HIVE简单数据查询

HIVE简单数据查询

1.where

    WHERE + 过滤条件  
        between/  in /  is NULL / IS NOT NULL / > < = ! ...
        如果多个存在多个过滤条件 可以用 AND OR 进行条件关联  或者是用NOT 进行条件结果取反

2.JOIN

    JOIN 内连接  左外连接  右外连接      自连接  满连接
 

创建部门表：
create table learn2.emp(
    EMPNO int
    ,ENAME string
    ,JOB string
    ,MGR int
    ,HIREDATE string
    ,SAL int
    ,BONUS int
    ,DEPTNO int
) 
row format delimited
fields terminated by ',';

load data local inpath "/usr/local/soft/hive-3.1.2/data/emp.txt" into table learn2.emp;

创建部门表：
create table learn2.dept(
    DEPTNO int
    ,DEPTNAME string
    ,DEPTADDR string
) 
row format delimited
fields terminated by ',';
load data local inpath "/usr/local/soft/hive-3.1.2/data/dept.txt" into table learn2.dept;

1）内连接

注意：关联时一定要跟上关联条件

select t1.ename,t2.deptno,t2.deptname from learn2.emp t1 join learn2.dept t2 on t1.deptno=t2.deptno;

2）左外连接

select t1.ename,t2.deptno,t2.deptname from learn2.emp t1 left join learn2.dept t2 on t1.deptno=t2.deptno;

3）右外连接

select t1.ename,t2.deptno,t2.deptname from learn2.emp t1 right join learn2.dept t2 on t1.deptno=t2.deptno;

select count(t1.ename) numeber,t1.deptno from emp t1 group by t1.deptno;
 
select count(1) numeber,t1.deptno from emp t1 group by t1.deptno;

3.排序

1）order by 

select t1.deptno,t1.sal from emp t1 order by t1.sal;
 
select t1.deptno,t1.sal from emp t1 order by t1.sal desc; 倒序

通过查看MAPREDUCE日志 可以看到 Reduce: 1  ORDER BY 中默认的reduce数量只能为1
    那么为什么Reduce数量只有一个
        在实际处理数据过程中，要尽量避免使用全局排序

**** set mapreduce.job.reduces; 表示查看当前reduce数量
**** set mapreduce.job.reduces = 3;表示设置当前reduce数量为3

2）sort by 

select t1.ename,t1.sal from emp t1 sort by t1.sal desc;

通过设置reduce数量为3 查询出的整体结果为乱序 局部为倒序 

导出一下数据

通过输出的结果中三个文件可以看出 sort by 是分区内有序

3）多字段排序

1）order by 多字段排序

select t1.deptno,t1.sal from emp t1 order by t1.deptno,t1.sal desc;

2）sortby 多字段排序

select t1.deptno,t1.sal from emp t1 sort by t1.deptno,t1.sal desc;

-- 结果也是分区间无序，分区内有序

4）distribute by + sort by

搭配使用进行排序
    distribute by：指定按某列数据进行分区操作，和之前MR学习中的自定义分区类似

select t1.deptno,t1.sal from emp t1 sort by t1.sal desc;
 
select t1.deptno,t1.sal from emp t1 distribute by t1.deptno sort by t1.sal desc;

5） cluster by

也表示排序操作 但是不能对数据做倒序, cluster by 表示对一个列数据进行分区排序

cluster by = distribute by + sort by

SELECT
T1.SAL
FROM learn2.emp T1 cluster by T1.SAL ;
+---------+
| t1.sal  |
+---------+
| 300     |
| 1500    |
| 2850    |
| 3000    |
| 3000    |
| 1300    |
| 1600    |
| 800     |
| 950     |
| 1100    |
| 1250    |
| 1250    |
| 2450    |
| 2975    |
| 5000    |

SELECT
T1.SAL
FROM learn2.emp T1 distribute by T1.SAL  SORT BY T1.SAL;

+---------+
| t1.sal  |
+---------+
| 300     |
| 1500    |
| 2850    |
| 3000    |
| 3000    |
| 1300    |
| 1600    |
| 800     |
| 950     |
| 1100    |
| 1250    |
| 1250    |
| 2450    |
| 2975    |
| 5000    |
+---------+

4.去重

select distinct t1.deptno from emp t1;

5.分桶操作

1）创建分桶表

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
     [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
    [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]

--根据 给定的列进行 分桶排序 指定存入 N 个桶中

-- 需求：
    将bucket.txt中的数据分成4个桶进行存储

CREATE TABLE IF NOT EXISTS learn2.bucket_table(
id int,name STRING
)
CLUSTERED BY(id) INTO 4 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ",";

2）插入数据

load data local inpath "/usr/local/soft/hive-3.1.2/data/bucket.txt" into table learn2.bucket_table;

我们在插入数据时 出现了报错信息

所以 我们要开启分桶操作

--启用桶表
set hive.enforce.bucketing=true;
--限制对桶表进行load操作
set hive.strict.checks.bucketing = false;

如果加载数据的时候提示文件不存在,那么可以将数据先上传至HDFS，

之后再去加载数据至表中，同时需要开启桶表的支持，对桶表的load操作
    dfs -put /usr/local/soft/hive-3.1.2/data/bucket.txt  /data/

再次运行发现还是会报错 我们将Reduce数量设置为-1

load data inpath "/data/bucket.txt" into table learn2.bucket_table;

    通过查看表对应HDFS上的路径 可以看到数据分为4分，这样有什么好处？

    通过查看000000_0文件数据可以看到，ID列中对4取余都为0

    通过查看000001_0文件数据可以看到，ID列中对4取余都为1

    这样我们后面去表中取数据，如果对id进行过滤,如下SQL语句
    SELECT * FROM learn2.bucket_table WHERE id in ('4','1');
    那么它的执行逻辑为： 对需要查找的 id ('4','1') 进行取余，
        如果余数为0那么就去000000_0文件中加载数据 
        如果余数为1那么就去000001_0文件中加载数据 

    这样就可以避免加载不必要的数据，提高执行效率

    2> 查看桶的数量
    DESC FORMATTED learn2.bucket_table; 中的 Num Buckets: 4 参数查看具体对应的桶数