Hive解释 hive解析

一、关于Hive

1.1、什么是Hive

Hive是基于Hadoop的数据仓库建模工具之一。

Hive可以使用类sql方言，对存储在hdfs上的数据进行分析和管理。传入一条交互式sql在海量数据中查询分析结果的工具。

1、Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。

2、Hive处理的数据存储在HDFS上。

3、Hive是将SQL语句转译成MapReduce任务，在yarn上执行。

1.2、Hive的优缺点

优点：

1、支持SQL语法查询，不用写复杂的MapReduce程序，易于上手 。

2、基于MapReduce算法，处理大数据，优势明显。

3、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。

缺点：

1、Hive的执行延迟比较高，因为启动并运行一个MapReduce程序本身需要消耗非常多的资源；因此Hive常用于数据分析，适用于对实时性要求不高的场合。

2、Hive的HQL语句表达能力有限， 比如，迭代式算法无法表达、数据挖掘方面不擅长。

3、Hive处理小数据没有优势。

4、Hive 的效率比较低

（1）Hive 自动生成的 MapReduce 作业，通常情况下不够智能化

（2）Hive 调优比较困难，粒度较粗 （hql根据模板转成mapreduce，不能像自己编写mapreduce一样精细，无法控制在map处理数据还是在reduce处理数据）

1.3、Hive的整体架构

1、用户接口：Client

CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问 hive）

2、元数据：Metastore

        元数据包括表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是 外部表）、表的数据所在目录等。  

默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore

3、驱动器：Driver 

1） 解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如ANTLR；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。

2） 编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。

3） 优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。

4） 执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是 MR/Spark。

        Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。

二、Hive安装 

三、Hive操作

1、建表 

create table students
 (
     id bigint,
     name string,
     age int,
     gender string,
     clazz string
 )
 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','// 必选，指定列分隔符 
 LOCATION '/input1'; // 指定Hive表的数据的存储位置，一般在数据已经上传到HDFS，想要直接使用，会指定Location，通常Locaion会跟外部表一起使用，内部表一般使用默认的location

2、加载数据 

1、加载HDFS上的数据

load data inpath '/input1/students.txt' into table students;
// 将HDFS上的/input1目录下面的数据移动至 students表对应的HDFS目录下 ；原本目录下数据就没了。

2、加载本地数据 

// 清空表
 truncate table students;
 // 加上 local 关键字 可以将Linux本地目录下的文件 上传到 hive表对应HDFS 目录下 原文件不会被删除
 load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' into table students;
 // overwrite 覆盖加载
 load data local inpath '/usr/local/soft/data/students.txt' overwrite into table students;

3、内部表与外部表 

内部表：默认建表是内部表，内部表数据由Hive自身管理；删除内部表会直接删除表的元数据和存储数据 

外部表：建表使用external修饰的为外部表，外部表数据由HDFS管理； 删除外部表只会删除表的元数据，HDFS上的数据文件不会被删除。

四、Hive函数 

1、count(*)、count(1) 、count('字段名') 区别

从执行结果来看

• count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL 最慢的
• count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL 最快的
• count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计 仅次于count(1)

从执行效率来看

• 如果列为主键，count(列名)效率优于count(1)
• 如果列不为主键，count(1)效率优于count(列名)
• 如果表中存在主键，count(主键列名)效率最优
• 如果表中只有一列，则count(*)效率最优
• 如果表有多列，且不存在主键，则count(1)效率优于count(*)

在工作中如果没有特殊的要求，就使用count(1)来进行计数。

2、Hive中执行顺序 

1.from
2.join on 或 lateral view explode(需炸裂的列) tbl as 炸裂后的列名
3.where
4.group by
5.聚合函数 如Sum() avg() count(1)等
6.having 在此开始可以使用select中的别名
7.select 若包含over（）开窗函数，此时select中的内容作为窗口函数的输入，窗口中所选的数据范围也是在group by，having之后，并不是针对where后的数据进行开窗，这点要注意。需要注意开窗函数的执行顺序及时间点。
8.distinct
9.order by
10.limit

3、常用函数 

1、where 条件里不支持不等式子查询，实际上是支持 in、not in、exists、not exists ；当比较条件时可添加一列如"1 as cid"，让两表进行join，在进行比较。 

2、Hive中对大小写不敏感

3、Hive中对null值进行计算时，都会变成null；可用nvl()函数将null变为0进行计算；

eg：select id,nvl(x,0) from vels; //x为null就是0

判断null时，可用 is null 进行判断

4、使用explain查看SQL执行计划；（explain select ... from...）

查看更加详细的计划可加上extended；（explain extended select ... from...）

5、数值计算

       

取整函数(四舍五入)：round
         向上取整：ceil
         向下取整：floor

6、条件函数

if：

if(表达式,如果表达式成立的返回值,如果表达式不成立的返回值)  
if(1>0,1,0)        //1

case when:

select  score
         ,case when score>120 then '优秀'
               when score>100 then '良好'
               when score>90 then '及格'
         else '不及格'
         end as pingfen
 from score limit 20;注意：END只是作为条件的结束语句，后面字段为别名，没有特殊含义

7、日期函数 

current_date ：当前日期
date_add：加        date_add('2022-6-8',1)
date_sub：减        date_sub('2022-6-8',1)
datediff：日期相减        datediff('2022-6-8','2022-6-7')
unix_timestamp：获取当前unix时间戳        unix_timestamp()
from_unixtime：转化unix时间戳到当前时区的时间格式
eg:from_unixtime(135447443,'YYYY-MM-dd')
结合可得到转换日期格式（将时间转为时间戳，再将时间戳转为指定格式）：
unix_timestamp('2022/06/08','yyyy/MM/dd')
from_unixtime(unix_timestamp('2022/06/08','yyyy/MM/dd'),'YYYY-MM-dd')

8、字符串函数 

concat：字符串拼接        concat('123','456')        //123456
                                         concat('123','456',null)        //null
concat_ws：指定分隔符拼接（如果有null，会自动忽略）
select concat_ws('~','2022-6-8','2022-6-9');

substring()：截取（从1开始计数）        substring('字符串',1,2)        从1位置截取，截取2位
split：切分        split('a,b,c',',')        以','切分
explode：一行转多行        explode(split('a,b,c',','))

4、聚合窗口函数

sum(求和)
min(最小)
max(最大)
avg(平均值)
count(计数)

lag(获取当前行上一行的数据）

-- 聚合格式
 select sum(字段名) over([partition by 字段名] [ order by 字段名]) as 别名 from 表名;sum(score) over(partition by subject order by score rows between 1 preceding and 1 following) as sum6
CURRENT ROW：当前行
n PRECEDING：往前n行数据
n FOLLOWING：往后n行数据
UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点

5、排序开窗函数

• RANK() 排序相同时会重复，总数不会变
• DENSE_RANK() 排序相同时会重复，总数会减少
• ROW_NUMBER() 会根据顺序计算
• PERCENT_RANK()计算给定行的百分比排名。可以用来计算超过了百分之多少的人(当前行的rank值-1)/(分组内的总行数-1)

-- 排序窗口格式

select rank() over([partition by 字段名] [ order by 字段名]) as 别名 from 表名;