第4天
第1节 Hive使用Mysql保存元数据
1 MySQL安装
》》1：检查当前系统是否安装过MySQL
[dev1@hadoop102 ~]$ rpm -qa|grep mariadb
mariadb-libs-5.5.56-2.el7.x86_64
//如果存在通过如下命令卸载
[dev1 @hadoop101 ~]$ sudo rpm -e --nodeps mariadb-libs
》》2：将MySQL安装包拷贝到/opt/software目录下
[dev1 @hadoop101 software]# ll
》》3：解压MySQL安装包
[dev1 @hadoop101 software]# tar -xf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
》》4：在安装目录下执行rpm安装
[dev1 @hadoop102 software]$
sudo rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
注意:按照顺序依次执行 如果Linux是最小化安装的，在安装mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm时可能会出现如下错误 ``` [dev1@hadoop102 software]$ sudo rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm 警告：mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm: 头V3 DSA/SHA1 Signature, 密钥 ID 5072e1f5: NOKEY 错误：依赖检测失败： libaio.so.1()(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要 libaio.so.1(LIBAIO_0.1)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要 libaio.so.1(LIBAIO_0.4)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64 需要 ``` 通过yum安装缺少的依赖,然后重新安装mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64即可 ``` [dev1@hadoop102 software] yum install -y libaio ``` 》》5：删除/etc/my.cnf文件中datadir指向的目录下的所有内容,如果有内容的情况下: 查看datadir的值： ``` [mysqld] datadir=/var/lib/mysql ``` 删除/var/lib/mysql目录下的所有内容: ``` [dev1 @hadoop102 mysql]# cd /var/lib/mysql [dev1 @hadoop102 mysql]# sudo rm -rf ./* //注意执行命令的位置 ``` 》》6：初始化数据库 ``` [dev1 @hadoop102 opt]$ sudo mysqld --initialize --user=mysql ``` 》》7：查看临时生成的root用户的密码 ``` [dev1 @hadoop102 opt]$ sudo cat /var/log/mysqld.log ``` 每个用户生成的都不一样 》》8：启动MySQL服务 ``` [dev1 @hadoop102 opt]$ sudo systemctl start mysqld ``` 》》9：登录MySQL数据库 ``` [dev1 @hadoop102 opt]$ mysql -uroot -p ``` Enter password: 输入临时生成的密码 登录成功. 》》10：必须先修改root用户的密码,否则执行其他的操作会报错 ``` mysql> set password = password("000000"); ``` 》》11：修改mysql库下的user表中的root用户允许任意ip连接 ``` mysql> update mysql.user set host='%' where user='root'; mysql> flush privileges; ```2 Hive元数据配置到MySQL
1 拷贝驱动
将MySQL的JDBC驱动拷贝到Hive的lib目录下
[dev1@hadoop102 software]$ cp /opt/software/mysql-connector-java-5.1.49.jar $HIVE_HOME/lib
2 配置Metastore到MySQL
》》1：在$HIVE_HOME/conf目录下新建hive-site.xml文件
[dev1@hadoop102 software]$ vim $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml
添加如下内容
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- jdbc连接的URL -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://hadoop101:3306/metastore?useSSL=false</value>
</property>
<!-- jdbc连接的Driver-->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<!-- jdbc连接的username-->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<!-- jdbc连接的password -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>000000</value>
</property>
<!-- Hive元数据存储版本的验证 -->
<property>
<name>hive.metastore.schema.verification</name>
<value>false</value>
</property>
<!--元数据存储授权-->
<property>
<name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- Hive默认在HDFS的工作目录 -->
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
</configuration>
》》3：登陆MySQL
[dev1@hadoop102 software]$ mysql -uroot -p000000
》》4：新建Hive元数据库
mysql> create database metastore;
mysql> quit;
》》5： 初始化Hive元数据库
[dev1@hadoop102 software]$ schematool -initSchema -dbType mysql -verbose
3 再次启动Hive
》》1：启动Hive
[dev1@hadoop102 hive]$ bin/hive
》》2：使用Hive
hive> show databases;
hive> show tables;
hive> create table test (id int);
hive> insert into test values(2);
hive> select * from test;
Hive数据类型
1 基本数据类型
对于Hive的String类型相当于数据库的varchar类型，该类型是一个可变的字符串，不过它不能声明其中最多能存储多少个字符，理论上它可以存储2GB的字符数。
2 集合数据类型
Hive有三种复杂数据类型ARRAY、MAP 和 STRUCT。ARRAY和MAP与Java中的Array和Map类似，而STRUCT与C语言中的Struct类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。
