HIve中的查询语句

Hive中的查询语句

1. 基础语法

1）官网地址

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select

2）查询语句语法：

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
  FROM table_reference       -- 从什么表查
  [WHERE where_condition]    -- 过滤
  [GROUP BY col_list]        -- 分组查询
  [HAVING col_list]          -- 分组后过滤
  [ORDER BY col_list]        -- 排序
  [CLUSTER BY col_list| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]]
  [LIMIT number]                -- 限制输出的行数

2. 基本查询（Select…From）

2.1 数据准备

（0）原始数据

①在/opt/module/datas/路径上创建dept.txt文件

vim dept.txt

并赋值如下内容：

部门编号 部门名称 部门位置id

10	行政部	1700
20	财务部	1800
30	教学部	1900
40	销售部	1700

②在/opt/module/datas/路径上创建emp.txt文件

vim emp.txt

并赋值如下内容：
员工编号 姓名 岗位 薪资 部门

7369	张三	研发	800.00	30
7499	李四	财务	1600.00	20
7521	王五	行政	1250.00	10
7566	赵六	销售	2975.00	40
7654	侯七	研发	1250.00	30
7698	马八	研发	2850.00	30
7782	金九	\N	2450.0	30
7788	银十	行政	3000.00	10
7839	小芳	销售	5000.00	40
7844	小明	销售	1500.00	40
7876	小李	行政	1100.00	10
7900	小元	讲师	950.00	30
7902	小海	行政	3000.00	10
7934	小红明	讲师	1300.00	30

（1）创建部门表

create table if not exists dept(
    deptno int,    -- 部门编号
    dname string,  -- 部门名称
    loc int        -- 部门位置
)
row format delimited fields terminated by '\t';

（2）创建员工表

create table if not exists emp(
    empno int,      -- 员工编号
    ename string,   -- 员工姓名
    job string,     -- 员工岗位（大数据工程师、前端工程师、java工程师）
    sal double,     -- 员工薪资
    deptno int      -- 部门编号
)
row format delimited fields terminated by '\t';

（3）导入数据

load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into table dept;
load data local inpath '/opt/module/datas/emp.txt' into table emp;

注意：路径要正确。

2.2 全表和特定列查询

1）全表查询

查询表中的所有数据：

select * from emp;

2）选择特定列查询

查询员工表的员工编号、员工姓名字段：

select empno, ename from emp;

注意：

（1）SQL 语言大小写不敏感。

（2）SQL 可以写在一行或者多行。

（3）关键字不能被缩写也不能分行。

（4）各子句一般要分行写。

（5）使用缩进提高语句的可读性。

2.3 列别名

1）为什么要给列起别名？

• 便于理解
• 如果查询的字段有重名的情况，可以用起别名的方法来区分

2）如何给列其别名？

• SELECT 字段 AS 别名 FROM 表名;
• SELECT 字段 别名 FROM 表名;

3）案例实操

查询名称和部门。

select 
    ename AS name, 
    deptno dn 
from emp;

2.4 Limit语句

典型的查询会返回多行数据。limit子句用于限制返回的行数。

# 查看前5条数据
select * from emp limit 5;

select * from emp limit 2,3; -- 表示从第2行开始，向下抓取3行

2.5 Where语句

使用where子句，将不满足条件的行过滤掉。

案例：查询出薪水大于1000的所有员工。

select * from emp where sal > 1000;

注意：where子句中不能使用字段别名。

在Hive中，不能在 WHERE 子句中直接使用字段别名，这是因为 Hive 的语法顺序限制了 WHERE 子句的启动时间早于 SELECT 子句中列别名的解析时间，所以在 WHERE 子句中，列别名是未知的。

可以使用子查询或者使用HAVING子句替代在 WHERE 子句中使用字段别名的方法。

2.6 关系运算函数

1）基本语法

如下操作符主要用于where和having语句中。

2.7 逻辑运算函数

1）基本语法（and/or/not）

2）案例实操

（1）查询薪水大于1000，部门是30

select 
    * 
from emp 
where sal > 1000 and deptno = 30;

（2）查询薪水大于1000，或者部门是30

select 
    * 
from emp 
where sal>1000 or deptno=30;

（3）查询除了20部门和30部门以外的员工信息

select 
    * 
from emp 
where deptno not in(30, 20);

