HIVE详解_hive jdbc execute()不允许多个sql

目录

1.Hive基本概念

1.1 Hive简介

1.1.1什么是Hive
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数据库表，并提供类SQL查询功能。

1.1.2为什么使用Hive
直接使用hadoop所面临的问题
人员学习成本太高
项目周期要求太短
MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大

为什么要使用Hive
操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。
避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。
扩展功能很方便。

1.1.3Hive的特点
可扩展
Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。

延展性
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。

容错
良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行。

1.2 Hive架构

1.2.1架构图

Jobtracker是hadoop1.x中的组件，它的功能相当于： Resourcemanager+AppMaster
TaskTracker 相当于： Nodemanager + yarnchild

1.2.2基本组成
用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。
元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql , derby中。
解释器、编译器、优化器、执行器。

1.2.3各组件的基本功能
用户接口主要由三个：CLI、JDBC/ODBC和WebGUI。其中，CLI为shell命令行；JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现，与传统数据库JDBC类似；WebGUI是通过浏览器访问Hive。
元数据存储：Hive 将元数据存储在数据库中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行。

1.3Hive与Hadoop的关系

Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询数据

1.4Hive与传统数据库对比

总结：hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析

1.5Hive的数据存储

1、Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式（可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，RCFILE等）
2、只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。
3、Hive 中包含以下数据模型：DB、Table，External Table，Partition，Bucket。
db：在hdfs中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹
table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹
external table：外部表, 与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径
普通表: 删除表后, hdfs上的文件都删了
External外部表删除后, hdfs上的文件没有删除, 只是把文件删除了
partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录
bucket：桶, 在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件, 会根据不同的文件把数据放到不同的文件中

1.6 HIVE的安装部署

1.6.1 安装
单机版：
元数据库mysql版：

1.6.2 使用方式
Hive交互shell
bin/hive

Hive thrift服务

启动方式，（假如是在hadoop01上）：
启动为前台：bin/hiveserver2
启动为后台：nohup bin/hiveserver2 1>/var/log/hiveserver.log 2>/var/log/hiveserver.err &

启动成功后，可以在别的节点上用beeline去连接
方式（1）
hive/bin/beeline 回车，进入beeline的命令界面
输入命令连接hiveserver2
beeline> !connect jdbc:hive2//mini1:10000
（hadoop01是hiveserver2所启动的那台主机名，端口默认是10000）
方式（2）
或者启动就连接：
bin/beeline -u jdbc:hive2://mini1:10000 -n hadoop

接下来就可以做正常sql查询了

Hive命令
[hadoop@hdp-node-02 ~]$ hive -e ‘sql’

2.Hive基本操作

2.1 DDL操作

2.1.1创建表
建表语法
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], …)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], …)]
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, …)
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], …)] INTO num_buckets BUCKETS]
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format]
[LOCATION hdfs_path]

说明：
1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
2、EXTERNAL关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。
3、LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。
4、ROW FORMAT
DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]
[MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]
| SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, …)]
用户在建表的时候可以自定义 SerDe 或者使用自带的 SerDe。如果没有指定 ROW FORMAT 或者 ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的 SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的 SerDe，Hive通过 SerDe 确定表的具体的列的数据。
5、STORED AS
SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE
如果文件数据是纯文本，可以使用 STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCEFILE。

6、CLUSTERED BY
对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。
把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：
（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。
（2）使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。

具体实例
1、创建内部表mytable。

2、创建外部表pageview。

3、创建分区表invites。
create table student_p(Sno int,Sname string,Sex string,Sage int,Sdept string) partitioned by(part string) row format delimited fields terminated by ','stored as textfile;

4、创建带桶的表student。

2.1.2修改表

增加/删除分区
语法结构
ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] partition_spec [ LOCATION ‘location1’ ] partition_spec [ LOCATION ‘location2’ ] …
partition_spec:
: PARTITION (partition_col = partition_col_value, partition_col = partiton_col_value, …)
ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,…
具体实例
alter table student_p add partition(part=‘a’) partition(part=‘b’);

重命名表

语法结构
ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name
具体实例

增加/更新列

语法结构
ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], …)

注：ADD是代表新增一字段，字段位置在所有列后面(partition列前)，REPLACE则是表示替换表中所有字段。

ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]
具体实例

2.1.3显示命令

show tables
show databases
show partitions
show functions
desc extended t_name;
desc formatted table_name;

