classname(类似中间表)。

创建测试表:
hive> create table userinfo(id int,name string) row format delimited fields terminated by '\t';
hive> create table classinfo(teacher string,classname string) row format delimited fields terminated by '\t';
hive> create table choice(userid int,classname string) row format delimited fields terminated by '\t';
注意：'\t'相当于一个tab键盘。
显示刚才创建的数据表:
hive> show tables;

2). 导入数据
建表后,可以从本地文件系统或 HDFS 中导入数据文件,导入数据样例如下:
userinfo.txt内容如下(数据之间用tab键隔开)：
1    xiapi
2    xiaoxue
3    qingqing

classinfo.txt内容如下(数据之间用tab键隔开)：
jack    math
sam    china
lucy    english

choice.txt内容如下(数据之间用tab键隔开)：
1    math
1    china
1    english
2    china
2    english
3    english
首先在本地“/home/hadoop/ziliao”下按照上面建立三个文件, 并添加如上的内容信息。

3. 按照下面导入数据。
hive> load data local inpath '/home/hadoop/ziliao/userinfo.txt' overwrite into table userinfo;
hive> load data local inpath '/home/hadoop/ziliao/classinfo.txt' overwrite into table classinfo;
hive> load data local inpath '/home/hadoop/ziliao/choice.txt' overwrite into table choice;
查询表数据
hive> select * from userinfo;
hive> select * from classinfo;
hive> select * from choice;
4. 分区

a.创建分区
hive> create table ptest(userid int) partitioned by (name string) row format delimited fields terminated by '\t';
b.准备导入数据
xiapi.txt内容如下(数据之间用tab键隔开)：
1    
c.导入数据
hive> load data local inpath '/home/hadoop/ziliao/xiapi.txt' overwrite into table ptest partition (name='xiapi');
d.查看分区
hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/ptest/name=xiapi;
e.查询分区
hive> select * from ptest where name='xiapi';
f.显示分区
hive> show partitions ptest;
g.对分区插入数据(每次都会覆盖掉原来的数据):
hive> insert overwrite table ptest partition(name='xiapi') select id from userinfo where name='xiapi';
h.删除分区
hive> alter table ptest drop partition (name='xiapi')

5.桶
可以把表或分区组织成桶, 桶是按行分开组织特定字段, 每个桶对应一个 reduce 操作。在建立桶之前, 需要设置“hive.enforce.bucketing”属性为 true, 使 Hive 能够识别桶。在表中分桶的操作如下:
hive> set hive.enforce.bucketing=true;
hive> set hive.enforce.bucketing;
hive.enforce.bucketing=true;
hive> create table btest2(id int, name string) clustered by(id) into 3 buckets row format delimited fields terminated by '\t';
向桶中插入数据, 这里按照用户 id 分了三个桶, 在插入数据时对应三个 reduce 操作,输出三个文件。
hive> insert overwrite table btest2 select * from userinfo;

查看数据仓库下的桶目录,三个桶对应三个目录。
hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/btest2;

Hive 使用对分桶所用的值进行 hash,并用 hash 结果除以桶的个数做取余运算的方式来分桶,保证了每个桶中都有数据,但每个桶中的数据条数不一定相等,如下所示。
hive>dfs -cat /user/hive/warehouse/btest2/*0_0;
hive>dfs -cat /user/hive/warehouse/btest2/*1_0;
hive>dfs -cat /user/hive/warehouse/btest2/*2_0;
分桶可以获得比分区更高的查询效率,同时分桶也便于对全部数据进行采样处理。下面是对桶取样的操作。
hive>select * from btest2 tablesample(bucket 1 out of 3 on id);

6. 多表插入

多表插入指的是在同一条语句中, 把读取的同一份元数据插入到不同的表中。只需要扫描一遍元数据即可完成所有表的插入操作, 效率很高。多表操作示例如下。
hive> create table mutill as select id,name from userinfo; #有数据
hive> create table mutil2 like mutill; #无数据，只有表结构
hive> from userinfo insert overwrite table mutill
      select id,name insert overwrite table mutil2 select count(distinct id),name group by name;