2.8 聚合函数

1）语法

• count(*)，表示统计所有行数，包含null值；
• count(某列)，表示该列一共有多少行，不包含null值；
• max()，求最大值，不包含null，除非所有值都是null；
• min()，求最小值，不包含null，除非所有值都是null；
• sum()，求和，不包含null。
• avg()，求平均值，不包含null。

2）案例实操

（1）求总行数（count）

select count(*) cnt from emp;

hive sql执行过程：

（2）求工资的最大值（max）

select max(sal) max_sal from emp;

hive sql执行过程：

（3）求工资的最小值（min）

select min(sal) min_sal from emp;

hive sql执行过程：

（4）求工资的总和（sum）

select sum(sal) sum_sal from emp;

hive sql执行过程：

（5）求工资的平均值（avg）

select avg(sal) avg_sal from emp;

hive sql执行过程：

3 分组

3.1 Group By语句

Group By语句通常会和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列队结果进行分组，然后对每个组执行聚合操作。

1）案例实操：

（1）计算emp表每个部门的平均工资。

select 
    t.deptno, 
    avg(t.sal) avg_sal 
from emp t 
group by t.deptno;

hive sql执行过程：

（2）计算emp每个部门中每个岗位的最高薪水。

select 
    t.deptno, 
    t.job, 
    max(t.sal) max_sal 
from emp t 
group by t.deptno, t.job;

hive sql执行过程：

3.2 Having语句

1）having与where不同点

（1）where后面不能写分组聚合函数，而having后面可以使用分组聚合函数。

（2）having只用于group by分组统计语句。

2）案例实操

（1）求每个部门的平均薪水大于2000的部门

①求每个部门的平均工资。

select 
    deptno, 
    avg(sal) 
from emp 
group by deptno;

hive sql执行过程：

②求每个部门的平均薪水大于2000的部门。

select 
    deptno, 
    avg(sal) avg_sal 
from emp 
group by deptno  
having avg_sal > 2000;

hive sql执行过程：

4 Join语句

4.1 等值Join

Hive支持通常的sql join语句，但是只支持等值连接，不支持非等值连接。

1）案例实操

（1）根据员工表和部门表中的部门编号相等，查询员工编号、员工名称和部门名称。

select 
    e.empno, 
    e.ename, 
    d.dname 
from emp e 
join dept d 
on e.deptno = d.deptno;

hive sql执行过程：

4.2 表的别名

1）好处

（1）使用别名可以简化查询。

（2）区分字段的来源。

2）案例实操

合并员工表和部门表。

select 
    e.*,
    d.* 
from emp e 
join dept d 
on e.deptno = d.deptno;

4.3 内连接

内连接：只有进行连接的两个表中都存在与连接条件相匹配的数据才会被保留下来。

select 
    e.empno, 
    e.ename, 
    d.deptno 
from emp e 
join dept d 
on e.deptno = d.deptno;

4.4 左外连接

左外连接：join操作符左边表中符合where子句的所有记录将会被返回。

select 
    e.empno, 
    e.ename, 
    d.deptno 
from emp e 
left join dept d 
on e.deptno = d.deptno;

4.5 右外连接

右外连接：join操作符右边表中符合where子句的所有记录将会被返回。

select 
    e.empno, 
    e.ename, 
    d.deptno 
from emp e 
right join dept d 
on e.deptno = d.deptno;

4.6 满外连接

满外连接：将会返回所有表中符合where语句条件的所有记录。如果任一表的指定字段没有符合条件的值的话，那么就使用null值替代。

select 
    e.empno, 
    e.ename, 
    d.deptno 
from emp e 
full join dept d 
on e.deptno = d.deptno;

4.7 多表连接

注意：连接n个表，至少需要n-1个连接条件。例如：连接三个表，至少需要两个连接条件。

0）数据准备

在/opt/module/datas/下：

vim location.txt

部门位置id 部门位置

1700	北京
1800	上海
1900	深圳

1）创建位置表

create table if not exists location(
    loc int,           -- 部门位置id
    loc_name string   -- 部门位置
)
row format delimited fields terminated by '\t';

2）导入数据

load data local inpath '/opt/module/datas/location.txt' into table location;

3）多表连接查询

select 
    e.ename, 
    d.dname, 
    l.loc_name
from emp e 
join dept d
on d.deptno = e.deptno 
join location l
on d.loc = l.loc;

