查询hadoop集群中全部hive表有多大容量 hadoop sql查询

下个项目可能要用hive比较多 之前对分区、分桶搞不明白 趁着最近又学习了一下

ps：之前说的prophet在年底前一定会放上来的

hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能；可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行，通过自己的SQL查询分析需要的内容，这套SQL简称Hive SQL，使不熟悉mapreduce的用户可以很方便地利用SQL语言查询、汇总和分析数据。

简单来说， 是基于hadoop的一个数据仓库工具； hive底层仍然是hadoop，hive仅仅相当于一个hadoop上层的应用组件。

ps：表和列名不区分大小写

文章目录

• 一、DDL语句（数据定义语句）

• 1.创建/删除数据库
• 2.建表语句

• 2.1 内表internal table（默认）
• 2.2 外表external table
• 2.3 内表和外表的区别
• 2.4 分区、分桶

• 3. 修改表alter
• 4. 加载/导出数据

• 二、DQL语句（数据查询语句）

• 1.基本查询
• 2.生成视图、索引
• 3.hive的排序相关查询
• 4.分组排序实现
• 5.从全量表数据获取增量数据
• 6.获取表的最新分区
• 参考链接

一、DDL语句（数据定义语句）

1.创建/删除数据库

创建库：

create database 库名;
create database if not exists 库名;

删除库：

drop database 库名；#只能删除空库，没有表
drop database if exists 库名；
drop database 库名 cascade；#可以删除非空库

--查看库的列表：
show databases;
--使用库：
use databases;
--查看正在使用的库：
select current_database();
--查看库信息：
desc database 库名；

2.建表语句

查询语句中创建表并加载数据

create table score2 as select * from score1;

create external table score6 (s_id string,c_id string,s_score int) row format delimited fields terminated by ',' location '/myscore';  # 在创建表时通过location指定加载数据的路径

2.1 内表internal table（默认）

建表

CREATE TABLE guruhive_internaltable (id INT,Name STRING) Row format delimited Fields terminated by '\t';

加载数据

LOAD DATA INPATH '/user/guru99hive/data.txt' INTO table guruhive_internaltable;

删表

DROP TABLE guruhive_internaltable;

2.2 外表external table

建表

CREATE EXTERNAL TABLE guruhive_external(id INT,Name STRING) 
Row format delimited Fields terminated by '\t' LOCATION '/user/guru99hive/guruhive_external;

加载数据

LOAD DATA INPATH '/user/guru99hive/data.txt' INTO TABLE guruhive_external;

删表

DROP TABLE guruhive_external;

2.3 内表和外表的区别

（https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-hive-internal-and-external-tables/）

内表： 内表可以使用truncate table； hive会把数据加载到数据库对应的warehouse下面； 删表之后，元数据和表的数据都被删了外表： 不把数据放到warehouse下面； 不支持truncate table； drop的时候，仅删除元数据（我的理解是，外表类似于一个视图的功能，给a数据建了一个映射表a，还可以建表a1，a2，把表a删了不影响a数据，也不影响a1，a2）

什么时候使用内表？什么时候使用外表？

2.4 分区、分桶

分区、分桶都是HDFS系统上处理大量数据时，用来减少在整张表上扫描，提升搜索速度的方法。

主要的不同是他们分割数据的方法

hive分区的话，我们会在数据的存放目录下，根据划分的数据生成不同的子目录。

[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-JE5POyb6-1668075157219)(en-resource://database/70925:1)]

分区的语法：

CREATE TABLE products ( product_id string,
                        brand      string,
                        size       string,
                        discount   float,
                        price      float )
PARTITIONED BY (gender string,
                category string,
                color string);

对于分区表，要注意设置

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict

然后再插入数据。

可以查看分区情况看

分桶表：

分桶表，是将一个完整的数据集分成若干部分。它存在的意义是：一是提高 join 查询的效率；二是利于抽样。

分桶表的实质，就是对分桶的字段做了hash 然后存放到对应文件中，也就是说向分桶表中插入数据的时候必然要执行一次MAPREDUCE,所以分桶表的数据只能通过从结果集查询插入的方式进行导入。（https://mp.weixin.qq.com/s/UR3acOscdh3NLw88tlH7rA）

另一种技巧来分解数据集，来更容易管理。

如果使用employee_id，那么会有太多分区了，如果用这个字段来分桶，那么可以确定有几桶，相同的employee_id会被分入同一个桶内。

在hive中，我们要使用分桶，需要设置set.hive.enforce.bucketing=true

分桶的语法 参考前面分区，无法对prices这样的连续数值进行分区，会产生无限个目录。可以对其进行分桶。

CREATE TABLE products ( product_id string,
                        brand string,
                        size string,
                        discount float,
                        price float )
PARTITIONED BY (gender string,
                category string,
                color string)
CLUSTERED BY (price) INTO 50 BUCKETS;

（非常好的一张图）

Now, only 50 buckets will be created no matter how many unique values are there in the price column. For example, in the first bucket, all the products with a price [ 0 – 500 ] will go, and in the next bucket products with a price [ 500 – 200 ] and so on.

