本节基本涵盖了Hive日常使用的所有SQL，因为SQL太多，所以将SQL进行了如下分类：

一、DDL语句（数据定义语句）：
对数据库的操作：包含创建、修改数据库
对数据表的操作：分为内部表及外部表，分区表和分桶表

二、DQL语句（数据查询语句）：
单表查询、关联查询
hive函数：包含聚合函数，条件函数，日期函数，字符串函数等
行转列及列转行：lateral view 与 explode 以及 reflect
窗口函数与分析函数
其他一些窗口函数

hive__DDL__15">1hive 的 DDL 语法

1.1对数据库的操作

对数据库的操作
-创建数据库:

create database if not exists myhive;

说明：hive的表存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个属性指定的 :hive.metastore.warehouse.dir

创建数据库并指定hdfs存储位置 :

create database myhive2 location '/myhive2';

-修改数据库:

alter  database  myhive2  set  dbproperties('createtime'='20210329');

说明：可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。但是数据库的元数据信息是不可更改的，包括数据库的名称以及数据库所在的位置
-查看数据库详细信息
查看数据库基本信息

hive (myhive)> desc  database  myhive2;

查看数据库更多详细信息

hive (myhive)> desc database extended  myhive2;

-删除数据库
删除一个空数据库，如果数据库下面有数据表，那么就会报错

drop  database  myhive2;

强制删除数据库，包含数据库下面的表一起删除

drop  database  myhive  cascade; 

1.2对数据表的操作

对管理表(内部表)的操作:

-建内部表:

hive (myhive)> use myhive; -- 使用myhive数据库
hive (myhive)> create table stu(id int,name string);
hive (myhive)> insert into stu values (1,"zhangsan");
hive (myhive)> insert into stu values (1,"zhangsan"),(2,"lisi");  -- 一次插入多条数据
hive (myhive)> select * from stu;

-hive建表时候的字段类型:


对decimal类型简单解释下：
用法：decimal(11,2) 代表最多有11位数字，其中后2位是小数，整数部分是9位；如果整数部分超过9位，则这个字段就会变成null；如果小数部分不足2位，则后面用0补齐两位，如果小数部分超过两位，则超出部分四舍五入
也可直接写 decimal，后面不指定位数，默认是 decimal(10,0) 整数10位，没有小数

-创建表并指定字段之间的分隔符

create  table if not exists stu2(id int ,name string) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile location '/user/stu2';

row format delimited fields terminated by ‘\t’ 指定字段分隔符，默认分隔符为 ‘\001’
stored as 指定存储格式
location 指定存储位置

-根据查询结果创建表

create table stu3 as select * from stu2;

-根据已经存在的表结构创建表

create table stu4 like stu2;

-查询表的结构
只查询表内字段及属性

desc stu2;

详细查询

desc formatted  stu2;

-查询创建表的语句

show create table stu2;

对外部表操作

外部表因为是指定其他的hdfs路径的数据加载到表当中来，所以hive表会认为自己不完全独占这份数据，所以删除hive表的时候，数据仍然存放在hdfs当中，不会删掉，只会删除表的元数据
-构建外部表

create external table student (s_id string,s_name string) row format delimited fields terminated by '\t';

-从本地文件系统向表中加载数据
追加操作

load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' into table student;

覆盖操作

load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' overwrite  into table student;

-从hdfs文件系统向表中加载数据

load data inpath '/hivedatas/techer.csv' into table techer;

加载数据到指定分区

load data inpath '/hivedatas/techer.csv' into table techer partition(cur_date=20201210);

-注意：
1.使用 load data local 表示从本地文件系统加载，文件会拷贝到hdfs上
2.使用 load data 表示从hdfs文件系统加载，文件会直接移动到hive相关目录下，注意不是拷贝过去，因为hive认为hdfs文件已经有3副本了，没必要再次拷贝了
3.如果表是分区表，load 时不指定分区会报错
4.如果加载相同文件名的文件，会被自动重命名

对分区表的操作

-创建分区表的语法

create table score(s_id string, s_score int) partitioned by (month string);

-创建一个表带多个分区

create table score2 (s_id string, s_score int) partitioned by (year string,month string,day string);

注意：
hive表创建的时候可以用 location 指定一个文件或者文件夹，当指定文件夹时，hive会加载文件夹下的所有文件，当表中无分区时，这个文件夹下不能再有文件夹，否则报错
当表是分区表时，比如 partitioned by (day string)， 则这个文件夹下的每一个文件夹就是一个分区，且文件夹名为 day=20201123 这种格式，然后使用：msck repair table score; 修复表结构，成功之后即可看到数据已经全部加载到表当中去了

-加载数据到一个分区的表中

load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score partition (month='201806');

-加载数据到一个多分区的表中去

load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score2 partition(year='2018',month='06',day='01');

-查看分区

show  partitions  score;

-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');

注意：添加分区之后就可以在hdfs文件系统当中看到表下面多了一个文件夹
-删除分区

 alter table score drop partition(month = '201806');

