一、DDL操作
1、修改表
1、1增加分区
--一次添加一个分区
alter table tablename add partition (dt='20000202') location '要填在的表在hafs上的实际路径';
--一次添加多个分区
alter table tabelname add
partition (year='2019',month='09',day='18') location '表的路径/year=2019/month=09/day=18'
partition (yaer='2018',month='09',day='17') location '标的路径/yaer=2018/month=09/day=17';
1、2删除分区
alter table tablename drop if exists partition (guojia='china');2、显示命令
-- 查看分区
show partition tablename;
-- 查看表信息
desc extended tablename;
-- 查看表信息（格式化美观）
desc formatted tablename;
-- 查看数据库相关信息
describe database databasename;二、DML操作
1、数据加载的三种方式
1）hdfs dfs -put
2) load data local inpath 'filepath'
3) insert + select
Load
-- 语法格式
load data [local] inpath 'filepath' [overwrite] into table tablename [partition(formatted )];
1、local
如果指定了local 那么文件的路径就是在本地的文件路径
如果没有指定local 那么filepath将会是hdfs中的路径
2、overwrite
如果添加 那么将会把目标表中的数据删除
如果不添加 那么数据将会在目标表的后面追加数据insert
-- hive中国insert主要是和select一起使用的
insert overwrite table tablename select * from tablename;
-- 可以将查询出来的数据添加到原表中 这就相当于自我复制了一分数据
from tablename
insert overwrite table tablename1 [partition (...)]
select语句
insert overwrite table tablename2 [partition (....)]
select语句
-- 动态分区插入select
-- 基本的select操作
-- 语法结构
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
JOIN table_other ON expr
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list [HAVING condition]]
[CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list]
]
[LIMIT number]
1、order by会对全局的数据进行排序
2、sort by 其在数据进入reduce前完成排序
3、distribute by（字段） 根据指定的字段将数据分发到不同的分区，分发算法是hash散列
4、cluster（字段） = 2 + 3
-- 如果distribute 和sort的字段相同 此时就相当于cluster by = distribute by + sort by
2、hive join
-- inner join 内连接 两张表都满足的数据
-- left join 左连接 以左表为主表 主表的数据都显示
-- left semi join 显示左表的数据部分
-- join 发生在where句子之前
三、hive的参数配置
1、hive shell 命令行
因为在hive中输入很多命令的时候是很不方便的 这时就要针对这一方面进行一个补充
输入$HIVE_HOME/bin/hive -H 或者-help来查看命令
1、 -i 初始化HQL文件
2、 -e 从命令行来执行指定的HQL
3、 -f 执行HQL脚本 把相应的脚本程序上传到本地
4、 -v 输出执行的HQL语句到控制台
eg：
$HIVE_HOME/bin/hive -e 'select * from tab1 a'
$HIVE_HOME/bin/hive -f /home/my/hive-script.sql
$HIVE_HOME/bin/hive -f hdfs://<namenode>:<port>/hive-script.sql
$HIVE_HOME/bin/hive -i /home/my/hive-init.sql
四、函数入门
1、条件函数
-- if函数
语法：if(bolean testcondition, T valuetrue, T value);
当条件testCondition为true时 返回valuetrue，否则返回value
-- 非空查找函数 coalesce
说明：返回参数中的第一个非空值
eg：hive> select COALESCE(null,'100','50′) from dual;
-- 条件判断函数
语法：case a when b then c [when d then e]* [else f] end;2、字符串函数
-- 字符串长度函数：length
-- 反转函数：reverse
-- 连接函数：concat
-- 带分隔符连接函数：concat——ws
-- 字符串截取函数： substr
-- 转大写函数：upper
-- 转小写函数：lower
-- 去空格函数：trim
-- 左边去空格函数：ltrim
-- 右边去空格函数：rtrim
-- 正则表达式替换函数：regexp replace
-- 正则表达式解析函数：regexp extract
-- URL解析函数：parse url
-- json解析函数：get json object
3、Hive自定义函数
当hive提供的内置函数无法满足业务需求的时候就要使用自定义函数
3.1自定函数的分类
1）UDF（ User-Defined-Function） 普通函数 一进一出
2）UDAF（ User-Defined Aggregation Function） 聚合函数，多进一出
3）UDTF（ User-Defined Table-Generating Functions） 表生成函数 一进多出
3.2 UDF开发实例
1）新建maven项目
2）添加 hive-exec-1.2.1.jar 和 hadoop-common-2.7.4.jar 依赖