什么时候进行分区？ 当某个字段经常被查询且该字段类别不是很多的时候 不要对类别很多的字段建立分区，如每个id都建一个分区 分区内数据量不是很大的时候，建立分区效果会比较好

什么时候进行分桶？ 字段类别很多，不适宜对其进行分区的时候 需要进行很多join操作的时候，建议考虑分桶

3. 修改表alter

• 修改表名称

alter  table  old_table_name  rename  to  new_table_name;

• 增加、修改列信息

--查询表结构
desc score5;

--添加列
alter table score5 add columns (mycol string, mysco string);

--更新列
alter table score5 change column mysco mysconew int;

• 添加分区

--添加一个分区
alter table score add partition(month='201805');
--同时添加多个分区
alter table score add partition(month='201804') partition(month = '201803');

4. 加载/导出数据

加载 insert方式插入

insert into my_table values(1,'fayson1'); #单条插入
insert into my_table values(2,'fayson2'),(3,'fayson3'); #多条插入

insert方式追加插入查询结果

INSERT INTO my_table
SELECT id,name from test_user WHERE id > 3 and id < 5;

insert into table score partition(month ='201807') values ('001','002','100');  # 直接向分区里插

insert方式覆盖插入查询结果

INSERT OVERWRITE TABLE my_table
SELECT id,name from test_user WHERE id > 3 and id < 5;

insert overwrite table score2 partition(month = '201806') select s_id,c_id,s_score from score1;

插入到多张表

FROM test_user
INSERT INTO my_table select id, name where id > 4 and id < 6
INSERT INTO my_table1 select id, age
where id > 4 and id < 6;

load本地数据文件 追加

LOAD DATA LOCAL INPATH '/data/a.txt' INTO TABLE my_table;

load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score partition (month='201806');  # 直接向分区里插
load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score2 partition(year='2018',month='06',day='01');  # 直接向多分区的表里插

覆盖

LOAD DATA LOCAL INPATH '/data/a.txt' OVERWRITE INTO TABLE my_table;

load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' overwrite into table score partition(month='201806');  # 直接向分区里插

Load HDFS数据文件

• 将文件put到HDFS的/data目录下
• 修改/data目录为hive用户

sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R hive:hive /data

追加

LOAD DATA INPATH '/data/a.txt' INTO TABLE my_table;

覆盖

LOAD DATA INPATH '/data/a.txt' OVERWRITE INTO TABLE my_table;

导出 导出数据

--insert导出
--将查询的结果导出到本地
insert overwrite local directory '/export/servers/exporthive' select * from score;

--将查询的结果格式化导出到本地
insert overwrite local directory '/export/servers/exporthive' row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by '#' select * from student;

--将查询的结果导出到HDFS上(没有local)
insert overwrite directory '/export/servers/exporthive' row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by '#' select * from score;

--Hadoop命令导出到本地
dfs -get /export/servers/exporthive/000000_0 /export/servers/exporthive/local.txt;

--hive shell 命令导出
基本语法：（hive -f/-e 执行语句或者脚本 > file）

hive -e "select * from myhive.score;" > /export/servers/exporthive/score.txt

hive -f export.sh > /export/servers/exporthive/score.txt

--export导出到HDFS上
export table score to '/export/exporthive/score';

内表操作，export导出与import导入

create table techer2 like techer; --依据已有表结构创建表

export table techer to  '/export/techer';

import table techer2 from '/export/techer';

二、DQL语句（数据查询语句）

1.基本查询

--1、查看表的创建信息：
show create table db.table1;
--查询表结构
desc score5;
--列出表的列和列的类型
DESCRIBE EXTENDED page_view;

--2、查看表的分区信息：
show partitions db.table1;
--查看是内表还是外表
desc formatted tablename;  --得到Table Type ，也可以得到表的location。 根据Table Type值可以知道表是内部表(MANAGED_TABLE)还是外部表(EXTERNAL_TABLE)。内部表的存储位置是hive.metastore.warehouse.dir(默认是：/user/hive/warehouse)

--3、查看表的记录数：
select count(*) from db.table1 where dt = '2019-03-21';

--4、简单连接操作：
select t1.userid, t1.name, t2.score from
(select userid, name from db.table1 where dt = '2019-03-21' ) t1
left join
(select userid, score from db.table2 where dt='2019-03-21') t2
on t1.userid=t2.userid;

--5、给字段起别名：
select userid as user_id from db.table1 where dt = '2019-03-19' ;

--6、求两个表的差集，出在表A中，但不能出现表B中，即 A-B：
select a.user_id from
       (select user_id from db.table1) a
        left outer join
       (select user_id from db.table2) b
        on a.user_id = b.user_id
where b.user_id is null ;