》》1：案例实操
（1）基于上述数据结构，我们在Hive里创建对应的表，并导入数据。
创建本地测试文件test.txt
songsong,bingbing_lili,xiao song:18_xiaoxiao song:19,hui long guan_beijing
yangyang,caicai_susu,xiao yang:18_xiaoxiao yang:19,chao yang_beijing
注意：MAP，STRUCT和ARRAY里的元素间关系都可以用同一个字符表示，这里用"_"。
（2）Hive上创建测试表test
create table test(
name string,
friends array<string>,
children map<string, int>,
address struct<street:string, city:string>
)
row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '_'
map keys terminated by ':'
lines terminated by '\n';
字段解释：
row format delimited fields terminated by ',' -- 列分隔符
collection items terminated by '_' --MAP STRUCT 和 ARRAY 的分隔符(数据分割符号)
map keys terminated by ':' -- MAP中的key与value的分隔符
lines terminated by '\n'; -- 行分隔符
（3）导入文本数据到测试表
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/test.txt' into table test;
（4）查询test表中的数据
Hive使用JSON格式来表示其数据结构。
在Hive下访问的格式为
{
"name": "songsong",
"friends": ["bingbing" , "lili"] , //列表Array,
"children": { //键值Map,
"xiao song": 18 ,
"xiaoxiao song": 19
}
"address": { //结构Struct,
"street": "hui long guan",
"city": "beijing"
}
}（5）访问三种集合列里的数据，以下分别是ARRAY，MAP，STRUCT的访问方式
hive (default)> select friends[1],children['xiao song'],address.city from test
where name="songsong";
3 类型转化
Hive的原子数据类型是可以进行隐式转换的，类似于Java的类型转换，例如某表达式使用INT类型，TINYINT会自动转换为INT类型，但是Hive不会进行反向转化，例如，某表达式使用TINYINT类型，INT不会自动转换为TINYINT类型，它会返回错误，除非使用CAST操作。
》》1：隐式类型转换规则如下
（1）任何整数类型都可以隐式地转换为一个范围更广的类型，如TINYINT可以转换成INT，INT可以转换成BIGINT。
（2）所有整数类型、FLOAT和STRING类型都可以隐式地转换成DOUBLE。
（3）TINYINT、SMALLINT、INT都可以转换为FLOAT。
（4）BOOLEAN类型不可以转换为任何其它的类型。
》》2：可以使用CAST操作显示进行数据类型转换
例如CAST(‘1’ AS INT)将把字符串’1’ 转换成整数1；
如果强制类型转换失败，如执行CAST(‘X’ AS INT)，表达式返回空值 NULL。
select '1'+2, cast('1'as int) + 2;第2节 DDL数据定义
4.1 创建数据库
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name
[COMMENT database_comment]
[LOCATION hdfs_path]
[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];
》》1：创建一个数据库，数据库在HDFS上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db。
hive (default)> create database db_hive;
》》2：避免要创建的数据库已经存在错误，增加if not exists判断。（标准写法）
hive (default)> create database db_hive;
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. Database db_hive already exists
hive (default)> create database if not exists db_hive;
》》3：创建一个数据库，指定数据库在HDFS上存放的位置
hive (default)> create database db_hive2 location '/db_hive2.db';
4.2 查询数据库
4.2.1 显示数据库
》》1：显示数据库
》》2：过滤显示查询的数据库
hive> show databases like 'db_hive*';
OK
db_hive
db_hive_1
4.2.2 查看数据库详情
》》1：显示数据库信息
hive> desc database db_hive;
OK
db_hive hdfs://hadoop102:9820/user/hive/warehouse/db_hive.db dev1USER
》》2：显示数据库详细信息，extended
hive> desc database extended db_hive;
OK
db_hive hdfs://hadoop102:9820/user/hive/warehouse/db_hive.db dev1USER
4.2.3 切换当前数据库
hive (default)> use db_hive;
4.3 修改数据库
用户可以使用ALTER DATABASE命令为某个数据库的DBPROPERTIES设置键-值对属性值，来描述这个数据库的属性信息。
hive (default)> alter database db_hive
set dbproperties('createtime'='20211111');
在hive中查看修改结果
hive> desc database extended db_hive;
db_name comment location owner_name owner_type parameters
db_hive hdfs://hadoop102:9820/user/hive/warehouse/db_hive.db dev1 USER {createtime=20170830}
4.4 删除数据库
》》1：删除空数据库
hive>drop database db_hive2;
》》2：如果删除的数据库不存在，最好采用 if exists判断数据库是否存在
hive> drop database db_hive;
FAILED: SemanticException [Error 10072]: Database does not exist: db_hive
hive> drop database if exists db_hive2;
》》3：如果数据库不为空，可以采用cascade命令，强制删除
hive> drop database db_hive;
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. InvalidOperationException(message:Database db_hive is not empty. One or more tables exist.)
