数据仓库技术及应用(高级操作)

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 复制代码
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 复制代码
# 所有年龄大于20岁的学生
select * from where age > 20 ; 
sql 复制代码
# 所有年龄不等于20岁的学生
select * from where age != 20 ; 
sql 复制代码
-- 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 复制代码
-- 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 复制代码
# 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 复制代码
# 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 复制代码
# 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 复制代码
# 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 复制代码
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 复制代码
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 复制代码
# 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 复制代码
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 复制代码
# 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 复制代码
# 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 复制代码
# 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 复制代码
# 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 复制代码
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 复制代码
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 复制代码
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 复制代码
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!

相关推荐
唐·柯里昂798几秒前
[3D打印]拓竹切片软件Bambu Studio使用
经验分享·笔记·3d
sml_542110 分钟前
【笔记】连续、可导、可微的概念解析
笔记·线性代数
新手unity自用笔记16 分钟前
项目-坦克大战学习-子弹的移动与销毁
笔记·学习·c#
Word码37 分钟前
数据结构:栈和队列
c语言·开发语言·数据结构·经验分享·笔记·算法
我命由我123451 小时前
SSL 协议(HTTPS 协议的关键)
网络·经验分享·笔记·学习·https·ssl·学习方法
丶Darling.2 小时前
代码随想录 | Day26 | 二叉树:二叉搜索树中的插入操作&&删除二叉搜索树中的节点&&修剪二叉搜索树
开发语言·数据结构·c++·笔记·学习·算法
BD_Marathon3 小时前
设置hive本地模式
数据仓库·hive·hadoop
Data 3173 小时前
Hive数仓操作(十一)
大数据·数据库·数据仓库·hive·hadoop
结衣结衣.3 小时前
python中的函数介绍
java·c语言·开发语言·前端·笔记·python·学习
LN-ZMOI3 小时前
c++学习笔记1
c++·笔记·学习