2023.11.13 hive数据仓库之分区表与分桶表操作,与复杂类型的运用

[0.hadoop hive的文档](#0.hadoop hive的文档)

1.一级分区表

2.一级分区表练习2

3.创建多级分区表

4.分区表操作

5.分桶表

[6. 分桶表进行排序](#6. 分桶表进行排序)

7.分桶的原理

8.hive的复杂类型

[9.array类型: 又叫数组类型,存储同类型的单数据的集合](#9.array类型: 又叫数组类型,存储同类型的单数据的集合)

[10.struct类型: 又叫结构类型,可以存储不同类型单数据的集合](#10.struct类型: 又叫结构类型,可以存储不同类型单数据的集合)

[11.map类型: 又叫映射类型,存储键值对数据的映射(根据key找value)](#11.map类型: 又叫映射类型,存储键值对数据的映射(根据key找value))

0.hadoop hive的文档

hive文档: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties

hdfs文档: https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml

yarn文档: https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml

mr文档: https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml

1.一级分区表

创建分区表: create [external] table [if not exists] 表名(字段名字段类型 , 字段名字段类型 , ... )partitioned by (分区字段名分区字段类型)... ;

自动生成分区目录并插入数据: load data [local] inpath '文件路径' into table 分区表名 partition (分区字段名='值');

注意: 如果加local后面文件路径应该是linux本地路径,如果没有加那么就是hdfs文件路径

建表

sql 复制代码

create database hive3;
use hive3;
--练习1 创建一级分区表
-- 创建分区表: create [external] table [if not exists]
-- 表名(字段名 字段类型 , 字段名 字段类型 , ... )
-- partitioned by (分区字段名 分区字段类型) ;

-- 自动生成分区目录并插入数据: load data [local] inpath
-- '文件路径' into table 分区表名 partition (分区字段名='值');

--建表
create table if not exists
score (name string,subject string,grade int)
partitioned by (dt string)
row format delimited
fields terminated by '\t'
;

此为score.txt文件

sql 复制代码

--在hdfs的网页中手动上传score.txt到目录,下面每一次load data都会把这个文件移动
-- 加载数据
load data inpath '/score.txt' into table score partition (dt='2022');
load data inpath '/score.txt' into table score partition (dt='2023');
load data inpath '/score.txt' into table score partition (dt='2024');

sql 复制代码

--查询数据
select  * from score;--此时dt的三个年份都存在了这个表里
--如,查询2023年的数据,效率提升
select * from score where dt = '2023';
select * from score where dt = '2022';
select * from score where dt = '2024';

可以直接根据年份作为条件来查询表的内容,结果如下

2.一级分区表练习2

1.建表

sql 复制代码

--练习2建一个新表,-- 创建分区表: create [external] table [if not exists]
-- 表名(字段名 字段类型 , 字段名 字段类型 , ... )
-- partitioned by (分区字段名 分区字段类型) ;
--建表
create table one_part_order(
    oid string,
    name string,
    price double,
    num int
)partitioned by (year string)
row format delimited
fields terminated by ' ';

2.加载数据

四个order.txt文件如下

sql 复制代码

--加载数据,现在hdfs中准备好文件,再使用load加载数据到分区表中
load data inpath '/itcast/order202251.txt'
    into table one_part_order partition (year='2022');

load data inpath '/itcast/order2023415.txt'
    into table one_part_order partition (year='2023');

load data inpath '/itcast/order202351.txt'
    into table one_part_order partition (year='2023');

load data inpath '/itcast/order202352.txt'
    into table one_part_order partition (year='2023');

3.验证数据

sql 复制代码

select * from one_part_order ;
select * from one_part_order where year = '2023';

3.创建多级分区表

复制代码

创建分区表: create [external] table [if not exists] 表名(字段名 字段类型 , 字段名 字段类型 , ... )partitioned by (一级分区字段名 分区字段类型, 二级分区字段名 分区字段类型 , ...) ; 

自动生成分区目录并插入数据: load data [local] inpath '文件路径' into table 分区表名 partition (一级分区字段名='值',二级分区字段名='值' , ...);

注意: 如果加local后面文件路径应该是linux本地路径,如果没有加那么就是hdfs文件路径

1.建表

sql 复制代码

--删表
drop table more_part_order;
truncate table multi_part_order;
--建表
create table multi_part_order(
    oid string,
    pname string,
    price double,
    num int)partitioned by (year string,month string,day string)
row format delimited
fields terminated by ' ';

或者

sql 复制代码

--建表
create table multi_part1_order(
    oid string,
    pname string,
    price double,
    num int)partitioned by (year string,month string,day string)
row format delimited
fields terminated by ' ';