3）写一个java类 继承UDF 并重载 evaluate 方法
4）打成 jar 包上传到服务器
5）将jar包添加到hive的classpath hive>add JAR /home/hadoop/udf.jar;
6）创建临时函数与开发好的java class 关联
create temporary function 函数名 as 'cn.itcast.bigdata.udf.类名'; |
7）在hql中使用自定义的函数 select 上面定义的函数名(name),age from 表名；
4、Hive特殊分隔符处理
hive 读取数据的机制
首先用 InputFormat<默认是： org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat >的一
个具体实现类读入文件数据，返回一条一条的记录（可以是行，或者是你逻辑中的“行”）
然后利用 SerDe<默认： org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe>
的一个具体实现类，对上面返回的一条一条的记录进行字段切割
eg：
01||zhangsan
02||lisi
可用使用 RegexSerDe 通过正则表达式来抽取字段
drop table t_bi_reg;
create table t_bi_reg(id string,name string)
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
with serdeproperties(
'input.regex'='(.*)\\|\\|(.*)',
'output.format.string'='%1$s %2$s'
)
stored as textfile;
hive>load data local inpath '/root/hivedata/bi.dat' into table t_bi_reg;
hive>select * from t_bi_reg;
其中：
input.regex：输入的正则表达式
表示 || 左右两边任意字符被抽取为一个字段
output.format.string：输出的正则表达式
%1$s %2$s 则分别表示表中的第一个字段、第二个地段
注意事项：
a、使用 RegexSerDe 类时，所有的字段必须为 string
b、 input.regex 里面，以一个匹配组，表示一个字段5、函数高阶特性
5.1UDTF函数- explode
UDTF 函数，用户自定义表生成函数。可以将一行转成一行多列，也可以将一行转成多行多列，使用频率较高。 除了用户可以自定义这样的函数之外， hive也自带了很多 UDTF 函数， 便于在各种场合针对数据进行解析分析。
explode 函数就是 hive 内置的一个 UDTF 函数。 其可以将一个 array 或者 map类型的字段展开，其中 explode(array)使得结果中将 array 列表里的每个元素生成一行； explode(map)使得结果中将 map 里的每一对元素作为一行， key 为一列，value 为一列。
一般情况下，直接使用 explode 即可，也可以根据需要结合 lateral view。
使用：
-- 准备数据：
001,allen,usa|china|japan,1|3|7
002,kobe,usa|england|japan,2|3|5
-- 创建表和导入数据
create table test_message (id int,name string,location array<string>,city array<string>) row format delimited fields terminated by "," collection items terminated by "|";
load data local inpath "数据文件的路径" into table test_message;
-- 查看元素
select explode(location) from test_message;
注意：
select name,explode(location) from test_message; 报错
当使用UDTF函数的时候,hive只允许对拆分字段进行访问的。结果：
5.2 lateral view函数（列转行）
lateral view为侧视图 ，意义是为了配合UDTF来使用，把莫一行数据拆分成多行数据，不加lateral view的UDTF只能提取单个字段拆分，并不能塞回原来数据表中，加上lateral view就可以将拆分的单个字段数据与原始表数据关联上。
注意：在使用lateral view的时候需要制定视图别名和生成的新列别名
-- 如果不加lateral view 就会只是提取单个字段的数据对其进行拆分
-- 如果加入lateral view的时候就可以将拆分的单个字段的数据和源数据进行关联
eg:
select * from 真实表名 lateral view explode(loction) 虚拟表的别名;
select t.id,t.name,subview.aaa from test_message t lateral view explode(location) subview as aaa;结果：
5.3 行转列 多行转单列
需要使用的hive内置函数
concat_ws(参数1，参数2，参数3.。。。。)用于进行字符创的拼接 拼接的时候每个参数的中间使用参数1的内容进行分割
collect_set(col3)
他的主要作用就是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型的字段，如果不想去重可用 collect_list（）
数据：
a,b,1
a,b,2
a,b,3
c,d,4
c,d,5
c,d,6
创建表：
create table row2col_1(col1 string,col2 string,col3 int) row format delimited fileds terminated by ',';
加载数据：
load data local inpath '文件路径' into table row2col_1;
select collect_set(col3) from row2col_1；
--将col3的所有数据放到一个集合中（去重）
[1,2,3,4,5,6]
select collect_set(col3) from row2col_1 group by col1,col2;
--根据col1,col2进行分组，只有第一列和第二列都相同，认为是同一组
[1,2,3]
[4,5,6]
select col1,col2, collect_set(col3) from row2col_1 group by col1,col2;
--行转列
a b [1,2,3]