2.2 DML操作

2.2.1Load

语法结构
LOAD DATA [LOCAL] INPATH ‘filepath’ [OVERWRITE] INTO
TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 …)]

说明：
1、Load 操作只是单纯的复制/移动操作，将数据文件移动到 Hive 表对应的位置。
2、filepath：
相对路径，例如：project/data1
绝对路径，例如：/user/hive/project/data1
包含模式的完整 URI，列如：
hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1
3、LOCAL关键字
如果指定了 LOCAL， load 命令会去查找本地文件系统中的 filepath。
如果没有指定 LOCAL 关键字，则根据inpath中的uri查找文件

4、OVERWRITE 关键字
如果使用了 OVERWRITE 关键字，则目标表（或者分区）中的内容会被删除，然后再将 filepath 指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。
如果目标表（分区）已经有一个文件，并且文件名和 filepath 中的文件名冲突，那么现有的文件会被新文件所替代。

具体实例
1、加载相对路径数据。

2、加载绝对路径数据。

3、加载包含模式数据。

4、OVERWRITE关键字使用。

2.2.2 Insert

将查询结果插入Hive表
语法结构
INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 …)] select_statement1 FROM from_statement

Multiple inserts:
FROM from_statement
INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 …)] select_statement1
[INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION …] select_statement2] …

Dynamic partition inserts:
INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] …) select_statement FROM from_statement

具体实例
1、基本模式插入。

2、多插入模式。

3、自动分区模式。

导出表数据
语法结构
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 SELECT … FROM …

multiple inserts:
FROM from_statement
INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1
[INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory2 select_statement2] …

具体实例
1、导出文件到本地。

说明：
数据写入到文件系统时进行文本序列化，且每列用^A来区分，\n为换行符。用more命令查看时不容易看出分割符，可以使用: sed -e ‘s/\x01/|/g’ filename来查看。

2、导出数据到HDFS。

2.2.3 SELECT

基本的Select操作
语法结构
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, …
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list [HAVING condition]]
[CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list]
]
[LIMIT number]

注：1、order by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。
2、sort by不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序。因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则sort by只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序。
3、distribute by根据distribute by指定的内容将数据分到同一个reducer。
4、Cluster by 除了具有Distribute by的功能外，还会对该字段进行排序。因此，常常认为cluster by = distribute by + sort by

具体实例
1、获取年龄大的3个学生。

2、查询学生信息按年龄，降序排序。

3、按学生名称汇总学生年龄。

2.3 Hive Join

语法结构
join_table:
table_reference JOIN table_factor [join_condition]
| table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition
| table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition

Hive 支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left/right joins）。Hive 不支持非等值的连接，因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务。
另外，Hive 支持多于 2 个表的连接。
写 join 查询时，需要注意几个关键点：

1. 只支持等值join
   例如：
   SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id)
   SELECT a.* FROM a JOIN b
   ON (a.id = b.id AND a.department = b.department)
   是正确的，然而:
   SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id>b.id)
   是错误的。

2. 可以 join 多于 2 个表。
   例如
   SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b
   ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)
   如果join中多个表的 join key 是同一个，则 join 会被转化为单个 map/reduce 任务，例如：
   SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b
   ON (a.key = b.key1) JOIN c
   ON (c.key = b.key1)
   被转化为单个 map/reduce 任务，因为 join 中只使用了 b.key1 作为 join key。
   SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1)
   JOIN c ON (c.key = b.key2)
   而这一 join 被转化为 2 个 map/reduce 任务。因为 b.key1 用于第一次 join 条件，而 b.key2 用于第二次 join。

3．join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑：
reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最后一个表将结果序列化到文件系统。这一实现有助于在 reduce 端减少内存的使用量。实践中，应该把最大的那个表写在最后（否则会因为缓存浪费大量内存）。例如：
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a
JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)
所有表都使用同一个 join key（使用 1 次 map/reduce 任务计算）。Reduce 端会缓存 a 表和 b 表的记录，然后每次取得一个 c 表的记录就计算一次 join 结果，类似的还有：
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a
JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)
这里用了 2 次 map/reduce 任务。第一次缓存 a 表，用 b 表序列化；第二次缓存第一次 map/reduce 任务的结果，然后用 c 表序列化。