2.加载数据

sql 复制代码

--加载数据
load data inpath '/itcast/order202251.txt' into table
    multi_part_order partition (year='2022',month='05',day='01');

load data inpath '/itcast/order2023415.txt' into table
    multi_part_order partition (year='2023',month='04',day='15');

load data inpath '/itcast/order202351.txt' into table
    multi_part_order partition (year='2023',month='05',day='01');

load data inpath '/itcast/order202352.txt' into table
    multi_part_order partition (year='2023',month='05',day='02');

或者

sql 复制代码

--加载数据
load data inpath '/itcast/order202251.txt' into table
    multi_part1_order partition (year='2022',month='2022-05',day='2022-05-01');

load data inpath '/itcast/order2023415.txt' into table
    multi_part1_order partition (year='2023',month='2023-04',day='2023-04-15');

load data inpath '/itcast/order202351.txt' into table
    multi_part1_order partition (year='2023',month='2023-05',day='2023-05-01');

load data inpath '/itcast/order202352.txt' into table
    multi_part1_order partition (year='2023',month='2023-05',day='2023-05-02');

3.验证数据

sql 复制代码

--验证数据
select * from multi_part1_order;
select * from multi_part1_order where day = '2023-05-01';

需求1:查询日期为2023年5月1日的商品

需求2:统计日期2023年5月1日的商品销售额

sql 复制代码

--统计2023年5月1日,商品的销售额
select sum(price*num)  as money from multi_part_order
                      where year='2023'and month='05'and day='01';

4.分区表操作

添加,删除

sql 复制代码

--------------------------------分区表操作------------------------------
--添加分区:alter table 分区表名 add partition (分区字段名='值',....);
select * from multi_part1_order;
alter table multi_part1_order add partition (year='2024',month='5',day='01');
--删除分区:alter table 分区表名 drop partition(分区字段名='值',....);
alter table multi_part1_order drop partition (year='2024');
alter table multi_part1_order drop partition (year='2024',month='5',day='01');
alter table multi_part1_order drop partition (year='2024',month='5');

修改

sql 复制代码

--修改分区:alter table 分区表名 partition  (分区字段名='旧值' , ...)rename to partition (分区字段名='新值' , ...);
alter table multi_part1_order partition (year='2024',month='5',day='01')
    rename to partition (year='2030',month='5',day='01');
--本质上是改了原本day01,被移动.并新增了year=2024的目录

查看

sql 复制代码

-- 查看所有分区: show partitons 分区表名;
show partitions multi_part1_order;
-- 同步/修复分区: msck repair table 分区表名;
msck repair table multi_part1_order;

5.分桶表

创建基础分桶表:

create [external] table [if not exists] 表名(字段名字段类型 )clustered by (分桶字段名)

into 桶数量 buckets ;

1.建表

sql 复制代码

- 创建基础分桶表:
-- create [external] table [if not exists] 表名(字段名 字段类型)clustered by (分桶字段名)into 桶数量 buckets ;
--建表
create table course_base(
    cid int,
    cname string,
    sname string
)clustered by (cid) into 3 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';

2.加载数据

sql 复制代码

--加载数据
load data inpath '/itcast/course.txt'into table course_base;

3.验证数据

sql 复制代码

--验证数据
select * from course_base;
--取余数:12/3余0, 9/3余0 , 6/3余0 , 3/3余0  ,1/3余1 ,13/3余1....

6. 分桶表进行排序

复制代码

--创建基础分桶表,要求分3个桶,桶内根据cid排序
-- 创建基础分桶表,然后桶内排序:
-- create [external] table [if not exists] 表名(字段名 字段类型)
-- clustered by (分桶字段名)sorted by(排序字段名 asc|desc)   # 注意:asc升序(默认) desc降序
-- into 桶数量 buckets ;

1.创建表

sql 复制代码

--创建分桶表
truncate table course_sort;
create table course_sort(
    cid int,
    cname string,
    sname string
)clustered by (cid) sorted by (cid desc )into 3 buckets
row format delimited fields terminated by '\t';

2.加载数据

sql 复制代码

--加载数据
load data inpath '/input/course.txt'into table course_sort;

复制代码

验证数据

sql 复制代码

--验证数据
select * from course_sort ;
--生成的三个文件,000000_0   ,    000001_0,     000002_0
--验证余数:12/3=0 9/3=0 6/3=0 3/3=0
-- 13/3=1 10/3=1 7/3=1 4/3=1 1/3的结果是0,余1
-- 14/3=2 11/3=2 8/3=2 5/3=2

7.分桶的原理

分桶原理:

