Hive数据关联操作
一、SELECT语句
Hive查询即是SELECT语句
用于对表中的数据进行查询 按照规定的语法规则从表中选取数据
基本语法结构如下
            
            
              sql
              
              
            
          
          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[offset,]rows]
        1.WHERE 子句
WHERE条件必须是布尔表达式,用于过滤结果集。
常用条件表达式
|-------------------------------|-------|---------------------------------------------------------------------------------|
| 条件表达式                         | 操作数类型 | 描述                                                                              |
| A=B                           | 基本类型  | A与B相等返回TRUE,否则返回FALSE                                                           |
| A!=B                          | 基本类型  | A与B不相等返回TRUE,否则返回FALSE,如果A或B为空返回NULL                                            |
| A(>/</>=/<=)B             | 基本类型  | 比较运算符所返回的内容,符合条件返回TRUE,否则返回FALSE                                                |
| A IS [NOT] NULL             | 所有类型  | A为空时返回TRUE,否则返回FALSE,可使用NOT反转                                                   |
| A [NOT] LIKE B              | 字符串类型 | A为字符串,B为标准,如'abc' like 'a*', 'abc' like 'a%','abc' like 'a__'均可返回TRUE,可使用NOT反转 |
| A RLIKE B                     | 字符串类型 | 使用正则表达式匹配,A为字符串,B为正则表达式,匹配上返回TRUE                                               |
| A AND B                       | 布尔类型  | A,B均为TRUE返回TRUE,否则返回FALSE                                                       |
| A OR B                        | 布尔类型  | A或B为TRUE返回TRUE,否则返回FALSE                                                        |
| NOT A                         | 布尔类型  | A为FALSE,返回TRUE,否则返回FALSE                                                        |
| !A                            | 布尔类型  | 同NOT A                                                                          |
| A [NOT] IN (val1,val2,....) | 基本类型  | A如果出现在值集合中则返回TRUE,未出现返回FALSE,可使用NOT反转                                           |
            
            
              sql
              
              
            
          
          # 所有年龄大于20岁的学生
select * from where age > 20 ; 
        
            
            
              sql
              
              
            
          
          # 所有年龄不等于20岁的学生
select * from where age != 20 ; 
        
            
            
              sql
              
              
            
          
          -- and (当有多个条件的时候,表示多个条件必须同时成立)
-- 20和30之间的所有学生信息
select * from students where age > 20 and age <=30;
        
            
            
              sql
              
              
            
          
          -- or (当有多个条件的时候,满足任意一个条件都可以)
-- 20以上或者身高高过180(包含)以上
select * from students where age > 20 or height >= 180;
        2.ALL、DISTINCT、LIMIT子句
- ALL和DISTINCT子句表示是否返回重复行,默认是ALL,返回所有匹配行。
 - DISTINCT子句可以返回删除结果集中的重复行。
 - LIMIT子句用于限制SELECT语句返回的行数 ,其后的整型参数表示共返回多少行。
 
            
            
              sql
              
              
            
          
          # 名为 orders 的表中选择所有不同的 order_customer_id。即,它会返回表中 order_customer_id 列中所有唯一的值,确定哪些不同的客户在该表中下了订单
select distinct order_customer_id from  orders;
        
            
            
              sql
              
              
            
          
          # 返回 products 表中前五条记录的 product_id 和 product_name 列的值
select product_id,product_name from products limit 5;
        3.CTE(common table expressions)
- CTE也称公共表表达式
 - 它可以表示一个临时的结果集(表),该表由一个简单的查询指定,只要在CTE语句范围内均可共享该临时表。
 
            
            
              sql
              
              
            
          
          # CTE语法
WITH t1 AS(SELECT ...) SELECT * FROM t1;
        4.嵌套查询
也称为子查询,通常用于FROM子句之后。
            
            
              sql
              
              
            
          
          # 嵌套查询语法
SELECT ... FROM (subquery) [AS] name ...
        嵌套查询的常见规则
- 必须给定名称,因为FROM子句中每个表必须有表名
 - 列必须有唯一的名称,并且在外部查询中可以引用
 - 可以进行UNION、JOIN操作
 - Hive支持任意级别的子查询
 