对分桶表操作

将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去，就是按照分桶字段进行哈希划分到多个文件当中去
分区就是分文件夹，分桶就是分文件
分桶优点：

1. 提高join查询效率
2. 提高抽样效率

-开启hive的捅表功能

set hive.enforce.bucketing=true;

-设置reduce的个数

set mapreduce.job.reduces=3;

-创建桶表

create table course (c_id string,c_name string) clustered by(c_id) into 3 buckets;

桶表的数据加载：由于桶表的数据加载通过hdfs dfs -put文件或者通过load data均不可以，只能通过insert overwrite 进行加载
所以把文件加载到桶表中，需要先创建普通表，并通过insert overwrite的方式将普通表的数据通过查询的方式加载到桶表当中去
-通过insert overwrite给桶表中加载数据

insert overwrite table course select * from course_common cluster by(c_id);  -- 最后指定桶字段

修改表和删除表

-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;

-删除表操作

drop table score5;

-清空表操作

truncate table score6;

说明：只能清空管理表，也就是内部表；清空外部表，会产生错误
注意：truncate 和 drop：
如果 hdfs 开启了回收站，drop 删除的表数据是可以从回收站恢复的，表结构恢复不了，需要自己重新创建；truncate 清空的表是不进回收站的，所以无法恢复truncate清空的表
所以 truncate 一定慎用，一旦清空将无力回天

hive_229">向hive表中加载数据

-直接向分区表中插入数据

insert into table score partition(month ='201807') values ('001','002','100');

-通过load方式加载数据

 load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' overwrite into table score partition(month='201806');

-通过查询方式加载数据

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

-查询语句中创建表并加载数据

create table score2 as select * from score1;

-在创建表是通过location指定加载数据的路径

create external table score6 (s_id string,c_id string,s_score int) row format delimited fields terminated by ',' location '/myscore';

-export导出与import 导入 hive表数据（内部表操作）

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';

hive_258">hive表中数据导出

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

-export导出到HDFS上

export table score to '/export/exporthive/score';

hive__DQL__290">2hive 的 DQL 查询语法

2.1单表查询

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：
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

WHERE语句

select * from score where s_score < 60;

注意：
小于某个值是不包含null的，如上查询结果是把 s_score 为 null 的行剔除的

GROUP BY 分组

select s_id ,avg(s_score) from score group by s_id;

分组后对数据进行筛选，使用having

 select s_id ,avg(s_score) avgscore from score group by s_id having avgscore > 85;

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

join 连接

INNER JOIN 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

select * from techer t [inner] join course c on t.t_id = c.t_id; -- inner 可省略

LEFT OUTER JOIN 左外连接：左边所有数据会被返回，右边符合条件的被返回

select * from techer t left join course c on t.t_id = c.t_id; -- outer可省略

RIGHT OUTER JOIN 右外连接：右边所有数据会被返回，左边符合条件的被返回、

select * from techer t right join course c on t.t_id = c.t_id;

FULL OUTER JOIN 满外(全外)连接: 将会返回所有表中符合条件的所有记录。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。
SELECT * FROM techer t FULL JOIN course c ON t.t_id = c.t_id ;
注：1. hive2版本已经支持不等值连接，就是 join on条件后面可以使用大于小于符号了;并且也支持 join on 条件后跟or (早前版本 on 后只支持 = 和 and，不支持 > < 和 or)
2.如hive执行引擎使用MapReduce，一个join就会启动一个job，一条sql语句中如有多个join，则会启动多个job
注意：表之间用逗号(,)连接和 inner join 是一样的
select * from table_a,table_b where table_a.id=table_b.id;
它们的执行效率没有区别，只是书写方式不同，用逗号是sql 89标准，join 是sql 92标准。用逗号连接后面过滤条件用 where ，用 join 连接后面过滤条件是 on。

order by 排序

全局排序，只会有一个reduce

ASC（ascend）: 升序（默认） DESC（descend）: 降序
SELECT * FROM student s LEFT JOIN score sco ON s.s_id = sco.s_id ORDER BY sco.s_score DESC;

注意：order by 是全局排序，所以最后只有一个reduce，也就是在一个节点执行，如果数据量太大，就会耗费较长时间

sort by 局部排序

每个MapReduce内部进行排序，对全局结果集来说不是排序。

设置reduce个数

set mapreduce.job.reduces=3;

查看设置reduce个数

set mapreduce.job.reduces;

查询成绩按照成绩降序排列

select * from score sort by s_score;

将查询结果导入到文件中（按照成绩降序排列）

insert overwrite local directory '/export/servers/hivedatas/sort' select * from score sort by s_score;

distribute by 分区排序

distribute by：类似MR中partition，进行分区，结合sort by使用

设置reduce的个数，将我们对应的s_id划分到对应的reduce当中去

set mapreduce.job.reduces=7;

通过distribute by 进行数据的分区

select * from score distribute by s_id sort by s_score;

注意：Hive要求 distribute by 语句要写在 sort by 语句之前

cluster by

当distribute by和sort 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。但是排序只能是正序排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC。

以下两种写法等价

select * from score cluster by s_id;
select * from score distribute by s_id sort by s_id;