如果是数值类型分桶字段: 直接使用数值对桶数量取模

如果是字符串类型分桶字段: 底层会使用hash算法计算出一个数字然后再对桶数量取模

Hash: Hash是一种数据加密算法，其原理我们不去详细讨论，我们只需要知道其主要特征：同样的值被Hash加密后的结果是一致的

举例: 字符串"binzi"被Hash后的结果是93742710（仅作为示意），那么无论计算多少次，字符串"binzi"的结果都会是93742710。

计算余数: hash('binzi')%3==0

注意: 同样的数据得到的结果一致，如'binzi' hash取模结果是0，无论计算多少次，它的取模结果都是0

8.hive的复杂类型

复制代码

---------------------------复杂类型建表格式------------------------
-- 复杂类型建表格式:
        [row format delimited] # hive的serde机制
        [fields terminated by '字段分隔符'] # 自定义字段分隔符固定格式
        [collection ITEMS terminated by '集合分隔符'] # 自定义array同类型集合和struct不同类型集合
        [map KEYS terminated by '键值对分隔符'] # 自定义map映射kv类型
        [lines terminated by '\n'] # # 默认即可
        hive复杂类型:   array  struct  map

9.array类型: 又叫数组类型,存储同类型的单数据的集合

复制代码

-- array类型: 又叫数组类型,存储同类型的单数据的集合
--      建表指定类型:  array<数据类型>
--      取值: 字段名[索引]   注意: 索引从0开始
--      获取长度: size(字段名)
--      判断是否包含某个数据: array_contains(字段名,某数据)

需求: 已知data_for_array_type.txt文件,存储了学生以及居住过的城市信息,要求建hive表把对应的数据存储起

1.创建表

sql 复制代码

----建表,
create table test_array_1(
   name string,
   location array<string>
)row format delimited
fields terminated by '\t'
collection items terminated by ',';

2.加载数据

sql 复制代码

--加载数据
load data inpath '/itcast/data_for_array_type.txt' into table test_array_1;

3.验证数据

sql 复制代码

--验证数据
select * from test_array_1;
--zhangsan,"[""beijing"",""shanghai"",""tianjin"",""hangzhou""]"
--wangwu,"[""changchun"",""chengdu"",""wuhan"",""beijin""]"

4.需求:查询张三是否在天津住过?

sql 复制代码

select array_contains(location,'tianjin')from test_array_1 where name = 'zhangsan';
--结果:true

需求:查询张三的地址有几个?

sql 复制代码

select size(location)from test_array_1 where name = 'zhangsan';
--结果:4

6.需求:查询王五的第二个地址?

sql 复制代码

select location[1] from test_array_1 where name = 'wangwu';
--结果:chengdu

10.struct类型: 又叫结构类型,可以存储不同类型单数据的集合

复制代码

--   建表指定类型: struct<子字段名1:数据类型1, 子字段名2:数据类型2 , ...>
--      取值: 字段名.子字段名n

1.建表

sql 复制代码

-- 建表
create table test_struct_1(
    id int,
    name_info struct<name:string,age:int>
)row format delimited fields terminated by '#'
collection items terminated by ':';

2.加载数据

sql 复制代码

--加载数据
load data inpath '/itcast/data_for_struct_type.txt' into table test_struct_1;

3.验证数据

sql 复制代码

--验证数据
select * from test_struct_1;

复制代码

需求1:查询所有用户姓名

sql 复制代码

select name_info.name from test_struct_1;

需求2:查询所有的用户年龄

sql 复制代码

select name_info.age from test_struct_1;

需求3:查询所有用户的平均年龄

11.map类型: 又叫映射类型,存储键值对数据的映射(根据key找value)

复制代码

--  建表指定类型: map<key类型,value类型>
--     取值: 字段名[key]
--     获取长度: size(字段名)
--     获取所有key: map_keys()
--     获取所有value: map_values()

1.创建表

sql 复制代码

--创建表
create table test_map_1(
    id int,
    name string,
    members map<string,string>,
    age int
)row format delimited
fields terminated by ','
collection items terminated by '#'
map keys terminated by ':';

2.加载数据

sql 复制代码

-- 加载数据
load data inpath '/itcast/data_for_map_type.txt'into table test_map_1;

3.验证数据

sql 复制代码

--验证数据
select * from test_map_1;
-- 1,林杰均,"{""father"":""林大明"",""mother"":""小甜甜"",""brother"":""小甜""}",28
-- 2,周杰伦,"{""father"":""马小云"",""mother"":""黄大奕"",""brother"":""小天""}",22
-- 3,王葱,"{""father"":""王林"",""mother"":""如花"",""sister"":""潇潇""}",29
-- 4,马大云,"{""father"":""周街轮"",""mother"":""美美""}",26

需求1:查询每个学生的家庭成员关系(就是所有的key)

sql 复制代码

select name,map_keys(members) from test_map_1;

需求2:查询每个学生的家庭成员姓名(就是所有的value)

sql 复制代码

select name ,map_values(members) from test_map_1;

需求3:查询每个学生和对应的父亲名字

sql 复制代码

select name,members['father'] as father from test_map_1;

需求4:查询马大云是否有兄弟

sql 复制代码

select name,array_contains(map_keys(members),'brother') from test_map_1 where name ='马大云';

复制代码

-- 需求5:查询每个学生的对应brother姓名,没有brother的学生null补全

-- 需求6:查询每个学生的对应brother姓名,没有brother的学生直接不显示