hive> drop database db_hive cascade;
4.5 创建表
》》1：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]
[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]
[AS select_statement]
》》2：字段解释说明
（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，在建表的同时可以指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），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）COMMENT：为表和列添加注释。
（4）PARTITIONED BY创建分区表
（5）CLUSTERED BY创建分桶表
（6）SORTED BY不常用，对桶中的一个或多个列另外排序
（7）
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。
SerDe是Serialize/Deserilize的简称， hive使用Serde进行行对象的序列与反序列化。
（8）STORED AS指定存储文件类型
常用的存储文件类型：SEQUENCEFILE（二进制序列文件）、TEXTFILE（文本）、RCFILE（列式存储格式文件）
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。
（9）LOCATION ：指定表在HDFS上的存储位置。
（10）AS：后跟查询语句，根据查询结果创建表。
（11）LIKE允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。
4.5.1 管理表
》》1：理论
默认创建的表都是所谓的管理表，有时也被称为内部表。因为这种表，Hive会（或多或少地）控制着数据的生命周期。
Hive默认情况下会将这些表的数据存储在由配置项hive.metastore.warehouse.dir(例如，/user/hive/warehouse)所定义的目录的子目录下。
当我们删除一个管理表时，Hive也会删除这个表中数据。管理表不适合和其他工具共享数据。
》》2：案例实操
（0）原始数据
1001 ss1
1002 ss2
1003 ss3
1004 ss4
（1）普通创建表
create table if not exists student(
id int, name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile
location '/user/hive/warehouse/student';
（2）根据查询结果创建表（查询的结果会添加到新创建的表中）
create table if not exists student2 as select id, name from student;
（3）根据已经存在的表结构创建表
create table if not exists student3 like student;
（4）查询表的类型
hive (default)> desc formatted student2;
Table Type: MANAGED_TABLE
4.5.2 外部表
》》1：理论
因为表是外部表，所以Hive并非认为其完全拥有这份数据。
删除该表并不会删除掉这份数据，不过描述表的元数据信息会被删除掉。
》》2：管理表和外部表的使用场景
每天将收集到的网站日志定期流入HDFS文本文件。
在外部表（原始日志表）的基础上做大量的统计分析，
用到的中间表、结果表使用内部表存储，数据通过SELECT+INSERT进入内部表。
3）案例实操
分别创建部门外部表，并向表中导入数据。
（0）原始数据
/opt/module/hive/datas/dept.txt
10 Java 1700
20 H5 1800
30 Python 1900
40 bigData 1700
（1）建表语句，创建外部表
创建部门表
create external table if not exists dept(
deptno int,
dname string,
loc int
)
row format delimited fields terminated by '\t';
（2）查看创建的表
hive (default)>show tables;
（3）查看表格式化数据
hive (default)> desc formatted dept;
Table Type: EXTERNAL_TABLE
（4）删除外部表
hive (default)> drop table dept;
外部表删除后，hdfs中的数据还在，但是metadata中dept的元数据已被删除
4.5.3 管理表与外部表的互相转换
（1）查询表的类型
hive (default)> desc formatted student2;
Table Type: MANAGED_TABLE
（2）修改内部表student2为外部表
alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE');（3）查询表的类型
hive (default)> desc formatted student2;
Table Type: EXTERNAL_TABLE
（4）修改外部表student2为内部表
alter table student2 set tblproperties('EXTERNAL'='FALSE');（5）查询表的类型
hive (default)> desc formatted student2;
Table Type: MANAGED_TABLE
注意：(‘EXTERNAL’=‘TRUE’)和(‘EXTERNAL’=‘FALSE’)为固定写法，区分大小写！
4.6 修改表
4.6.1 重命名表
》》1：语法
ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name
》》2：实操案例
hive (default)> alter table dept_partition2 rename to dept_partition3;
4.6.2 增加、修改和删除表分区
详见7.1章分区表基本操作。
4.6.3 增加/修改/替换列信息
》》1:语法
（1）更新列
ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]
（2）增加和替换列
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。
》》2:实操案例
（1）查询表结构
（2）添加列
hive (default)> alter table dept add columns(deptdesc string);
（3）查询表结构
（4）更新列
hive (default)> alter table dept change column deptdesc desc string;
（5）查询表结构
（6）替换列
hive (default)> alter table dept replace columns(deptno string, dname
string, loc string);
（7）查询表结构
4.7 删除表
hive (default)> drop table dept;
第3节 DML数据操作
5.1 数据导入
5.1.1 向表中装载数据（Load）
》》1：语法
hive> load data [local] inpath '数据的path' [overwrite] into table student [partition (partcol1=val1,…)];
（1）load data:表示加载数据
（2）local:表示从本地加载数据到hive表；否则从HDFS加载数据到hive表
（3）inpath:表示加载数据的路径
（4）overwrite:表示覆盖表中已有数据，否则表示追加
（5）into table:表示加载到哪张表
（6）student:表示具体的表
（7）partition:表示上传到指定分区
》》2：实操案例
（0）创建一张表
hive (default)> create table student(id string, name string) row format delimited fields terminated by '\t';
（1）加载本地文件到hive
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/datas/student.txt' into table default.student;
（2）加载HDFS文件到hive中
上传文件到HDFS
hive (default)> dfs -put /opt/module/hive/datas/student.txt /user/dev1/student.txt;
加载HDFS上数据
hive (default)> load data inpath '/user/dev1/student.txt' into table default.student;
（3）加载数据覆盖表中已有的数据
上传文件到HDFS
hive (default)> dfs -put /opt/module/hive/datas/student.txt /user/dev1/student.txt;
加载数据覆盖表中已有的数据
hive (default)> load data inpath '/user/dev1/student.txt' overwrite into table default.student;
5.1.2 通过查询语句向表中插入数据（Insert）
》》1：创建一张表
hive (default)> create table student1(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t';
》》2：基本插入数据
hive (default)> insert into table student1 values(1,'wangwu'),(2,'zhaoliu');
》》3：基本模式插入（根据单张表查询结果）
hive (default)> insert overwrite table student1 select id, name from student ;
