Apache Hive之数据查询-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Apache Hive之数据查询。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

版权声明

本博客的内容基于我个人学习黑马程序员课程的学习笔记整理而成。我特此声明，所有版权属于黑马程序员或相关权利人所有。本博客的目的仅为个人学习和交流之用，并非商业用途。
我在整理学习笔记的过程中尽力确保准确性，但无法保证内容的完整性和时效性。本博客的内容可能会随着时间的推移而过时或需要更新。
若您是黑马程序员或相关权利人，如有任何侵犯版权的地方，请您及时联系我，我将立即予以删除或进行必要的修改。
对于其他读者，请在阅读本博客内容时保持遵守相关法律法规和道德准则，谨慎参考，并自行承担因此产生的风险和责任。本博客中的部分观点和意见仅代表我个人，不代表黑马程序员的立场。

数据查询

环境准备

hdfs启动
```
start-dfs.sh
```
yarn启动
```
start-yarn.sh
```

HiveServer2服务启动

#先启动metastore服务 然后启动hiveserver2服务
nohup bin/hive --service metastore >> logs/metastore.log 2>&1 &
nohup bin/hive --service hiveserver2 >> logs/hiveserver2.log 2>&1 &

基本查询

查询语句的基本语法

select [all | distinct] select_expr, select_expr, ..
from table_reference
[WHERE where_condition]
[group by col_list]
[having where_condition]
[order by col_list]
[   cluster by col_list
	|［DISTRIBUTE BY col_list] [SORT by col_list]
]
[LIMIT number]

准备数据

准备数据：订单表

create database itheima;
use itheima;
CREATE TABLE itheima.orders (
          orderId bigint COMMENT '订单id',
          orderNo string COMMENT '订单编号',
          shopId bigint COMMENT '门店id',
          userId bigint COMMENT '用户id',
          orderStatus tinyint COMMENT '订单状态 -3:用户拒收 -2:未付款的订单 -1：用户取消 0:待发货 1:配送中 2:用户确认收货',
          goodsMoney double COMMENT '商品金额',
          deliverMoney double COMMENT '运费',
          totalMoney double COMMENT '订单金额（包括运费）',
          realTotalMoney double COMMENT '实际订单金额（折扣后金额）',
          payType tinyint COMMENT '支付方式,0:未知;1:支付宝，2：微信;3、现金；4、其他',
          isPay tinyint COMMENT '是否支付 0:未支付 1:已支付',
          userName string COMMENT '收件人姓名',
          userAddress string COMMENT '收件人地址',
          userPhone string COMMENT '收件人电话',
          createTime timestamp COMMENT '下单时间',
          payTime timestamp COMMENT '支付时间',
          totalPayFee int COMMENT '总支付金额'
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

-- 上传数据到linux,导入数据
load data local inpath '/home/hadoop/itheima_orders.txt' into table itheima.orders;

Apache Hive之数据查询,大数据修炼之旅,apache,hive,hadoop

准备数据：用户表

CREATE TABLE itheima.users (
              userId int,
              loginName string,
              loginSecret int,
              loginPwd string,
              userSex tinyint,
              userName string,
              trueName string,
              brithday date,
              userPhoto string,
              userQQ string,
              userPhone string,
              userScore int,
              userTotalScore int,
              userFrom tinyint,
              userMoney double,
              lockMoney double,
              createTime timestamp,
              payPwd string,
              rechargeMoney double
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
-- 导入数据
load data local inpath '/home/hadoop/itheima_users.txt' into table itheima.users;

select基础查询

-- 查询全表数据
SELECT * FROM itheima.orders;

-- 查询单列信息
SELECT orderid, userid, totalmoney FROM itheima.orders;

-- 查询表有多少条数据
SELECT COUNT(*) FROM itheima.orders;

-- 过滤广东省的订单
SELECT * FROM itheima.orders
WHERE useraddress LIKE '%广东%';

-- 找出广东省单笔营业额最大的订单
SELECT * FROM itheima.orders
WHERE useraddress LIKE '%广东%'
ORDER BY totalmoney DESC LIMIT 1;

分组、聚合

-- 统计未支付、已支付各自的人数
SELECT ispay, COUNT(*)
FROM itheima.orders
GROUP BY ispay;

-- 在已付款的订单中，统计每个用户最高的一笔消费金额
SELECT userid, MAX(totalmoney)
FROM itheima.orders
WHERE ispay = 1 GROUP BY userid;

SELECT usr.username, MAX(ord.totalmoney)
FROM itheima.orders ord,itheima.users usr
WHERE ord.userId=usr.userId and ord.ispay = 1
GROUP BY usr.username;

-- 统计每个用户的平均订单消费额
SELECT userid, AVG(totalmoney)
FROM itheima.orders
GROUP BY userid;

-- 统计每个用户的平均订单消费额，并过滤大于10000的数据
SELECT userid, AVG(totalmoney) AS avg_money
FROM itheima.orders
GROUP BY userid
HAVING avg_money > 10000;

JOIN

-- 订单表和用户表JOIN 找出用户username
SELECT o.orderid, o.userid, u.username
FROM itheima.orders o JOIN itheima.users u
ON o.userid = u.userid;
-- 左外连接
SELECT o.orderid, o.userid, u.username
FROM itheima.orders o
LEFT JOIN itheima.users u
    ON o.userid = u.userid;

