大数据学习之HiveDDM数据操作语言22

十：DDM数据操作（Data Manipulation Language 数据操作语言）

A: 基本数据操作及导入导出

1）向表中加载数据

load data local inpath ‘/root/itstar.txt‘ into table hunter;

2)加载hdfs中数据

load data inpath ‘/hunter,txt‘ into table hunter;

提示：相当于剪切

3）覆盖原有的数据

load data local inpath ‘/root/itstar.txt‘ overwrite into table hunter;

4)创建分区表

create table hunter_partitions(id int,name string) partitioned by (month string) row format

delimited fields terminated by ‘\t‘;

5)向分区表插入数据

insert into table hunter_partitions partition(month=‘201811‘) values(1,‘tongliya‘);

6)按照条件查询结果存储到新表

create table if not exists hunter_ppp as select * from hunter_partitions

where name=‘tongliya‘;

7）创建表时加载数据

> create table db_h(id int,name string)

> row format

> delimited fields

> terminated by "\t"

> location ‘‘;

8)查询结果导出到本地

方法1：insert overwrite local directory ‘/root/temp/lovaday.txt‘ select * from dept where id=10;

Bug1：不知道为什么导入数据的时候，运行成功但是就是没有直接导入到本地！（后面再解决吧！！）

方法2：bin/hive -e ‘select * from hunter‘ > /root/hunter.txt

方法3：> dfs -get /usr/hive/warehouse/00000 /root;（就是从hdfs上下载到本地了）

B: 查询

1）配置查询头信息

在hive-site.xml

<property>

<name>hive.cli.print.header</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>hive.cli.print.current.db</name>

<value>true</value>

</property>

 这样显示效果更好

2) 基本查询

-》全表查询

select * from empt;

-》查询指定列

select empt.empno,empt.empname from empt;

-》列别名

select ename name,empno from empt;

-》算数运算符

算数运算符 描述

+   相加

-  相减

*  相乘

/  相除

%  取余

&  按位取与

|  按位取或

^  异或

~  按位取反

­》函数

(1)求行数count

select count(*) from empt;

(2)求最大值max

select max(empt.sal) sal_max from empt;

(3)求最小值

select min(empt.sal) sal_min from empt;

(4)求总和

select sum(empt.sal) sal_sum from empt;

(5)求平均值

select avg(empt.sal) sal_avg from empt;

(6)前两条

select * from empt limit 2;

-》where语句

（1）工资大于1700的员工信息

select * from empt where empt.sal > 1700;

(2)工资小于1800的员工信息

select * from empt where empt.sal < 1800;

(3)查询工资在1500到1800区间的员工信息

select * from empt where empt.sal between 1500 and 1800;

(4)查询有奖金的员工信息

select *from empt where empt.comm is not null;

(5)查询无奖金的员工信息

select * from empt where empt.comm is null;

(6)查询工资是1700和1900的员工信息

select * from empt where empt.sal in(1700,1900);

-》Like

使用like运算选择类似的值

选择条件可以包含字母和数字

(1)查找员工薪水第二位为6的员工信息

select * from empt where empt.sal like ‘_6%‘;

_代表一个字符， %代表0个或多个字符

(2)查找员工薪水中包含7的员工信息

select * from empt where empt.sal like ‘%7%‘;

-》rlike（支持正则表达式，更加强大）

select * from empt where empt.sal rlike ‘[7]‘;

-》分组

（1）Group By语句

计算empt表每个部门的平均工资

select avg(empt.sal) avg_sal,deptno from empt group by deptno;select

avg(empt.sal) avg_sal,deptno from empt group by deptno;

（2）计算empt每个部门中最高的薪水

select max(empt.sal) max_sal,deptno from empt group by deptno;

（3）求部门平均薪水大于1700的部门

select deptno,avg(sal) avg_sal from empt group by deptno having avg_sal>1700;

注意：having只用于group by分组统计语句

-》Join操作

（1）等值join

根据员工表和部门表中部门编号相等，查询员工编号、员工名、部门名称

select e.empno,e.ename,d.dept from empt e join dept d on e.deptno=d.deptn

o;

（2）左外连接 left join

null

select e.empno,e.ename,d.dept from empt e left join dept d on e.deptno=d.

deptno;

（3）右外连接 right join

select e.empno,e.ename,d.dept from dept d right join empt e on e.deptno=

d.deptno;

（4）多表连接查询

查询员工名字、部门名称、员工地址

select e.ename,d.dept,l.loc_name from empt e join dept d on e.deptno=d.de

ptno join location l on d.loc = l.loc_no;

（5）笛卡尔积

笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尓积（Cartesian product），又称直积，表示为X×Y，第一个对象是X的成员而第二个对象是Y的所有可能有序对的其中一个成员  。

假设集合A={a, b}，集合B={0, 1, 2}，则两个集合的笛卡尔积为{(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}

select ename,dept from empt,dept;对于这个来说按理说就应该是错的，应为没有条件，

查询出来的就是笛卡尔全集，每一种结果都会出现。

为了避免笛卡尔积采用设置为严格模式

set hive.mapred.mode = strict

-》排序

（1）全局排序 order by

查询员工信息按照工资升序排列

select * from empt order by sal asc;默认

select * from empt order by sal desc;降序

（2）查询员工号与员工薪水按照员工二倍工资排序

select empt.empno,empt.sal*2 two2sal from empt order by two2sal;

(3)分区排序

select * from empt distribute by deptno sort by empno desc;

-》分桶

分区表分的是数据的存储路径

分桶针对数据文件

（1）创建分桶表

create table emp_buck(id int,name string)

clustered by(id) into 4 buckets

row format

delimited fields

terminated by ‘\t‘;

(2) 设置属性

我们需要确保reduce 的数量与表中的bucket 数量一致，一个桶要进行一个reduce.task为此有两种做法

方法1 让hive强制分桶，自动按照分桶表的bucket 进行分桶。(推荐)：

set hive.enforce.bucketing=true;

方法2 手动指定reduce数量：

set mapreduce.reduce.tasks = num;

(3)导入数据（不能直接将数据导入到桶表中）

如何将数据插入分桶表

将数据导入分桶表主要通过以下步骤

第一步：

    从hdfs或本地磁盘中load数据，导入中间表

第二步：

    通过从中间表查询的方式的完成数据导入

 insert into table dawn_buck select * from transitionbuck;

注意：分区分的是文件夹 分桶是分的文件

抽样测试

关于桶表的详细资料可以参考这个文章，我觉得写的挺好的。我这里写的很简陋

https://www.jianshu.com/p/32011e9146ef

大数据学习之HiveDDM数据操作语言22

原文：https://www.cnblogs.com/hidamowang/p/10903145.html