insert into：以追加数据的方式插入到表或分区，原有数据不会删除
insert overwrite：会覆盖表中已存在的数据
注意：insert不支持插入部分字段
5.1.3 查询语句中创建表并加载数据（As Select）
详见4.5.1章创建表。
根据查询结果创建表（查询的结果会添加到新创建的表中）
create table if not exists student3
as select id, name from student;
5.1.4 创建表时通过Location指定加载数据路径
》》1：上传数据到hdfs上
hive (default)> dfs -mkdir /student;
hive (default)> dfs -put /opt/module/hive/datas/student.txt /student;
》》2：创建表，并指定在hdfs上的位置
hive (default)>create external table if not exists student5(
id int, name string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/student';
》》3：查询数据
hive (default)> select * from student5;
5.2 数据导出
5.2.1 Insert导出
》》1：将查询的结果导出到本地
hive (default)> insert overwrite local directory '/opt/module/hive/data/export/student'
select * from student;
》》2：将查询的结果格式化导出到本地
hive(default)>insert overwrite local directory '/opt/module/hive/data/export/student1'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
select * from student;
》》3：将查询的结果导出到HDFS上(没有local)
hive (default)> insert overwrite
directory '/user/dev1/student2'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
select * from student;
5.2.2 Hadoop命令导出到本地
hdfs dfs -get /user/hive/warehouse/student/student.txt /opt/module/hive/datas/export/student3.txt;
5.2.3 Hive Shell 命令导出
基本语法：（hive -f/-e 执行语句或者脚本 > file）
[dev1@hadoop102 hive]$ bin/hive -e 'select * from default.student;' >
/opt/module/hive/data/export/student4.txt;
5.2.4 Export导出到HDFS上
hive (default)> export table default.student
to '/user/hive/warehouse/export/student';
export和import主要用于两个Hadoop平台集群之间Hive表迁移。
5.2.5 Sqoop导出
后续课程专门讲。
5.2.6 清除表中数据（Truncate）
注意：Truncate只能删除管理表，不能删除外部表中数据
hive (default)> truncate table student;
6 查询
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select
查询语句语法：
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]
6.1 基本查询（Select…From）
6.1.1 全表和特定列查询
》》1：数据准备
（0）原始数据
dept:
10 Java 1700
20 H5 1800
30 Python 1900
40 bigData 17000
emp：
1 jack teacher 3 2017-12-17 8000.00 6000.00 10
2 rose teacher 3 2017-12-17 8000.00 6000.00 10
3 tony leader 0 2017-12-17 8000.00 16000.00 10
4 ma teacher 6 2017-12-17 8000.00 6000.00 20
5 huang teacher 6 2017-12-17 8000.00 6000.00 20
6 ming leader 0 2017-12-17 8000.00 16000.00 20
（1）创建部门表
create table if not exists dept(
deptno int,
dname string,
loc int
)
row format delimited fields terminated by '\t';
（2）创建员工表
create table if not exists emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
row format delimited fields terminated by '\t';
（3）导入数据
load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into table
dept;
load data local inpath '/opt/module/datas/emp.txt' into table emp;
》》1：全表查询
hive (default)> select * from emp;
hive (default)> select empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm,deptno 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。
6.1.2 列别名
（1）重命名一个列
（2）便于计算
（3）紧跟列名，也可以在列名和别名之间加入关键字’AS’
（4）案例实操
查询名称和部门
hive (default)> select ename AS name, deptno dn from emp;
6.1.3 算术运算符
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SZmOzj9f-1656048720500)(index_files/52ea7070-f8bf-4de5-afb2-1e5ce88b023b.png)]
案例实操：查询出所有员工的薪水后加1显示。
hive (default)> select sal +1 from emp;
6.1.4 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;
6.1.5 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;
hive (default)> select * from emp limit 2;
6.1.6 Where语句
（1）使用WHERE子句，将不满足条件的行过滤掉
（2）WHERE子句紧随FROM子句
（3）案例实操
查询出薪水大于1000的所有员工
hive (default)> select * from emp where sal >1000;
注意：where子句中不能使用字段别名。
6.1.7 比较运算符（Between/In/ Is Null）
（1）下面表中描述了谓词操作符，这些操作符同样可以用于JOIN…ON和HAVING语句中。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bV49B5O9-1656048720501)(index_files/69e20d47-8f67-44d3-a61e-a4f4c5c8d934.png)]
》》2：案例实操
（1）查询出薪水等于6000的所有员工
hive (default)> select * from emp where sal =6000;
（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);
6.1.8 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
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）查找名字以A开头的员工信息
hive (default)> select * from emp where ename LIKE 'A%';
（2）查找名字中第二个字母为A的员工信息
hive (default)> select * from emp where ename LIKE '_A%';
（3）查找名字中带有A的员工信息
hive (default)> select * from emp where ename RLIKE '[A]';
6.1.9 逻辑运算符（And/Or/Not）
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PDKSkPrQ-1656048720501)(index_files/4fc19c75-2a5a-4b2d-b0e9-46bb3e16a3ca.png)]
》》1：案例实操
（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);
6.2 分组
6.2.1 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。
》》1：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;
6.2.2 Having语句
》》1：having与where不同点
（1）where后面不能写分组函数，而having后面可以使用分组函数。
（2）having只用于group by分组统计语句。
》》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;
6.3 Join语句