7.  连接

连接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。
例如, 检索userinfo和choice表中标识号相同的所有行。
hive> select userinfo.*, choice.* from userinfo join choice on(userinfo.id=choice.userid);
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。
hive> select userinfo.*, choice.* from userinfo left outer join choice on(userinfo.id=choice.userid);
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。
hive> select userinfo.*, choice.* from userinfo right outer join choice on(userinfo.id=choice.userid);
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。
hive> select userinfo.*, choice.* from userinfo full outer join choice on(userinfo.id=choice.userid);
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。
hive> select userinfo.* from userinfo left semi join choice on (userinfo.id=choice.userid);

8. 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。如下语句在 from 子句中嵌套了一个子查询(实现了对教课最多的老师的查询)。
hive>select teacher,MAX(class_num)
         from (select teacher, count(classname) as class_num from classinfo group by teacher)  subq
         group by teacher;

9.  视图操作

目前,只有 Hive0.6 之后的版本才支持视图。
Hive 只支持逻辑视图, 并不支持物理视图, 建立视图可以在 MySQL 元数据库中看到创建的视图表, 但是在 Hive 的数据仓库目录下没有相应的视图表目录。
当一个查询引用一个视图时, 可以评估视图的定义并为下一步查询提供记录集合。这是一种概念的描述, 实际上, 作为查询优化的一部分, Hive 可以将视图的定义与查询的定义结合起来,例如从查询到视图所使用的过滤器。
在视图创建的同时确定视图的架构,如果随后再改变基本表(如添加一列)将不会在视图的架构中体现。如果基本表被删除或以不兼容的方式被修改,则该视图的查询将被无效。
视图是只读的,不能用于 LOAD/INSERT/ALTER。
视图可能包含 ORDER BY 和 LIMIT 子句,如果一个引用了视图的查询也包含这些子句,那么在执行这些子句时首先要查看视图语句,然后返回结果按照视图中的语句执行。
以下是创建视图的例子:
hive> create view teacher_classsum as select teacher, count(classname)  from classinfo group by teacher;
删除视图：
hive>drop view teacher_classnum;

10. 函数

创建函数
hive> create temporary function function_name as class_name
该语句创建一个由类名实现的函数。在 Hive 中用户可以使用 Hive 类路径中的任何类,用户通过执行 add files 语句将函数类添加到类路径,并且可持续使用该函数进行操作。
删除函数
注销用户定义函数的格式如下:
hive> drop temporary function function_name;

HiveQL常见问题解答

1.当hive执行join内存溢出时，可以修改hive的配置文件hive-site.xml，增大内存，如下：

•< property >
•< name >mapred.child.java.opts< /name >
•< value >-Xmx 1024m < /value >
•< /property >
2.hive默认建表时的路径也可以在hive-site.xml里配置，如下:

•< property >
•< name >hive.metastore.warehouse.dir< /name >
•< value >/user/hive/warehouse< /value >
•< description >location of default database for the warehouse< /description >
•< /property >
3.执行join操作的时候，尽量把小表放前面，大表放前面可能会因为内存溢出而出错

4.对分区表进行操作需要对分区进行过滤（如：ds=$yday）。 特别是在JOIN操作的时候，分区过滤（如：ds=$yday）需要放到 ON语句 或子查询 里面。不能放到ON后面的WHERE里，这样会扫描所有表，最后才判断分区。也就是说程序会先执行JOIN操作，才会执行最后的WHERE操作。

5.在JOIN操作中，后面被连续JOIN且同一字段，只会执行一个mapreduce操作。

SELECT * FROM a LEFT OUTER JOIN b ON a.t=b.t LEFT OUTER JOIN c ON a.t=c.t; 推荐的

SELECT * FROM a LEFT OUTER JOIN b ON a.t=b.t LEFT OUTER JOIN c ON b.t=c.t; 效率低下的

6.当一个大表和一个很小的表进行JOIN操作的时候，使用MAPJOIN操作，这样会把小表读入内存进行JOIN，只需要一个map操作JOIN就完成了

select /*+ mapjoin(a)*/ a.c1,b.c2,b.c3 from a join b on a.c4=b.c4;

7.通过设置hive.merge.mapfiles可以关闭hive对于扫描表的优化，但有时候会提高效率。默认值为true。可以视情况设置：只含有SELECT的语句 或 MAPJOIN 推荐使用

8.ALTER TABLE a SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = ''); 可以使结果表不出现\N字符串，而用空串代替