Hive 表的DDL操作实验心得 hive实验报告

文章目录

• Hive 实训任务

• 零、分区表和分桶表

• 1、分区表

• (1)、分区表基本操作

• 一、创建外部表，上传加载数据
• 二、hive基本查询

• 1、模糊查询表
• 2、简单查询

• (1) limit
• (2) where
• (3) order by

• 三、hive复杂查询

• 1、准备数据创建外部表,加载数据
• 2、group by 聚合函数

• (1) sum
• (2) max
• (3) count

• 四、hive join 操作

• 1、准备数据创建外部表，加载数据
• 2、inner join 内连接
• 3、left outer join 左外连接
• 4、right outer join 右外连接
• 5、全外连接 full outer join
• 6、left semi join 左半开连接
• 7、笛卡尔 join 连接
• 8、map-side join连接

Hive 实训任务

零、分区表和分桶表

我们创建一个hive表时，此时hdfs上就在默认路径下创建了一个以表的名字命名的文件夹，Hive表中的数据在hdfs上则是对应的文件夹下的所有文件，在查询表中数据时，其实就是将文件夹下的所有文件进行读取，在海量数据的场景下，这无疑是非常耗时的，并且在实际生产环境中，往往会进行查询过滤。
所以如何在海量的数据场景下，进行高效的查询过滤呢？

1、分区表

1. 分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹
2. 该文件夹下该分区所有的数据文件
3. Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集
4. 在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多

(1)、分区表基本操作

1、需要根据日期对日志进行管理，通过部门信息模拟
2、创建分区表语法 partitioned后面这个ed一定要加，指定分区字段，通过日期字段进行分区

create external table dept_partition(
	depton int,
	dname string,
	loc string 
)
partitioned by (day string)
row format delimited fields terminated by '\t'

注意：分区字段不能是表中已经存在的数据，可以将分区字段看成是表的伪劣

3、数据准备

为每个分区准备数据，我们根据日期对日志进行管理，通过部门信息模拟

将这三个数据文件上传到hdfs

一、创建外部表，上传加载数据

熟练掌握如何创建外部表，加载数据，查询等

先创建一个cx_stu02 外部表，external 指定外部表关键字

row format delimited fileds terminated by ',' stored as textfile 以“，”结尾的行格式分隔的文件存储为文本文件

create external table cx_stu02(
	name string,
	gender string,
	age int
)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile

然后再linux 准备一个数据文件 并且将它上传到hdfs

加载上传数据，输入命令：load data inpath '/user/stu01/cx_stu01.txt' into table cx_stu02load data 加载数据 inpath 路径 into table 加载到哪个表

此时对这张表进行查看，数据已经导入进去了

二、hive基本查询

1、模糊查询表

输入命令：show tables like 'cx_stu*' 查询出所有cx_stu 名字开头的表

2、简单查询

(1) limit

输入命令：select * from cx_stu02 limit 0 查询出cx_stu02 表的前两条数据

(2) where

输入命令：select * from cx_stu02 where gender = 'male' limit 2 查询出cx_stu02性别为male的前两条数据

(3) order by

输入命令：select * from cx_stu02 where gender = 'male' order by age desc limit 2 order by排序 desc 倒序 对cx_stu02表 性别为male 的前两条数据进行排序

注意desc 要放在排序字段的后面

三、hive复杂查询

1、准备数据创建外部表,加载数据

首先在linux 本地，准备数据文件cx_stu03.txt

然后将数据文件上传到hdfs ，输入命令：hdfs dfs -put cx_stu03.txt /user/stu01

创建外部表并且导入数据 external 指定外部表

导入数据

输入命令：load data inpath '/user/stu01/cx_stu03.txt' into table cx_stu03

查看表，数据已经导入

2、group by 聚合函数

(1) sum

求每个学生的总成绩 输入命令：select name,sum(score) from cx_stu03 group by name 以每个学生为分组，对成绩字段进行求和

having 子句，只有在group by 聚合函数里面用 相当于where子句

求每个学生的总成绩，过滤出总分大于230的学生

输入命令：select name,sum(score) zcj from cx_stu03 group by name having zcj>235

(2) max

查询出所有科目的最高分，输出命令：select subject,max(score) zgf from cx_stu03 group by subject 以每一个科目名为分组，然后对成绩字段求最大值