4．LEFT，RIGHT 和 FULL OUTER 关键字用于处理 join 中空记录的情况
例如：
SELECT a.val, b.val FROM
a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)
对应所有 a 表中的记录都有一条记录输出。输出的结果应该是 a.val, b.val，当 a.key=b.key 时，而当 b.key 中找不到等值的 a.key 记录时也会输出:
a.val, NULL
所以 a 表中的所有记录都被保留了；
“a RIGHT OUTER JOIN b”会保留所有 b 表的记录。

Join 发生在 WHERE 子句之前。如果你想限制 join 的输出，应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在 join 子句中写。这里面一个容易混淆的问题是表分区的情况：
SELECT a.val, b.val FROM a
LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)
WHERE a.ds=‘2009-07-07’ AND b.ds=‘2009-07-07’
会 join a 表到 b 表（OUTER JOIN），列出 a.val 和 b.val 的记录。WHERE 从句中可以使用其他列作为过滤条件。但是，如前所述，如果 b 表中找不到对应 a 表的记录，b 表的所有列都会列出 NULL，包括 ds 列。也就是说，join 会过滤 b 表中不能找到匹配 a 表 join key 的所有记录。这样的话，LEFT OUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关了。解决的办法是在 OUTER JOIN 时使用以下语法：
SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b
ON (a.key=b.key AND
b.ds=‘2009-07-07’ AND
a.ds=‘2009-07-07’)
这一查询的结果是预先在 join 阶段过滤过的，所以不会存在上述问题。这一逻辑也可以应用于 RIGHT 和 FULL 类型的 join 中。

Join 是不能交换位置的。无论是 LEFT 还是 RIGHT join，都是左连接的。
SELECT a.val1, a.val2, b.val, c.val
FROM a
JOIN b ON (a.key = b.key)
LEFT OUTER JOIN c ON (a.key = c.key)
先 join a 表到 b 表，丢弃掉所有 join key 中不匹配的记录，然后用这一中间结果和 c 表做 join。这一表述有一个不太明显的问题，就是当一个 key 在 a 表和 c 表都存在，但是 b 表中不存在的时候：整个记录在第一次 join，即 a JOIN b 的时候都被丢掉了（包括a.val1，a.val2和a.key），然后我们再和 c 表 join 的时候，如果 c.key 与 a.key 或 b.key 相等，就会得到这样的结果：NULL, NULL, NULL, c.val

具体实例
1、获取已经分配班级的学生姓名。

2、获取尚未分配班级的学生姓名。

3、LEFT SEMI JOIN是IN/EXISTS的高效实现。

3 Hive Shell参数

3.1 Hive命令行

语法结构

hive [-hiveconf x=y]*[<-i filename>]* [<-f filename>|<-e query-string>] [-S]
1

说明：
1、-i 从文件初始化HQL。
2、-e从命令行执行指定的HQL
3、-f 执行HQL脚本
4、-v 输出执行的HQL语句到控制台
5、-p connect to Hive Server on port number
6、-hiveconf x=y Use this to set hive/hadoop configuration variables.
具体实例
1、运行一个查询。

2、运行一个文件。

3、运行参数文件。

3.2 Hive参数配置方式
Hive参数大全：
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties

开发Hive应用时，不可避免地需要设定Hive的参数。设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率，或帮助定位问题。然而实践中经常遇到的一个问题是，为什么设定的参数没有起作用？这通常是错误的设定方式导致的。

对于一般参数，有以下三种设定方式：
配置文件
命令行参数
参数声明

配置文件：Hive的配置文件包括
用户自定义配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml
默认配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml
用户自定义配置会覆盖默认配置。
另外，Hive也会读入Hadoop的配置，因为Hive是作为Hadoop的客户端启动的，Hive的配置会覆盖Hadoop的配置。
配置文件的设定对本机启动的所有Hive进程都有效。

命令行参数：启动Hive（客户端或Server方式）时，可以在命令行添加-hiveconf param=value来设定参数，例如：
bin/hive -hiveconf hive.root.logger=INFO,console
这一设定对本次启动的Session（对于Server方式启动，则是所有请求的Sessions）有效。