6.3.1 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 ename, dname from emp, dept;
6.3.2 表的别名
》》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。
》》2：案例实操
合并员工表和部门表
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.dname from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;
6.3.3 等值Join
Hive支持通常的SQL JOIN语句。
》》1：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;
6.3.4 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.dname from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;
6.3.5 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.dname from emp e left join dept d on e.deptno = d.deptno;
6.3.6 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.dname from emp e right join dept d on e.deptno = d.deptno;
6.3.7 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.dname from emp e full join dept d on e.deptno = d.deptno;
6.3.8 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。
数据准备
1700 Beijing
1800 London
1900 Tokyo
》》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 '/opt/module/hive/datas/location.txt' into table location;
》》3：多表连接查询
hive (default)>SELECT e.ename, d.dname, 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任务。本例中会首先启动一个MapReduce job对表e和表d进行连接操作，然后会再启动一个MapReduce job将第一个MapReduce 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。
优化：当对3个或者更多表进行join连接时，如果每个on子句都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个MapReduce job。
6.4 排序
6.4.1 全局排序（Order By）
Order By：全局排序，只有一个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;
6.4.2 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;
6.4.3 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;
6.4.4 每个Reduce内部排序（Sort By）
Sort By：对于大规模的数据集order by的效率非常低。在很多情况下，并不需要全局排序，此时可以使用sort by。
Sort by为每个reducer产生一个排序文件。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 deptno 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 '/opt/module/datas/sortby-result'
select * from emp sort by deptno desc;
6.4.5 分区（Distribute By）
Distribute By： 在有些情况下，我们需要控制某个特定行应该到哪个reducer，通常是为了进行后续的聚集操作。distribute by 子句可以做这件事。distribute by类似MR中partition（自定义分区），进行分区，结合sort by使用。
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。
》》1：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 '/opt/module/data/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;
注意： - distribute by的分区规则是根据分区字段的hash码与reduce的个数进行模除后，余数相同的分到一个区。 - Hive要求DISTRIBUTE BY语句要写在SORT BY语句之前。 ### 6.4.6 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。 （1）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。
7.1 分区表
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，该文件夹下是该分区所有的数据文件。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。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。
7.1.1 分区表基本操作
》》1：引入分区表（需要根据日期对日志进行管理, 通过部门信息模拟）
dept_20200401.log
dept_20200402.log
dept_20200403.log
》》2：创建分区表语法
hive (default)> create table dept_partition(
deptno 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，可以将分区字段看作表的伪列。
》》3：加载数据到分区表中
（1）数据准备
dept_20200401.log
10 ACCOUNTING 1700
20 RESEARCH 1800
dept_20200402.log
30 SALES 1900
40 OPERATIONS 1700
dept_20200403.log
50 TEST 2000
60 DEV 1900
（2）加载数据
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept_20200401.log' into table dept_partition partition(day='20200401');
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept_20200402.log' into table dept_partition partition(day='20200402');
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept_20200403.log' into table dept_partition partition(day='20200403');
注意：分区表加载数据时，必须指定分区
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tTqQ01Sz-1656048720502)(index_files/50c77bba-eb15-4b76-bf34-07c7db1cd1d4.png)]
图 分区表
》》4：查询分区表中数据
单分区查询
hive (default)> select * from dept_partition where day='20200401';
多分区联合查询
hive (default)> select * from dept_partition where day='20200401'
union
select * from dept_partition where day='20200402'
union
select * from dept_partition where day='20200403';
hive (default)> select * from dept_partition where day='20200401' or
day='20200402' or day='20200403';
》》5：增加分区
创建单个分区
hive (default)> alter table dept_partition add partition(day='20200404');
同时创建多个分区
hive (default)> alter table dept_partition add partition(day='20200405') partition(day='20200406');
》》6：删除分区
删除单个分区
hive (default)> alter table dept_partition drop partition (day='20200406');
同时删除多个分区
hive (default)> alter table dept_partition drop partition (day='20200404'), partition(day='20200405');
》》7：查看分区表有多少分区
hive> show partitions dept_partition;
》》8：查看分区表结构
hive> desc formatted dept_partition;
显示
# Partition Information
# col_name data_type comment
month string
7.1.2 二级分区
思考: 如何一天的日志数据量也很大，如何再将数据拆分?