5.列匹配正则表达式
- Hive SELECT语句支持使用正则表达式指定列名称
 - 凡是符合正则表达式规则的列名将被视作结果集中一列
 - 列匹配正则表达式语法
 
            
            
              sql
              
              
            
          
          SELECT 'regex_expr' FROM table_reference
#需要设置"hive.support.quoted.identifiers"属性为"none"
        6.虚拟列
虚拟列是并未在表中真正存在的列 ,但对应数据进行相关验证时非常有用。Hive的两个常用虚拟列介绍如下:
- INPUT__FILE__NAME,包含Mapper任务运行时的输入文件名,即该行数据在哪个文件夹中
 - BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE,包含文件中的块内偏移量。其中"__"是两个下划线。
 
二、Hive 关联查询
- 关联查询是指对多表进行联合查询
 - 主要通过JOIN语句将多个表中的行组合查询
 - hive JOIN仅支持等值连接
 
常见关联查询
- 内连接(INNER JOIN):用于按连接条件组合两个表的记录, 返回两个表的交集。
 
            
            
              sql
              
              
            
          
          table_reference [INNER] JOIN table_factor [join_condition]
        外连接(OUTER JOIN):分为左外连接(LEFT OUTER JOIN)、右外连接(RIGTH OUTER JOIN)、全外连接(FULL OUTER JOIN)3类。
            
            
              sql
              
              
            
          
          # 左外连接
#左表记录全部被选择,右表只选择符合条件的记录
table_reference LEFT [OUTER] JOIN table_factor [join_condition]
#右外连接
#右表记录全部被选择,左表只选择符合条件的记录
table_reference RIGHT [OUTER] JOIN table_factor [join_condition]
#全外连接
#结合左右连接的结果
table_reference FULL [OUTER] JOIN table_factor [join_condition]
        交叉连接 (CROSS JOIN):又称笛卡尔乘积,相当于两表相乘
            
            
              sql
              
              
            
          
          table_reference CROSS JOIN table_factor [join_condition]
        
三、联合查询
- 联合查询主要通过UNION子句对列进行多表组合
 - UNION语句用于合并多个SELECT语句的结果集
 
            
            
              sql
              
              
            
          
          # 语法
select_statement UNION [ALL|DISTINCT] select_statement...
        - UNION的每个子集都必须有相同的列名和类型
 - 排序、分组、LIMIT等操作应用在整个UNION结果之后
 - UNION合并两个结果集,并去除重复行,保持默认排序
 - UNION ALL合并两个结果集,不去重,不排序
 
四、数据排序
Hive提供了四种排序方式
1.ORDER BY,对结果集进行全局排序,数据规模较大时,比较耗时
            
            
              sql
              
              
            
          
          # ORDER BY:这是用于排序的SQL子句。
# colName:这是你想要排序的列名。
# (ASC|DESC)?:这表示你可以选择使用 ASC(升序)或 DESC(降序)来指定排序顺序,默认是 ASC。问号表示这是可选的。
# , colName(ASC|DESC)?:你可以使用逗号分隔多个列名,对结果进行多列排序,每列可以分别指定升序或降序。
ORDER BY colName(ASC|DESC)?(, colName(ASC|DESC)?)
        2.SORT BY,指出数据在每个Reducer内如何排序的,通常与DISTRIBUTE BY一起使用 3.DISTRIBUTE BY,控制Map输出在Reducer中的划分
            
            
              sql
              
              
            
          
          # 将 table 表中的数据按 col_name1 列的值进行分区,使得每个分区中的记录具有相同的 col_name1 值。
#然后在每个分区内部,按 col_name2 列的值进行排序。
select * from table DISTRIBUTE BY col_name1 SORT BY col_name2
        4.CLUSTER BY,相当于DISTRIBUTE BY和SORT BY结合
五、分组聚合
聚合函数指对一组值进行计算,返回单个值 。Hive提供了多种聚合函数,通常与GROUP BY语句一起使用 。
            
            
              sql
              
              
            