参数声明：可以在HQL中使用SET关键字设定参数，例如：
set mapred.reduce.tasks=100;
这一设定的作用域也是session级的。

上述三种设定方式的优先级依次递增。即参数声明覆盖命令行参数，命令行参数覆盖配置文件设定。注意某些系统级的参数，例如log4j相关的设定，必须用前两种方式设定，因为那些参数的读取在Session建立以前已经完成了。

4. Hive函数

4.1 内置运算符

内容较多，见《Hive官方文档》

4.2 内置函数

内容较多，见《Hive官方文档》

4.3 Hive自定义函数和Transform
当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。
4.3.1 自定义函数类别
UDF 作用于单个数据行，产生一个数据行作为输出。（数学函数，字符串函数）
UDAF（用户定义聚集函数）：接收多个输入数据行，并产生一个输出数据行。（count，max）

4.3.2 UDF开发实例
1、先开发一个java类，继承UDF，并重载evaluate方法

package cn.itcast.bigdata.udf
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public final class Lower extends UDF{
	public Text evaluate(final Text s){
		if(s==null){return null;}
		return new Text(s.toString().toLowerCase());
	}
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

2、打成jar包上传到服务器
3、将jar包添加到hive的classpath
hive>add JAR /home/hadoop/udf.jar;
4、创建临时函数与开发好的java class关联
Hive>create temporary function toprovince as ‘cn.itcast.bigdata.udf.ToProvince’;
5、即可在hql中使用自定义的函数strip
Select strip(name),age from t_test;

4.3.3 Transform实现
Hive的 TRANSFORM 关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能
适合实现Hive中没有的功能又不想写UDF的情况
使用示例1：下面这句sql就是借用了weekday_mapper.py对数据进行了处理.
CREATE TABLE u_data_new (
movieid INT,
rating INT,
weekday INT,
userid INT)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\t’;

add FILE weekday_mapper.py;

INSERT OVERWRITE TABLE u_data_new
SELECT
TRANSFORM (movieid, rating, unixtime,userid)
USING ‘python weekday_mapper.py’
AS (movieid, rating, weekday,userid)
FROM u_data;

其中weekday_mapper.py内容如下

#!/bin/python
import sys
import datetime

for line in sys.stdin:
  line = line.strip()
  movieid, rating, unixtime,userid = line.split('\t')
  weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday()
  print '\t'.join([movieid, rating, str(weekday),userid])
1
2
3
4
5
6
7
8
9

使用示例2：下面的例子则是使用了shell的cat命令来处理数据
FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT TRANSFORM(a.foo, a.bar) AS (oof, rab) USING ‘/bin/cat’ WHERE a.ds > ‘2008-08-09’;

5. Hive实战

Hive 实战案例1——数据ETL

需求：
对web点击流日志基础数据表进行etl（按照仓库模型设计）
按各时间维度统计来源域名top10
已有数据表 “t_orgin_weblog” ：
±-----------------±-----------±---------±-+
| col_name | data_type | comment |
±-----------------±-----------±---------±-+
| valid | string | |
| remote_addr | string | |
| remote_user | string | |
| time_local | string | |
| request | string | |
| status | string | |
| body_bytes_sent | string | |
| http_referer | string | |
| http_user_agent | string | |
±-----------------±-----------±---------±-+

数据示例：
| true|1.162.203.134| - | 18/Sep/2013:13:47:35| /images/my.jpg | 200| 19939 | “http://www.angularjs.cn/A0d9” | "Mozilla/5.0 (Windows |

| true|1.202.186.37 | - | 18/Sep/2013:15:39:11| /wp-content/uploads/2013/08/windjs.png| 200| 34613 | “http://cnodejs.org/topic/521a30d4bee8d3cb1272ac0f” | "Mozilla/5.0 (Macintosh;|

实现步骤：
1、对原始数据进行抽取转换
–将来访url分离出host path query query id

drop table if exists t_etl_referurl;
create table t_etl_referurl as
SELECT a.*,b.*
FROM t_orgin_weblog a LATERAL VIEW parse_url_tuple(regexp_replace(http_referer, "\"", ""), 'HOST', 'PATH','QUERY', 'QUERY:id') b as host, path, query, query_id 
1
2
3
4