》》1：创建二级分区表
hive (default)> create table dept_partition2(
deptno int, dname string, loc string
)
partitioned by (day string, hour string)
row format delimited fields terminated by '\t';
》》2：正常的加载数据（推荐）
（1）加载数据到二级分区表中
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept_20200401.log' into table
dept_partition2 partition(day='20200401', hour='12');
（2）查询分区数据
hive (default)> select * from dept_partition2 where day='20200401' and hour='12';
》》3：把数据直接上传到分区目录上，让分区表和数据产生关联的三种方式
（1）方式一：上传数据后修复
上传数据
hive (default)>dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/mydb.db/dept_partition2/day=20200401/hour=13;
hive (default)> dfs -put /opt/module/hive/datas/dept_20200401.log /user/hive/warehouse/mydb.db/dept_partition2/day=20200401/hour=13;
查询数据（查询不到刚上传的数据）
hive (default)> select * from dept_partition2 where day='20200401' and hour='13';
执行修复命令
hive> msck repair table dept_partition2;
再次查询数据
hive (default)> select * from dept_partition2 where day='20200401' and hour='13';
（2）方式二：上传数据后添加分区
上传数据
hive (default)> dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/mydb.db/dept_partition2/day=20200401/hour=14;
hive (default)> dfs -put /opt/module/hive/datas/dept_20200401.log /user/hive/warehouse/mydb.db/dept_partition2/day=20200401/hour=14;
执行添加分区
hive (default)> alter table dept_partition2 add partition(day='201709',hour='14');
查询数据
hive (default)> select * from dept_partition2 where day='20200401' and hour='14';
（3）方式三：创建文件夹后load数据到分区
创建目录
hive (default)> dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/mydb.db/dept_partition2/day=20200401/hour=15;
上传数据
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/datas/dept_20200401.log' into table
dept_partition2 partition(day='20200401',hour='15');
查询数据
hive (default)> select * from dept_partition2 where day='20200401' and hour='15';
7.1.3 动态分区调整
关系型数据库中，对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，只不过，使用Hive的动态分区，需要进行相应的配置。
》》1：开启动态分区参数设置
（1）开启动态分区功能（默认true，开启）
set hive.exec.dynamic.partition=true;
（2）设置为非严格模式（动态分区的模式，默认strict，表示必须指定至少一个分区为静态分区，nonstrict模式表示允许所有的分区字段都可以使用动态分区。）
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
（3）在所有执行MR的节点上，最大一共可以创建多少个动态分区。默认1000
set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;
（4）在每个执行MR的节点上，最大可以创建多少个动态分区。该参数需要根据实际的数据来设定。比如：源数据中包含了一年的数据，即day字段有365个值，那么该参数就需要设置成大于365，如果使用默认值100，则会报错。
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;
（5）整个MR Job中，最大可以创建多少个HDFS文件。默认100000
set hive.exec.max.created.files=100000;
（6）当有空分区生成时，是否抛出异常。一般不需要设置。默认false
set hive.error.on.empty.partition=false;
》》2：案例实操
需求：将dept表中的数据按照地区（loc字段），插入到目标表dept_partition的相应分区中。
（1）创建目标分区表
hive (default)> create table dept_partition_dy(id int, name string) partitioned by (loc int) row format delimited fields terminated by '\t';
（2）设置动态分区
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
hive (default)> insert into table dept_partition_dy partition(loc) select deptno, dname, loc from dept;
（3）查看目标分区表的分区情况
hive (default)> show partitions dept_partition;
思考：目标分区表是如何匹配到分区字段的？
7.2 分桶表
分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区。对于一张表或者分区，Hive 可以进一步组织成桶，也就是更为细粒度的数据范围划分。
分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。
分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。
分区需要指定一列用于分区。
》》1：先创建分桶表
（1）数据准备
1001 ss1
1002 ss2
1003 ss3
1004 ss4
1005 ss5
1006 ss6
1007 ss7
1008 ss8
1009 ss9
1010 ss10
1011 ss11
1012 ss12
1013 ss13
1014 ss14
1015 ss15
1016 ss16
（2）创建分桶表
create table stu_buck(id int, name string)
clustered by(id)
into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';
（3）查看表结构
hive (default)> desc formatted stu_buck;
Num Buckets: 4
（4）导入数据到分桶表中，load的方式
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/hive/datas/student.txt' into table stu_buck;