--7、条件查找 -- 模糊匹配 单一条件
例如 字段 text 查询包含 'BeiJing' 的列
where text like concat('%','BeiJing','%')
where text like '%BeiJing%'  -- 有待测试

--8、条件查找 -- 模糊匹配 多条件 查询
例如 字段 text 查询包含 'BeiJing' 'ShangHai' 的列
where text regexp 'BeiJing|ShangHai'

--9.去重后统计行数
select count(*) from (select distinct id from ab.table where dt='2020-05-26') a

2.生成视图、索引

视图和表类似，不占用物理空间，只保留结构，我理解的是在表上做一定筛选存为视图，方便在筛选上做查询。

Create VIEW Sample_ViewAS SELECT * FROM employees WHERE salary>25000

create view if not exists view_name
as
select a1,a2,a3 from table_name;

--删除视图
drop view if exists view_name;

创建索引

--语法
Create INDEX <INDEX_NAME> ON TABLE < TABLE_NAME(column names)>
--eg
Create INDEX sample_Index ON TABLE guruhive_internaltable(id)

3.hive的排序相关查询

基本的排序操作

注意： 关键字 asc 和 desc 表示升序和降序，其中 cluster by 指定的列只能降序

使用示例：

-- 1、 对单个字段，降序排序（如果是多个字段，就继续在后面追加即可）
   -- 按照年龄降序排序， sort by 使用方法与order by 一样。
select user_id, age from db.table order by age desc;

--2、 先按照班级class分组，在按照得分score、年龄age 升序排列
select class, age, score from db.table distribute by class sort by age asc, score asc;

--3、 先按照班级class分组，在按照年龄age 排列
select  class, age from db.table cluster by class sort by age;

注意： 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(字段)根据指定的字段将数据分到不同的reducer，且分发算法是hash散列。 4、Cluster by(字段) 除了具有Distribute by的功能外，还会对该字段进行排序。 因此，如果分桶和sort字段是同一个时，此时，cluster by = distribute by + sort by

完整查询

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]

注意： 如果使用 group by 分组，则 select 后面只能写分组的字段或者聚合函数 where和having区别： 1 having是在 group by 分完组之后再对数据进行筛选，所以having 要筛选的字段只能是分组字段或者聚合函数 2 where 是从数据表中的字段直接进行的筛选的，所以不能跟在gruop by后面，也不能使用聚合函数

4.分组排序实现

一般有两种实现方式： （1）row_number() over( partition by 分组字段 order by 排序字段) as rank(rank 可随起名，表示排序后标识) （2）row_number() over( distribute by 分组字段 sort by 排序字段) as rank(rank 可随起名，表示排序后标识)

-- 注意：
--1、 partition by  只与 order by 组合使用
--2、 distribute by 只与 sort by 组合使用
--3、 rank，可以随便起的名字，表示排序后的序号，例如，1,2,3,4,5...
--4、 分组字段、排序字段，均可为多个字段。
--5、 分组字段设置为常量，例如为1，这时，仅可以获取按照排列字段，排序后的--序号。

--使用示例：
--1、选取每个班级成绩前三名的同学:
select class, student, score from (
       select class, student, score, row_number() over (distribute by class sort by score desc) as rank from db.table1
       )as t1
where t1.rank < 4;

--2、distribute by，后面可以跟常数，例如1，这样只是获取按照某一列排序后的标识：
select class, student, score, row_number() over (distribute by 1 sort by score desc) as rank from db.table1;

参考链接：1基本排序、2分组排序

5.从全量表数据获取增量数据

select a.id from
(select distinct id from db.table1 where dt='2020-05-27') a
left outer join
(select distinct id from db.table1 where dt='2020-05-26') b
on a.id=b.id
where b.id is null

抽样 我们从表pv_gender_sum表中的32个桶中，选择第3个桶。

INSERT OVERWRITE TABLE pv_gender_sum_sample
SELECT pv_gender_sum.*
FROM pv_gender_sum TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 32);

6.获取表的最新分区

partition="show partitions db.table1;"
latest_info=$(hive -e  "$partition" | sort | tail -n 1)
latest_dt=${latest_info:3:13}
echo $latest_dt

查看表的分区

select PART_NAME FROM PARTITIONS WHERE TBL_ID=(SELECT TBL_ID FROM TBLS WHERE TBL_NAME='<table_name>');

参考链接

https://baike.baidu.com/item/hive/67986?fr=aladdin

hive教程：https://www.guru99.com/hive-tutorials.html ！！！

https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-hive-internal-and-external-tables/ 内表和外表的区别

分区、分桶的区别：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/11/data-engineering-for-beginners-partitioning-vs-bucketing-in-apache-hive/#h2_8

https://mp.weixin.qq.com/s/UR3acOscdh3NLw88tlH7rA

https://stackoverflow.com/questions/19128940/what-is-the-difference-between-partitioning-and-bucketing-a-table-in-hive

https://mp.weixin.qq.com/s/Xz31A1rje7vYwGcYzHXfcw 很长的hive总结

hive官方教程的翻译：