          
          # 分组函数
SELECT expression(,expression) FROM src 
GROUP BY expression(,expression) HAVING condition
#除了聚合函数,SELECT所选列必须出现在GROUP BY子句中
#GROUP BY 支持使用CASE WHEN表达式
#GROUP BY配合使用HAVING进行过滤
        常用基础聚合函数
|----------------------|-----------------------|
| 函数名                  | 描述                    |
| max(col)             | 返回组内某列最大值             |
| min(col)             | 返回组内某列最小值             |
| count(*)            | 返回组内总行数               |
| count(expr)          | 返回组内expr表达式不是NULL的总行数 |
| count(DISTINCT expr) | 返回组内expr是唯一的行的数量      |
| sum(col)             | 返回组内某列的和,即对组内某列求和     |
| avg(col)             | 返回组内某列元素的平均值          |
| collect_set(col)     | 返回消除了重复元组的数组          |
| collect_list(col)    | 返回允许重复元素的数组           |
六、窗口函数
- 窗口函数是一组特殊的函数
 - 它能扫描多个输入行以计算每个输出值
 - 可为每行数据都生成一行结果记录
 - 窗口函数按功能划分可分为三类:排序、聚合、分析
 
            
            
              sql
              
              
            
          
          function(arg1,....) OVER([PARTITION BY <...>][ORDER BY<...>[<window_clause>]])
#窗口函数的位置作为SELECT语句中的一列出现,类似基本聚合函数,如count(*)
#OVER()表示在当前查询的结果集上操作,包括分区与排序两种,均可选
#PARTITION BY类似于GROUP BY,表示对当前结果集按其中某列进行分组,如果未指定该子句,意味着整个SELECT结果集作为一个分组
#只有在指定ORDER BY子句后才能进行窗口定义( window_clause )
#在一个SELECT语句中可以出现多次窗口函数
#对窗口函数的计算结果进行过滤,必须在窗口函数所在SELECT语句往外一层
        1. 排序类
**(1).ROW_NUMBER()**函数基于OVER对象分组、排序的结果为每一行分组记录返回一个序号。序号从1开始,依次递增,遇到新组则重新从1开始记。
**(2).RANK()**功能与ROW_NUMBER()类似,不同的是,RANK()产生序号时,当排序的值相同时,返回的排名将重复。
**(3).DENSE_RANK()**功能与RANK()类似,不同的是,DENSE_RANK()产生相同序号时,下一个序号将连续
ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()区别
|-------|--------------|--------|--------------|
| score | row_number() | rank() | dense_rank() |
| 99    | 1            | 1      | 1            |
| 99    | 2            | 1      | 1            |
| 98    | 3            | 3      | 2            |
**(4).NTILE(n)**将OVER对象的分组结果按顺序平均分成n片,并为每一行记录返回一个切片号。
**(5).PERCENT_RANK()**该函数返回OVER对象分组内当前行的RANK值与组内总行数的比值。
2.聚合类
常用聚合类函数包括
- COUNT(col),计数
 - SUM(col),求和
 - MAX(col),求最大值
 - MIN(col),求最小值
 - AVG(col),求平均值
 
聚合类窗口函数使用示例(count函数)
            
            
              sql
              
              
            
          
          COUNT(col) OVER([PARTITION BY <...>][ORDER BY<...>[<window_clause>]])
        3.分析类
常用分析类函数包括
**(1)CUME_DIST()**返回小于等于当前值的行数与分组内总行数的比值。
(2)LAG/LEAD(col,n,DEFAULT) 统计窗口内往上/下第n行值。
**(3)FIRST_VALUE/LAST_VALUE(col)**返回OVER对象分组内第一个值/最后一个值 。
4.窗口的定义
窗口定义由子句[<window_clause>]描述
窗口分为两类:行类型窗口,根据当前行之前或之后的行号确定窗口
            
            
              sql
              
              
            
          
          ROWS BETWEEN start_expr AND end_expr
#start_expr/end_expr可以为:
#UNBOUNED PRECEDING(start_expr)/FOLLOWING(end_expr):窗口起始(结束)位置,为分组的第一行(最后一行)
#CURRENT ROW:当前行
#n PRECEDING/FOLLOWING:当前行之前/之后n行
        范围类型窗口,取分组内值在指定范围区间内的行
            
            
              sql
              
              
            
          
          RANGE BETWEEN start_expr AND end_expr
#start_expr/end_expr可以为:
#n PRECEDING/FOLLOWING:当前行之前/之后n行
#CURRENT ROW:表示当前行的值
        只要方向坚定,无所谓走走停停!