（5）查看创建的分桶表中是否分成4个桶
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MM1thUvr-1656048720502)(index_files/1ef2ba3b-d309-439a-b091-ff9e3d24335f.png)]
（6）查询分桶的数据
hive(default)> select * from stu_buck;
（7）分桶规则：
根据结果可知：Hive的分桶采用对分桶字段的值进行哈希，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 》》2：分桶表操作需要注意的事项:
（1）reduce的个数设置为-1,让Job自行决定需要用多少个reduce或者将reduce的个数设置为大于等于分桶表的桶数 （2）从hdfs中load数据到分桶表中，避免本地文件找不到问题
（3）不要使用本地模式
》》3：insert方式将数据导入分桶表
hive(default)>insert into table stu_buck select * from student_insert;
7.3 抽样查询
对于非常大的数据集，有时用户需要使用的是一个具有代表性的查询结果而不是全部结果。Hive可以通过对表进行抽样来满足这个需求。
语法: TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y)
查询表stu_buck中的数据。
hive (default)> select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 4 on id);
注意：x的值必须小于等于y的值，否则
FAILED: SemanticException [Error 10061]: Numerator should not be bigger than denominator in sample clause for table stu_buck
8 函数
8.1 系统内置函数
》》1：查看系统自带的函数
》》2：显示自带的函数的用法
hive> desc function upper;
》》3：详细显示自带的函数的用法
hive> desc function extended upper;
8.2 常用内置函数
8.2.1 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( value，default_value)。它的功能是如果value为NULL，则NVL函数返回default_value的值，否则返回value的值，如果两个参数都为NULL ，则返回NULL。
》》2：数据准备：采用员工表
》》3：查询：如果员工的comm为NULL，则用-1代替
hive (default)> select comm,nvl(comm, -1) from emp;
OK
comm _c1
NULL -1.0
300.0 300.0
》》4：查询：如果员工的comm为NULL，则用领导id代替
hive (default)> select comm, nvl(comm,mgr) from emp;
OK
comm _c1
NULL 7902.0
300.0 300.0
500.0 500.0
NULL 7839.0
8.2.3 行转列
》》1：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;
注意: CONCAT_WS must be "string or array 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。
》》2：数据准备
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rKlMarXQ-1656048720502)(index_files/72eabb07-ef15-432f-84e5-e0b24b5829e7.png)]
》》3：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 tom|lili
白羊座,A jack|hmm
白羊座,B tony|huahua
》》4：创建本地constellation.txt，导入数据
[dev1@hadoop102 datas]$ vim person_info.txt
jack 白羊座 A
tom 射手座 A
tony 白羊座 B
hmm 白羊座 A
lili 射手座 A
huahua 白羊座 B
》》5：创建hive表并导入数据
create table person_info(
name string,
constellation string,
blood_type string)
row format delimited fields terminated by "\t";
加载数据
load data local inpath "/opt/module/hive/datas/person_info.txt" into table person_info;
》》6：按需求查询数据
SELECT
t1.c_b,
CONCAT_WS("|",collect_set(t1.name))
FROM (
SELECT
NAME,
CONCAT_WS(',',constellation,blood_type) c_b
FROM person_info
)t1
GROUP BY t1.c_b
8.2.4 列转行
》》1：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
用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias
LATERAL VIEW的使用：
侧视图的意义是配合explode（或者其他的UDTF），一个语句生成把单行数据拆解成多行后的数据结果集
相当于一个虚拟表，与原表笛卡尔积关联
》》2：数据准备
表6-7 数据准备
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5gSyEB6f-1656048720503)(index_files/fc59d034-75eb-4570-89f6-0def8e4dfb76.png)]
》》3：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
》》4：创建本地movie.txt，导入数据
[dev1@hadoop102 datas]$ vim /opt/module/hive/datas/movie_info.txt
添加
《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
》》5：创建hive表并导入数据
create table movie_info(
movie string,
category string)
row format delimited fields terminated by "\t";
加载数据
load data local inpath "/opt/module/hive/datas/movie_info.txt" into table movie_info;
》》6：按需求查询数据
SELECT
movie,
category_name
FROM
movie_info
lateral VIEW
explode(split(category,",")) movie_info_tmp AS category_name;
8.2.2 CASE WHEN THEN ELSE END
》》1：数据准备
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-WgD1V7lF-1656048720503)(index_files/3ac4898a-0bac-4d08-8169-c9da18aeb91b.png)]
》》2：需求
求出不同部门男女各多少人。结果如下：
》》3：创建本地emp_sex.txt，导入数据
[dev1@hadoop102 datas]$ vim /opt/module/hive/datas/emp_sex.txt
jack A 男
rose A 男
tony B 男
hmm A 女
lili B 女
huahua B 女
》》4：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";