3、从前述步骤进一步分离出日期时间形成ETL明细表“t_etl_detail” day tm

drop table if exists t_etl_detail;
create table t_etl_detail as 
select b.*,substring(time_local,0,11) as daystr,
substring(time_local,13) as tmstr,
substring(time_local,4,3) as month,
substring(time_local,0,2) as day,
substring(time_local,13,2) as hour
from t_etl_referurl b;
1
2
3
4
5
6
7
8

3、对etl数据进行分区(包含所有数据的结构化信息)

drop table t_etl_detail_prt;
create table t_etl_detail_prt(
valid                   string,
remote_addr            string,
remote_user            string,
time_local               string,
request                 string,
status                  string,
body_bytes_sent         string,
http_referer             string,
http_user_agent         string,
host                   string,
path                   string,
query                  string,
query_id               string,
daystr                 string,
tmstr                  string,
month                  string,
day                    string,
hour                   string) 
partitioned by (mm string,dd string);
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

导入数据

insert into table t_etl_detail_prt partition(mm='Sep',dd='18')
select * from t_etl_detail where daystr='18/Sep/2013';

insert into table t_etl_detail_prt partition(mm='Sep',dd='19')
select * from t_etl_detail where daystr='19/Sep/2013';
1
2
3
4
5

分个时间维度统计各referer_host的访问次数并排序

create table t_refer_host_visit_top_tmp as
select referer_host,count(*) as counts,mm,dd,hh 
from t_display_referer_counts group by 	hh,dd,mm,referer_host 
order by hh asc,dd asc,mm asc,counts desc;
1
2
3
4

4、来源访问次数topn各时间维度URL
取各时间维度的referer_host访问次数topn

select * from (select referer_host,counts,concat(hh,dd),row_number() 
over (partition by concat(hh,dd) 
order by concat(hh,dd) asc) as od
 from t_refer_host_visit_top_tmp) t 
 where od<=3;
1
2
3
4
5

Hive 实战案例2——访问时长统计

需求：
从web日志中统计每日访客平均停留时间
实现步骤：
1、由于要从大量请求中分辨出用户的各次访问，逻辑相对复杂，通过hive直接实现有困难，因此编写一个mr程序来求出访客访问信息（详见代码）
启动mr程序获取结果：
[hadoop@hdp-node-01 ~]$ hadoop jar weblog.jar cn.itcast.bigdata.hive.mr.UserStayTime /weblog/input /weblog/stayout

2、将mr的处理结果导入hive表

drop table t_display_access_info_tmp;
create table t_display_access_info_tmp(
	remote_addr string,
	firt_req_time string,
	last_req_time string,
	stay_long bigint)
row format delimited fields terminated by '\t';

load data inpath '/weblog/stayout4' into table t_display_access_info_tmp;
1
2
3
4
5
6
7
8
9

3、得出访客访问信息表 “t_display_access_info”
由于有一些访问记录是单条记录，mr程序处理处的结果给的时长是0，所以考虑给单次请求的停留时间一个默认市场30秒

drop table t_display_access_info;
create table t_display_access_info as
	select remote_addr,firt_req_time,last_req_time,
		case stay_long when 0 then 30000 else stay_long end as stay_long
	from t_display_access_info_tmp;
1
2
3
4
5

4、统计所有用户停留时间平均值

select avg(stay_long) from t_display_access_info;
1

Hive实战案例3——级联求和

需求：
有如下访客访问次数统计表 t_access_times
访客 月份 访问次数
A 2015-01-02 5
A 2015-01-03 15
B 2015-01-01 5
A 2015-01-04 8
B 2015-01-05 25
A 2015-01-06 5
A 2015-02-02 4
A 2015-02-06 6
B 2015-02-06 10
B 2015-02-07 5
…… …… ……

需要输出报表：t_access_times_accumulate
访客 月份 月访问总计 累计访问总计
A 2015-01 33 33
A 2015-02 10 43
……. ……. ……. …….
B 2015-01 30 30
B 2015-02 15 45
……. ……. ……. …….

实现步骤
可以用一个hql语句即可实现：

select		 A.username,A.month,
				max(A.salary) as salary,
				sum(B.salary) as accumulate
from 
	( select username,month,sum(salary) as salary  
	from t_access_times group by username,month) A 
inner join 
	(select username,month,sum(salary) as salary 
	from t_access_times group by username,month) B
on A.username=B.username
where B.month <= A.month
group by A.username,A.month
order by A.username,A.month;
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13