RLIKE正则匹配

正则表达式是一种规则集合，通过特定的规则字符描述，来判断字符串是否符合规则。

-- 查找广东省数据
SELECT * FROM itheima.orders WHERE useraddress RLIKE '.*广东.*';
-- 查找用户地址是：xx省 xx市 xx区
SELECT * FROM itheima.orders WHERE useraddress RLIKE '..省 ..市 ..区';
-- 查找用户姓为：张、王、邓
SELECT * FROM itheima.orders WHERE username RLIKE '[张王邓]\\S*+';
-- 查找手机号符合：188****0*** 规则
SELECT * FROM itheima.orders WHERE userphone RLIKE '188\\S{4}0[0-9]{3}';

UNION联合

UNION 用于将多个SELECT语句的结果组合成单个结果集。
每个select语句返回的列的数量和名称必须相同。否则，将引发架构错误。

UNION关键字的作用是？
- 将多个SELECT的结果集合并成一个
- 多个SELECT的结果集需要架构一致，否则无法合并
- 自带去重效果，如果无需去重，需要使用UNIONALL
UNION用在何处
- 可以用在任何需要SELECT发挥的地方（包括子查询、ISNERTSELECT等）

基础语法
```
select ...
	union [all]
select ...	
```

CREATE TABLE itheima.course(
               c_id string,
               c_name string,
               t_id string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/course.txt' INTO TABLE itheima.course;

-- 基础UNION
SELECT * FROM itheima.course WHERE t_id = '周杰轮'
UNION
SELECT * FROM itheima.course WHERE t_id = '王力鸿';

-- 去重演示
SELECT * FROM itheima.course
UNION
SELECT * FROM itheima.course;

-- 不去重
SELECT * FROM itheima.course
UNION ALL
SELECT * FROM itheima.course;

-- UNION写在FROM中 UNION写在子查询中
SELECT t_id, COUNT(*) FROM
    (
        SELECT * FROM itheima.course WHERE t_id = '周杰轮'
        UNION ALL
        SELECT * FROM itheima.course WHERE t_id = '王力鸿'
    ) AS u GROUP BY t_id;

Sampling采用

Apache Hive之数据查询,大数据修炼之旅,apache,hive,hadoop

TABLE SAMPLE (BUCKET <x> OUT OF <y> [ON <col_name> | rand()])

x，y：必填。将源表中的数据划分为y个桶，取其中的第x个桶，桶从1开始编号。
col_name：分桶列名即要进行采样的列名。当表不是聚簇表时，col_name与rand()函数必须二选一，当使用rand()函数时表示对输入的数据随机进行分桶。ON语句中最多支持指定10个列。

语法2，基于数据块抽样

SELECT ... FROM tbl TABLESAMPLE(num ROWS I num PERCENT I num(KM|G));

num ROWS 表示抽样num条数据
num PERCENT表示抽样num百分百比例的数据
num（K | M |G）表示抽取num大小的数据，单位可以是K、M、G表示KB、MB、GB
注意：
- 使用这种语法抽样，条件不变的话，每一次抽样的结果都一致
- 即无法做到随机，只是按照数据顺序从前向后取。

TABLESAMPLE函数的使用
- 桶抽样方式，TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y ON(colname rand（) ) )，推荐，完全随机，速度略慢块抽样，使用分桶表可以加速
- 块抽样方式，TABLESAMPLE(num ROWS/num PERCENT」num(K|M|G))速度快于桶抽样方式，但不随机，只是按照数据顺序从前向后取。

-- 随机桶抽取， 分配桶是有规则的
-- 可以按照列的hash取模分桶
-- 按照完全随机分桶
-- 其它条件不变的话，每一次运行结果一致
SELECT username, orderId, totalmoney
FROM itheima.orders tablesample(bucket 3 out of 10 on orders.username);


-- 完全随机，每一次运行结果不同
select * from itheima.orders
tablesample(bucket 3 out of 10 on rand());

-- 数据块抽取，按顺序抽取，每次条件不变，抽取结果不变
-- 抽取100条
select * from itheima.orders
                  tablesample(100 rows);

-- 取1%数据
select * from itheima.orders
                  tablesample(20 percent);

-- 取 1KB数据
select * from itheima.orders tablesample(1K);

Virtual Columns虚拟列

虚拟列是Hive内置的可以在查询语句中使用的特殊标记，可以查询数据本身的详细参数

Hive自前可用3个虚拟列：
- INPUT_FILE_NAME，显示数据行所在的具体文件
- BLOCK_OFFSET_INSIDE_FILE，显示数据行所在文件的偏移量
- ROW_OFFSET_INSIDE__BLOCK，显示数据所在HDFS块的偏移量
  - 此虚拟列需要设置：SET hive.exec.rowoffset=true才可使用
虚拟列的作用文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-703771.html
- 查看行级别的数据详细参数
- 可以用于WHERE、GROUPBY等各类统计计算中
- 可以协助进行错误排查工作

--虚拟列
SET hive.exec.rowoffset=true;

SELECT orderid, username, INPUT__FILE__NAME, BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE, ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK FROM itheima.orders;

SELECT *, BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE FROM itheima.orders WHERE BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE < 1000;

SELECT orderid, username, INPUT__FILE__NAME, BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE, ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK FROM itheima.orders_bucket;

SELECT INPUT__FILE__NAME, COUNT(*) FROM itheima.orders_bucket GROUP BY INPUT__FILE__NAME;