基本查询
创建部门表
create table if not exists dept(
deptno int,
dname string,
loc int
)
row format delimited fields terminated by '\t';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';导入数据
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/dept.txt' into table
dept;
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/emp.txt' into table emp;1．全表查询
hive (default)> select * 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。
Hive，对我们平常书写SQL很多地方是相同的，例如分组，排序，左连接，右连接等，不再介绍了，现在介绍他们不一样的地方。
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）查找以2开头薪水的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal LIKE '2%';（2）查找第二个数值为2的薪水的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal LIKE '_2%';（3）查找薪水中含有2的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal RLIKE '[2]';连接谓词中不支持or
hive join目前不支持在on子句中使用谓词or
#错误的
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno
= d.deptno or e.ename=d.ename; 排序
全局排序（Order By）
Order By：全局排序，只有一个Reducer
hive (default)> select ename, sal*2 twosal from emp order by twosal;1．使用 ORDER BY 子句排序
ASC（ascend）: 升序（默认）
DESC（descend）: 降序
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;分区排序（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。
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/datas/distribute-result'
select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;注意：
1． 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。
2． Hive要求DISTRIBUTE BY语句要写在SORT BY语句之前。
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。
分桶及抽样查询
分桶表数据存储
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。
1．先创建分桶表，通过直接导入数据文件的方式
（1）数据准备
student.txt
（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
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table
stu_buck;（5）查看创建的分桶表中是否分成4个桶
发现并没有分成4个桶。是什么原因呢？
2．创建分桶表时，数据通过子查询的方式导入
（1）先建一个普通的stu表
create table stu(id int, name string)
row format delimited fields terminated by '\t';（2）向普通的stu表中导入数据
load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table stu;（3）清空stu_buck表中数据
truncate table stu_buck;
select * from stu_buck;（4）导入数据到分桶表，通过子查询的方式
insert into table stu_buck
select id, name from stu;（5）发现还是只有一个分桶
（6）需要设置一个属性
hive (default)> set hive.enforce.bucketing=true;
hive (default)> set mapreduce.job.reduces=-1;
hive (default)> insert into table stu_buck
select id, name from stu;（7）查询分桶的数据
hive (default)> select * from stu_buck;
OK
stu_buck.id stu_buck.name
1004 ss4
1008 ss8
1012 ss12
1016 ss16
1001 ss1
1005 ss5
1009 ss9
1013 ss13
1002 ss2
1006 ss6
1010 ss10
1014 ss14
1003 ss3
1007 ss7
1011 ss11
1015 ss15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
分桶抽样查询
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。
查询表stu_buck中的数据。
hive (default)> select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 4 on id);注：tablesample是抽样语句，语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y) 。
y必须是table中bucket数的倍数或者因子。hive根据y的大小，决定抽样的比例。例如，table总共分了4份，当y=2时，抽取(4/2=)2个bucket的数据，当y=8时，抽取(4/8=)1/2个bucket的数据。
x表示从哪个bucket开始抽取，如果需要取多个分区，以后的分区号为当前分区号加上y。例如，table总bucket数为4，tablesample(bucket 1 out of 2)，表示总共抽取（4/2=）2个bucket的数据，抽取第1(x)个和第3(x+y)个bucket的数据。
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
Hive的窗口函数
1．相关函数说明
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)：把有序分区中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,2017-04-13,943．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
vi business.txt5．创建hive表并导入数据
create table business(
name string,
orderdate string,
cost int
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
load data local inpath "/opt/module/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）上述的场景, 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;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
3．需求
计算每门学科成绩排名。
4．创建本地score.txt，导入数据
vi score.txt5．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/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;
name subject score rp drp rmp
孙悟空 数学 95 1 1 1
宋宋 数学 86 2 2 2
婷婷 数学 85 3 3 3
大海 数学 56 4 4 4
宋宋 英语 84 1 1 1
大海 英语 84 1 1 2
婷婷 英语 78 3 2 3
孙悟空 英语 68 4 3 4
大海 语文 94 1 1 1
孙悟空 语文 87 2 2 2
婷婷 语文 65 3 3 3
宋宋 语文 64 4 4 4系统内置函数
1．查看系统自带的函数
hive> show functions;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;自定义函数
1）Hive 自带了一些函数，比如：max/min等，但是数量有限，自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。
2）当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。
3）根据用户自定义函数类别分为以下三种：
（1）UDF（User-Defined-Function）
一进一出
（2）UDAF（User-Defined Aggregation Function）
聚集函数，多进一出
类似于：count/max/min
（3）UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）
一进多出
如lateral view explore()
4）官方文档地址
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins5）编程步骤：
（1）继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF
（2）需要实现evaluate函数；evaluate函数支持重载；
（3）在hive的命令行窗口创建函数
a）添加jar
add jar linux_jar_pathb）创建function
create [temporary] function [dbname.]function_name AS class_name;（4）在hive的命令行窗口删除函数
Drop [temporary] function [if exists] [dbname.]function_name;6）注意事项
（1）UDF必须要有返回类型，可以返回null，但是返回类型不能为void；
自定义UDF函数
1．创建一个Maven工程Hive
2．导入依赖
<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-exec -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>1.2.1</version>
</dependency>
</dependencies>3．创建一个类
public class Lower extends UDF {
public String evaluate (final String s) {
if (s == null) {
return null;
}
return s.toLowerCase();
}
}4．打成jar包上传到服务器/opt/module/jars/udf.jar
5．将jar包添加到hive的classpath
hive (default)> add jar /opt/module/datas/udf.jar;6．创建临时函数与开发好的java class关联
hive (default)> create temporary function mylower as "com.test.hive.Lower";7．即可在hql中使用自定义的函数
hive (default)> select ename, mylower(ename) lowername from emp;