c d [4,5,6]
select col1,col2, concat_ws(',',collect_set(cast(col3 as string))) as col3 from row2col_1 group by col1,col2;
a b 1,2,3
c d 4,5,6
cast(col3 as string)
collect_set(字符串类型的col3)
concat_ws(',',['col3'])5.4 reflect函数
reflect函数可以支持在sql中调用java中的自带函数，秒杀一切udf函数
5.4.1 使用java.lang.math当中的max求两列中最大值
-- 创建表
create table test_udf(col1 int,col2 int) row format delimited fields terminated by ',';
-- 准备数据
test——udf.txt
1,2
4,3
6,4
7,5
5,6
--加载数据
load data local inpath 'test——udf.txt在本地的路径' into table test_udf;
-- 求最大值
select reflect("java.lang.Math","max",col1,col2) from test_udf;
--1.使用java中的哪个类
--2.类中的方法
--3.方法中的参数5.4.2 不同记录执行不同的 java 内置函数
-- 创建表
create table test_udf2(class_name string,method_name string,col1 int,col2 int) row format delimited fields terminted by ',';
--准备数据 test_udf2.txt
java.lang.Math,min,1,2
java.lang.Math,max,2,3
--加载数据
load data local inpath 'test_udf2.txt文件所在的路径' into table test_ud2;
-- 执行查询
select reflect(class_name,method_name,col1,col2) from test_udf2;
6 、json 数据解析 （原声的js对象）
json数据解析总的来说有两方式来做；
1、将json数据已字符串的方式整个入hive表 ，然后通过使用udf 函数解析已经导入到hive中的数据，比如使用 LATERAL VIEW json_tuple 的方法，获取所需要的列名。
get_json_object(string json_string,string path)
json_tuple(string json_string,'属性1','属性2')
-- 数据
{
"id":1701439105,
"ids":[2154137571,3889177061,1496915057,1663973284],
"total_number":493
}
-- 创建表
create table if not exists tmp_json_test(json string) stored as testfile;
--加载数据
load data local inpath '数据文件所在的路径' overwrite into table tmp_json_test;
-- 查询数据
select get_json_object(t.json.'$.id'),get_json_object(t.json,'$.total_number') from tmp_json_test t;
或者
select json_tuple(json,'id','ids','total_number') from tmp_json_test; // 方便使用2、在导入之前将json拆成各个字段，导入hive表的数据已经解析过的，这将需要第三方的serde；
http:www.congiu.net/hive-json-serde/
add jar /root/hivedata/json-serde-1.3.7-jar-with-dependencies.jar;
create table tmp_json_array(id string,ids array<string>,total_number int)
row format SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
stored as textfile;
load data local inpath '/root/hivedata/json_test.txt' overwrite into table tmp_json_array;
注意：json表的创建依赖jar需要调整设置
<;
使用explode函数解析json数组
SELECT explode(split(regexp_replace(regexp_replace('[{"website":"www.baidu.com","name":"百度"},{"website":"google.com","name":"谷歌"}]', '\\]',''),'\\}\\,\\{','\\}\\;\\{'),'\\;'));
'[{"website":"www.baidu.com","name":"百度"},{"website":"google.com","name":"谷歌"}]'
1.将字符串变成数组
regexp_replace('[{"website":"www.baidu.com","name":"百度"},{"website":"google.com","name":"谷歌"}]', '\\]','')
regexp_replace（'字符串'，'字符串中包含的内容'，'替换的内容'）
'[{"website":"www.baidu.com","name":"百度"},{"website":"google.com","name":"谷歌"}'
regexp_replace('{"website":"www.baidu.com","name":"百度"},{"website":"google.com","name":"谷歌"}','\\}\\,\\{','\\}\\;\\{')
{"website":"www.baidu.com","name":"百度"};{"website":"google.com","name":"谷歌"}
split('{"website":"www.baidu.com","name":"百度"};{"website":"google.com","name":"谷歌"}',';');
'[{"website":"www.baidu.com","name":"百度"}','{"website":"www.baidu.com","name":"百度"}'
