Hive的查询

一、基本查询

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select 查询语句语法：

[WITH CommonTableExpression (, CommonTableExpression)*]    (Note: Only available
 starting with Hive 0.13.0)
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
  FROM table_reference
  [WHERE where_condition]
  [GROUP BY col_list]
  [ORDER BY col_list]
  [CLUSTER BY col_list
    | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]
  ]
 [LIMIT number]

1.1、全表和特定列查询

1．全表查询
hive (default)> select * from emp;
2．选择特定列查询
hive (default)> 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、列别名

紧跟列名，也可以在列名和别名之间加入关键字‘AS’

查询名称和部门
hive (default)> select ename AS name, deptno dn from emp;

1.3、常用函数

1．求总行数（count）
hive (default)> select count(*) cnt from emp;
2．求工资的最大值（max）
hive (default)> select max(sal) max_sal from emp;
3．求工资的最小值（min）
hive (default)> select min(sal) min_sal from emp;
4．求工资的总和（sum）
hive (default)> select sum(sal) sum_sal from emp; 
5．求工资的平均值（avg）
hive (default)> select avg(sal) avg_sal from emp;

1.4、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。

hive (default)> select * from emp limit 5;

二、Where语句 2.1、比较运算符

2.1.1、实例

（1）查询出薪水等于5000的所有员工
hive (default)> select * from emp where sal =5000;
（2）查询工资在500到1000的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal between 500 and 1000;
（3）查询comm为空的所有员工信息
hive (default)> select * from emp where comm is null;
（4）查询工资是1500或5000的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal IN (1500, 5000);

2.2、Like和RLike

1）使用LIKE运算选择类似的值
2）选择条件可以包含字符或数字:
	% 代表零个或多个字符(任意个字符)。
	_ 代表一个字符。
3）RLIKE子句是Hive中这个功能的一个扩展，其可以通过Java的正则表达式这个更强大的语言来指定匹配条件。
4）案例实操
	（1）查找以2开头薪水的员工信息
		hive (default)> select * from emp where sal LIKE '2%';
	（2）查找第二个数值为2的薪水的员工信息
		hive (default)> select * from emp where sal LIKE '_2%';
	（3）查找薪水中含有2的员工信息
		hive (default)> select * from emp where sal RLIKE '[2]';

2.3、逻辑运算符（And/Or/Not）

	（1）查询薪水大于1000，部门是30
		hive (default)> select * from emp where sal>1000 and deptno=30;
	（2）查询薪水大于1000，或者部门是30
		hive (default)> 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
		hive (default)> select * from emp where deptno not IN(30, 20);

三、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。 案例实操：

	（1）计算emp表每个部门的平均工资
		hive (default)> select t.deptno, avg(t.sal) avg_sal from emp t group by t.deptno;
	（2）计算emp每个部门中每个岗位的最高薪水
		hive (default)> select t.deptno, t.job, max(t.sal) max_sal from emp t group by t.deptno, t.job;

3.2、Having语句 3.2.1、having与where不同点

（1）where针对表中的列发挥作用，查询数据；having针对查询结果中的列发挥作用，筛选数据。 （2）where后面不能写分组函数，而having后面可以使用分组函数。 （3）having只用于group by分组统计语句。

3.2.2、案例实操

（1）求每个部门的平均薪水大于2000的部门
求每个部门的平均工资
	hive (default)> select deptno, avg(sal) from emp group by deptno;
求每个部门的平均薪水大于2000的部门
	hive (default)> select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno having avg_sal > 2000;

四、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。 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；
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;

4.2、表的别名 4.2.1、好处

（1）使用别名可以简化查询。 （2）使用表名前缀可以提高执行效率。

4.2.2、案例实操

合并员工表和部门表
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno 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。

hive (default)> 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。

hive (default)> 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。

hive (default)> 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。

hive (default)> 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。

1．创建位置表
create table if not exists location(
loc int,
loc_name string
)
row format delimited fields terminated by '\t';
2．导入数据
hive (default)> load data local inpath '/uardata1/hivetest/location.txt' into table location;
3．多表连接查询
hive (default)>SELECT e.ename, d.deptno, 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（或者Spark Job）任务。本例中会首先启动一个MapReduce job/Spark Job对表e和表d进行连接操作，然后会再启动一个MapReduce job/Spark Job将第一个MapReduce job/Spark 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、笛卡尔积

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
hive (default)> select empno, dname from emp, dept;

4.9、连接谓词中不支持or

hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno \
= d.deptno or e.ename=d.ename;   错误的

五、排序 5.1、全局排序（Order By）

Order By：全局排序，一个Reducer

1．使用 ORDER BY 子句排序
ASC（ascend）: 升序（默认）
DESC（descend）: 降序
2．ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾
3．案例实操 
	（1）查询员工信息按工资升序排列
		hive (default)> select * from emp order by sal;
	（2）查询员工信息按工资降序排列
		hive (default)> select * from emp order by sal desc;

insert overwrite local directory '/tmp/hivetest/orderby-result' row format delimited fields terminated by '\t' select * from emp order by sal desc;

5.2、按照别名排序

按照员工薪水的2倍排序
hive (default)> select ename, sal*2 twosal from emp order by twosal;