加载数据
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/emp_sex.txt' into table emp_sex;
》》5：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;
8.2.5 窗口函数（开窗函数）
》》1：相关函数说明
先看笔记窗口函数over.md
OVER()：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化。
CURRENT ROW：当前行
n PRECEDING：往前n行数据
n FOLLOWING：往后n行数据
UNBOUNDED：起点，
UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点，
UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点
LAG(col,n,default_val)：往前第n行数据
LEAD(col,n, default_val)：往后第n行数据
NTILE(n)：把有序窗口的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，NTILE返回此行所属的组的编号。注意：n必须为int类型。
》》2：数据准备：name，orderdate，cost
jack,2017-01-01,10
tony,2017-01-02,15
jack,2017-02-03,23
tony,2017-01-04,29
jack,2017-01-05,46
jack,2017-04-06,42
tony,2017-01-07,50
jack,2017-01-08,55
mart,2017-04-08,62
mart,2017-04-09,68
neil,2017-05-10,12
mart,2017-04-11,75
neil,2017-06-12,80
mart,2017-04-13,94
》》3：需求
（1）查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数
（2）查询顾客的购买明细及月购买总额
（3）上述的场景, 将每个顾客的cost按照日期进行累加
（4）查询每个顾客上次的购买时间
（5）查询前20%时间的订单信息
》》4：创建本地business.txt，导入数据
[dev1@hadoop102 datas]$ vim /opt/module/hive/datas/business.txt
》》5：创建hive表并导入数据
create table business(
name string,
orderdate string,
cost int
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
加载数据
load data local inpath "/opt/module/hive/datas/business.txt" into table business;
》》6：按需求查询数据
（1）查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数
select name,count(*) over()
from business
where substring(orderdate,1,7) = '2017-04'
group by name;
（2）查询顾客的购买明细及月购买总额
select name,orderdate,cost,sum(cost) over(partition by month(orderdate)) from business;
（3）将每个顾客的cost按照日期进行累加
select name,orderdate,cost,
sum(cost) over() as sample1,--所有行相加
sum(cost) over(partition by name) as sample2,--按name分组，组内数据相加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate) as sample3,--按name分组，组内数据累加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and current row ) as sample4 ,--和sample3一样,由起点到当前行的聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING and current row) as sample5, --当前行和前面一行做聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) as sample6,--当前行和前边一行及后面一行
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between current row and UNBOUNDED FOLLOWING ) as sample7 --当前行及后面所有行
from business;
rows必须跟在order by 子句之后，对排序的结果进行限制，使用固定的行数来限制分区中的数据行数量
（4）查看顾客上次的购买时间
select name,orderdate,cost,
lag(orderdate,1,'1900-01-01') over(partition by name order by orderdate ) as time1, lag(orderdate,2) over (partition by name order by orderdate) as time2
from business;
（5）查询前20%时间的订单信息
select * from (
select name,orderdate,cost, ntile(5) over(order by orderdate) sorted
from business
) t
where sorted = 1;
8.2.6 Rank
》》1：函数说明
RANK() 排序相同时会重复，总数不会变
DENSE_RANK() 排序相同时会重复，总数会减少
ROW_NUMBER() 会根据顺序计算
》》2：数据准备
name subject score
jack 语文 87
jack 数学 95
jack 英语 68
tom 语文 94
tom 数学 56
tom 英语 84
tony 语文 64
tony 数学 86
tony 英语 84
婷婷 语文 65
婷婷 数学 85
婷婷 英语 78
》》3：需求
计算每门学科成绩排名。
》》4：创建本地score.txt，导入数据
[dev1@hadoop102 datas]$ vim /opt/module/hive/datas/score.txt
》》5：创建hive表并导入数据
create table score(
name string,
subject string,
score int)
row format delimited fields terminated by "\t";
load data local inpath '/opt/module/hive/datas/score.txt' into table score;
》》6：按需求查询数据
select name,
subject,
score,
rank() over(partition by subject order by score desc) rp,
dense_rank() over(partition by subject order by score desc) drp,
row_number() over(partition by subject order by score desc) rmp
from score;
显示
name subject score rp drp rmp
jack 数学 95 1 1 1
tony 数学 86 2 2 2
婷婷 数学 85 3 3 3
tom 数学 56 4 4 4
tony 英语 84 1 1 1
tom 英语 84 1 1 2
婷婷 英语 78 3 2 3
jack 英语 68 4 3 4
tom 语文 94 1 1 1
jack 语文 87 2 2 2
婷婷 语文 65 3 3 3
tony 语文 64 4 4 4
扩展：求出每门学科前三名的学生？