(3) count

统计每门课有多少人参加考试

输入命令：select subject,count(subject) jishu from cx_stu03 group by subject 以每一个科目为分组，对每一个科目出现的次数做统计，出现了好多次，就是有几个人参加了考试

四、hive join 操作

Hive 支持常用的sql join 语句，例如内连接，左外连接，右外连接，以及Hive独有的map端连接

1、准备数据创建外部表，加载数据

首先创建三张表，cx_table_employess(员工表)，cx_table_department(部门表)，cx_table_salary(薪资表)，分别导入数据

先在linux上准备好三张表的数据

员工表数据：

部门表数据：

工资表数据：

将他们上传到hdfs

然后下一步进行三张表的创建，并且导入数据

员工表：

导入数据

部门表：

创建表和导入数据，最好分别执行命令，不然容易报错

工资表：

创建表并且导入数据

对三张表进行查询，数据都已经导入进去了

2、inner join 内连接

使用 inner join 进行内连接 员工表 然后用 on 两个表相同的字段进行相等 t1.class=t2.class

注意使用join进行多表关联，一定要有相同的字段 内连接连接两个表都有的相同的字段，里面都有的数据，才会显示出来，比如员工表没有dept_id=4，而部门表有那么连接两个表这个就不会显示，只会显示两个表都有的 可以看到下面查询的结果没有部门id没有4

查询员工名字，部门名字，以及薪水 需要连接三张表

跟上面连接两张表是一样的，只是要多来一次 inner join 操作，然后将两个相同的字段用on连接起来

3、left outer join 左外连接

内连接是，两个表连接的字段，相同的才会显示出来，只有一个表有的不会显示出来，

左外连接是是以，左边那个表为基准，只有左边那个表有的才会显示出来，如果左边那个表有的，右边那个表没有，那么右边那个表的那个位置会显示null

查询员工的id和员工工资，把员工表和工资表用左外连接起来 左边的那个表有员工id 8,9右边的没得，那么就会显示为空，右边的

4、right outer join 右外连接

右外连接跟左外连接，刚好相反，以右边那个表为基准，如果左边那个表和on条件匹配的数据则显示出现，不匹配的数据显示NULL

Hive 是处理大数据的组件，经常处理几百G甚至以T为单位的数据，因此在编写sql时，尽量用where条件过滤掉不符合条件的数据，但是对于左外连接和右外连接where条件是在on条件实行之后才会执行，因此优化了Hive sql 执行的效率，在需要使用外连接的场景，尽量使用子查询然后再子查询中使用where条件过滤掉不符合条件的数据

先过滤出员工id小于8的数据，然后再用这个数据与工资表用y右外连接与这个表连接起来，然后查询出员工的id，姓名和工资

5、全外连接 full outer join

全外连接返回所有表中满足where条件的数据，不满足条件的数据用null代替

全外连接得到的结果跟左外连接得到的结果是一样的

6、left semi join 左半开连接

左半开连接就是只查询出满足左边表的数据

左半开连接是内连接的优化，但左边表的一条数据，在右边表存在时，hive就停止扫描，因此效率比join高，但是左半开连接的select和where 关键字只能出现左边表的字段，不能出现右边表的字段，hive不支持右半开连接

7、笛卡尔 join 连接

笛卡尔积连接的结果是将左边表的数据乘以右边表的数据

笛卡尔积连接，就只有一个join 连接

8、map-side join连接

map 端连接是对hve sql 的优化，Hive 是将sql转化为Mapreduce Job任务,因此Map端的连接就是对应的就是Hadoop join 连接中的map端的连接，将小表加载到内存中，以提高hive sql 的执行速度，可以通过下面两种方法，使用 hive sql map 端的 join连接：

1、使用 /*+MAP JOIN*/ 标记

2、第二种方式是设置hive.auto.convent.JOIN 的值设置为true