大多数情况下，Hive会对每对join连接对象启动一个MapReduce任务。本例中会首先启动一个MapReduce job对表e和表d进行连接操作，然后会再启动一个MapReduce job将第一个MapReduce job的输出和表l进行连接操作。

注意：为什么不是表d和表l先进行连接操作呢？这是因为Hive总是按照从左到右的顺序执行的。

4.8 笛卡尔集

1）笛卡尔集会在下面条件下产生

（1）省略连接条件

（2）连接条件无效

（3）所有表中的所有行互相连接

2）案例实操

select 
    empno, 
    dname 
from emp, dept;

hive sql执行过程：

4.9 联合（union & union all）

1）union&union all上下拼接

union和union all都是上下拼接sql的结果，这点是和join有区别的，join是左右关联，union和union all是上下拼接。union去重，union all不去重。

union和union all在上下拼接sql结果时有两个要求：

（1）两个sql的结果，列的个数必须相同

（2）两个sql的结果，上下所对应列的类型必须一致

2）案例实操

将员工表30部门的员工信息和40部门的员工信息，利用union进行拼接显示。

select 
    *
from emp
where deptno=30
union
select 
    *
from emp
where deptno=40;

5 排序

5.1 全局排序（Order By）

Order By：全局排序，只有一个Reduce。

1）使用Order By子句排序

asc（ascend）：升序（默认）

desc（descend）：降序

2）基础案例实操

（1）查询员工信息按工资升序排列

select 
    * 
from emp 
order by sal;

hive sql执行过程：

（2）查询员工信息按工资降序排列

select 
    * 
from emp 
order by sal desc;

3）按照别名排序案例实操

按照员工薪水的2倍排序。

select 
    ename, 
    sal * 2 twosal 
from emp 
order by twosal;

hive sql执行过程：

4）多个列排序案例实操

按照部门和工资升序排序。

select 
    ename, 
    deptno, 
    sal 
from emp 
order by deptno, sal;

hive sql执行过程：

5.2 每个Reduce内部排序（Sort By）

Sort By：对于大规模的数据集order by的效率非常低。在很多情况下，并不需要全局排序，此时可以使用Sort by。

Sort by为每个reduce产生一个排序文件。每个Reduce内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。

1）查看默认reduce个数

set mapreduce.job.reduces;

2）设置reduce个数

set mapreduce.job.reduces=3;

3）根据部门编号降序查看员工信息

select 
    * 
from emp 
sort by deptno desc;

hive sql执行过程：

4）将查询结果导入到文件中（按照部门编号降序排序）

insert overwrite local directory '/opt/module/datas/sortby-result'
 select * from emp sort by deptno desc;

5.3 分区（Distribute By）

Distribute By：在有些情况下，我们需要控制某个特定行应该到哪个Reducer，通常是为了进行后续的聚集操作。distribute by子句可以做这件事。distribute by类似MapReduce中partition（自定义分区），进行分区，结合sort by使用。

对于distribute by进行测试，一定要分配多reduce进行处理，否则无法看到distribute by的效果。

案例实操：先按照部门编号分区，再按照员工编号薪资排序

set mapreduce.job.reduces=3;

insert overwrite local directory 
'/opt/module/datas/distribute-result' 
select 
    * 
from emp 
distribute by deptno 
sort by sal desc;

注意：

• distribute by的分区规则是根据分区字段的hash码与reduce的个数进行相除后，余数相同的分到一个区。
• Hive要求****distribute by****语句要写在sort by语句之前。
• 演示完以后mapreduce.job.reduces的值要设置回-1，否则下面分区or分桶表load跑MapReduce的时候会报错。

hive sql执行过程：

5.4 分区排序（Cluster By）

当distribute by和sort by字段相同时，可以使用cluster by方式。

cluster by除了具有distribute by的功能外还兼具sort by的功能。但是排序只能是升序排序，不能指定排序规则为asc或者desc。

（1）以下两种写法等价

select 
    * 
from emp 
cluster by deptno;

select 
    * 
from emp 
distribute by deptno 
sort by deptno;

注意：按照部门编号分区，不一定就是固定死的数值，可以是20号和30号部门分到一个分区里面去。

hive sql执行过程：

参考资料：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-519457.html

尚硅谷大数据Hive 3.x教程全新升级版（基于hive3.1.3）p31-p45
https://www.bilibili.com/video/BV1g84y147sX/?p=31&share_source=copy_web&vd_source=e6e32ebc65d9be6b5ec630207a388b36

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