5.3、多个列排序

按照部门和工资升序排序
hive (default)> select ename, deptno, sal from emp order by deptno, sal ;

5.4、每个MapReduce内部排序（Sort By）

Sort By：每个Reducer内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。

1．设置reduce个数
hive (default)> set mapreduce.job.reduces=3;
2．查看设置reduce个数
hive (default)> set mapreduce.job.reduces;
3．根据部门编号降序查看员工信息
hive (default)> select * from emp sort by empno desc;
4．将查询结果导入到文件中（按照部门编号降序排序）
hive (default)> insert overwrite local directory '/tmp/hivetest/sortby-result' row format delimited fields terminated by '\t' select * from emp sort by deptno desc;

从命令行中不容易看出分区的排序情况，可以通过导出查看。

5.5、分区排序（Distribute By）

Distribute By：类似MR中partition，进行分区，结合sort by使用。 注意，Hive要求DISTRIBUTE BY语句要写在SORT BY语句之前。 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：

（1）先按照部门编号分区，再按照员工编号降序排序。
hive (default)> set mapreduce.job.reduces=3;
hive (default)> insert overwrite local directory '/tmp/hivetest/distribute-result' row format delimited fields terminated by '\t' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;

5.6 Cluster By

当distribute by和sorts 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。

以下两种写法等价
hive (default)> select * from emp cluster by deptno;
hive (default)> 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。

七、其他常用查询函数 7.1、空字段赋值

1、 函数说明 NVL：给值为NULL的数据赋值，它的格式是NVL( string1, replace_with)。它的功能是如果string1为NULL，则NVL函数返回replace_with的值，否则返回string1的值，如果两个参数都为NULL ，则返回NULL。

1.	查询：如果员工的comm为NULL，则用-1代替
hive (default)> select nvl(comm,-1) from emp;
2.	查询：如果员工的comm为NULL，则用领导id代替
hive (default)> select nvl(comm,mgr) from emp;

7.2、CASE WHEN

1、准备数   vi emp_sex.txt
name	dept_id	sex
悟空	A	男
大海	A	男
宋宋	B	男
凤姐	A	女
婷姐	B	女
婷婷	B	女

2、需求
求出不同部门男女各多少人。结果如下：
A     2       1
B     1       2

3、创建hive表并导入数据
create table emp_sex(
name string, 
dept_id string, 
sex string) 
row format delimited fields terminated by "\t";
load data local inpath '/uardata1/hivetest/emp_sex.txt' into table emp_sex;

4、按需求查询数据
select dept_id,
  sum(case sex when '男' then 1 else 0 end) male_count,
  sum(case sex when '女' then 1 else 0 end) female_count
from emp_sex
group by dept_id;

7.3、行转列 相关函数说明

• CONCAT(string A/col, string B/col…)：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串;
• CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)：它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间;
• COLLECT_SET(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。

1、数据准备 vi constellation.txt
name	constellation	blood_type
孙悟空	白羊座	A
大海	射手座	A
宋宋	白羊座	B
猪八戒	白羊座	A
凤姐	射手座	A

2、需求 把星座和血型一样的人归类到一起。结果如下：
射手座,A            大海|凤姐
白羊座,A            孙悟空|猪八戒
白羊座,B            宋宋

3、创建表，并导入数据
create table person_info(
name string, 
constellation string, 
blood_type string) 
row format delimited fields terminated by "\t";
load data local inpath “/uardata1/hivetest/constellation.txt” into table person_info;

4、按需求查询数据
4.1、第一步使用concat连接
hive> select name, concat(constellation,',', blood_type) as base from person_info;
// .....
OK
孙悟空  白羊座,A
大海    射手座,A
宋宋    白羊座,B
猪八戒  白羊座,A
凤姐    射手座,A
Time taken: 1.277 seconds, Fetched: 5 row(s)
hive> 

4.2、使用concat_ws 将多行转为一列
select
    t1.base,
    concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name
from
    (select name, concat(constellation, ",", blood_type) base from person_info) t1
group by t1.base;

7.4、列转行 函数说明

EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。

LATERAL VIEW 侧写

• 用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
• 解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。

1、准备数据 
movie	category
《疑犯追踪》	悬疑,动作,科幻,剧情
《Lie to me》	悬疑,警匪,动作,心理,剧情
《战狼2》	战争,动作,灾难

2、需求 将电影分类中的数组数据展开。结果如下：
《疑犯追踪》      悬疑
《疑犯追踪》      动作
《疑犯追踪》      科幻
《疑犯追踪》      剧情
《Lie to me》   悬疑
《Lie to me》   警匪
《Lie to me》   动作
《Lie to me》   心理
《Lie to me》   剧情
《战狼2》        战争
《战狼2》        动作
《战狼2》        灾难

3、 创建表，并导入数据
create table movie_info(
    movie string, 
    category array) 
row format delimited fields terminated by "\t"
collection items terminated by ",";

load data local inpath "/uardata1/hivetest/movie.txt" into table movie_info;

4、按需求查询数据
select movie, category_name
from movie_info lateral view explode(category) table_tmp as category_name;

7.5、窗口函数