一、 查询
1.1 基础语法
1）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
1.2 基本查询
1.2.1 数据准备
① 在/opt/module/hive/datas/路径上创建dept.txt文件，并赋值如下内容：
部门编号 部门名称 部门位置id
[yudan@hadoop102 datas]$ vim dept.txt
10 行政部 1700
20 财务部 1800
30 教学部 1900
40 销售部 1700
②在/opt/module/hive/datas/路径上创建emp.txt文件，并赋值如下内容：
员工编号 姓名 岗位 薪资 部门
[yudan@hadoop102 datas]$ vim emp.txt
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/hive/datas/dept.txt' into table dept;
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/emp.txt' into table emp;
下面的案例都是基于创建的部门表和员工表进行实现
1.2.2 全表和特定列查询
-- 全表查询
select * from emp;
-- 选择特定列查询
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。
1.2.3 列别名
1）重命名一个列
2）便于计算
3）紧跟列名，也可以在列名和别名之间加入关键字‘AS’
4）案例实操
-- 查询名称和部门。
select
ename AS name,
deptno dn
from emp;
1.2.4 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。
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
1.2.5 Where语句
1）使用where子句，将不满足条件的行过滤掉
2）where子句紧随from子句
3）案例实操
-- 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。
1.2.6 关系运算函数
如下操作符主要用于where和having语句中。
| 操作符 | 支持的数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| A=B | 基本数据类型 | 如果A等于B则返回true，反之返回false |
| A<=>B | 基本数据类型 | 如果A和B都为null或者都不为null，则返回true，如果只有一边为null，返回false |
| A<>B, A!=B | 基本数据类型 | A或者B为null则返回null；如果A不等于B，则返回true，反之返回false |
| A<B | 基本数据类型 | A或者B为null，则返回null；如果A小于B，则返回true，反之返回false |
| A<=B | 基本数据类型 | A或者B为null，则返回null；如果A小于等于B，则返回true，反之返回false |
| A>B | 基本数据类型 | A或者B为null，则返回null；如果A大于B，则返回true，反之返回false |
| A>=B | 基本数据类型 | A或者B为null，则返回null；如果A大于等于B，则返回true，反之返回false |
| A [not] between B and C | 基本数据类型 | 如果A，B或者C任一为null，则结果为null。如果A的值大于等于B而且小于或等于C，则结果为true，反之为false。如果使用not关键字则可达到相反的效果。 |
| A is null | 所有数据类型 | 如果A等于null，则返回true，反之返回false |
| A is not null | 所有数据类型 | 如果A不等于null，则返回true，反之返回false |
| in（数值1，数值2） | 所有数据类型 | 使用 in运算显示列表中的值 |
| A [not] like B | string 类型 | B是一个SQL下的简单正则表达式，也叫通配符模式，如果A与其匹配的话，则返回true；反之返回false。B的表达式说明如下：‘x%’表示A必须以字母‘x’开头，‘%x’表示A必须以字母‘x’结尾，而‘%x%’表示A包含有字母‘x’,可以位于开头，结尾或者字符串中间。如果使用not关键字则可达到相反的效果。 |
| A rlike B, A regexp B | string 类型 | B是基于java的正则表达式，如果A与其匹配，则返回true；反之返回false。匹配使用的是JDK中的正则表达式接口实现的，因为正则也依据其中的规则。例如，正则表达式必须和整个字符串A相匹配，而不是只需与其字符串匹配。 |
1.2.7 逻辑运算函数
1）基本语法（and/or/not）
| 操作符 | 含义 |
|---|---|
| and | 逻辑并 |
| or | 逻辑或 |
| not | 逻辑否 |
2）案例实操
-- 查询薪水大于1000，部门是30
select
*
from emp
where sal > 1000 and deptno = 30;
-- 查询薪水大于1000，或者部门是30
select
*
from emp
where sal>1000 or deptno=30;
-- 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);
1.2.8 聚合函数
- 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。
1.3 分组
1.3.1 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。
-- 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;
1.3.2 Having语句
- having与where不同点
- 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。
- having只用于group by分组统计语句。
-- 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;
1.4 Join语句
1.4.1 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。
-- 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;
1.4.2 表的别名
- 好处
- 使用别名可以简化查询。
- 区分字段的来源。
-- 合并员工表和部门表。
select
e.*,
d.*
from emp e
join dept d
on e.deptno = d.deptno;
1.4.3 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;
1.4.4 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;
1.4.5 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;
1.4.6 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;
1.4.7 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。
数据准备，在/opt/module/hive/datas/下：vim location.txt
1700 北京
1800 上海
1900 深圳
-- 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';
-- 导入数据
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/location.txt' into table location;
-- 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。
1.4.8 笛卡尔积
- 笛卡尔集会在下面条件下产生
- 省略连接条件
- 连接条件无效
- 所有表中的所有行互相连接
1.4.9 联合（union & union all）
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：
- 两个sql的结果，列的个数必须相同
- 两个sql的结果，上下所对应列的类型必须一致
--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;
1.5 排序
1.5.1 全局排序（Order By）
Order By：全局排序，只有一个Reduce。
- 使用Order By子句排序
- asc（ascend）：升序（默认）
- desc（descend）：降序
- Order By子句在select语句的结尾
-- 查询员工信息按工资降序排列
select
*
from emp
order by sal desc;
1.5.2 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。
-- 设置reduce个数
set mapreduce.job.reduces=3;
-- 查看设置reduce个数
set mapreduce.job.reduces;
-- 根据部门编号降序查看员工信息
select
*
from emp
sort by deptno desc;
-- 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/hive/datas/sortby-result'
select * from emp sort by deptno desc;
1.5.3 分区（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。
-- 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/hive/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。
- 执行完以后mapreduce.job.reduces的值要设置回-1，否则分区or分桶表load跑MapReduce的时候会报错。
1.5.4 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。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-792410.html
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。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-792410.html
-- 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。
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