【Hadoop实训】Hive 数据操作②

延续上一篇文章,不懂的宝子们请看以下链接:

【Hadoop实训】Hive 数据操作①-CSDN博客


目录

[一、Group by 语句](#一、Group by 语句)

(1)、计算emp表每个部门的平均工资

(2)、计算emp表每个部门中每个岗位的最高工资

[二、Having 语句](#二、Having 语句)

(1)、求每个部门的平均工资

(2)、求每个部门的平均工资大于22000的部门

[三、Order by 语句](#三、Order by 语句)

(1)、查询员工信息,按工资降序排列

(2)、按照部门和工资升序排序

[四、Sort by语句](#四、Sort by语句)

(1)、设置reduce个数

(2)、查看设置reduce个数

(3)、根据部门编号降序查看员工信息

[(4) 、将在询结果导入到文件中(按照部门编号降序排序)](#(4) 、将在询结果导入到文件中(按照部门编号降序排序))

[五、Distribute by](#五、Distribute by)

[六、Cluster by](#六、Cluster by)

[七、Join 操作](#七、Join 操作)

[(1) 、根据员工表和部门表中的部门编号相等,查询员工编号、员工名称和部门编号:](#(1) 、根据员工表和部门表中的部门编号相等,查询员工编号、员工名称和部门编号:)

(2)、左外连接

(3)、右外连接

(4)、满外连接


一、Group by 语句

(1)、计算emp表每个部门的平均工资

复制代码
select t.deptno,avg(t.sal) avg_ sal from emp t group by t.deptno;

(2)、计算emp表每个部门中每个岗位的最高工资

复制代码
select t.deptno, t.job,max(t.sal) max_sal from emp t group by t.deptno, t.job;

二、Having 语句

(1)、求每个部门的平均工资

复制代码
select deptno,avg(sal) from emp group by deptno;

(2)、求每个部门的平均工资大于22000的部门

复制代码
select deptno,avg(sal) avg_sal from emp group by deptno having avg_sal >2000;

三、Order by 语句

(1)、查询员工信息,按工资降序排列

复制代码
select * from emp order by sal desc;

(2)、按照部门和工资升序排序

复制代码
select ename, deptno, sal from emp order by deptno,sal;

四、Sort by语句

(1)、设置reduce个数

复制代码
set mapreduce.job.reduces=3;

(2)、查看设置reduce个数

复制代码
set mapreduce.job.reduces;

(3)、根据部门编号降序查看员工信息

复制代码
select * from emp sort by empno desc;

(4) 、将在询结果导入到文件中(按照部门编号降序排序)

复制代码
insert overwrite local directory '/root/sortby-result' select * from emp  sort by deptno desc;

五、Distribute by

六、Cluster by

以下两种写法等价:

复制代码
select * from emp cluster by deptno;
复制代码
select * from emp distribute by deptno sort by deptno;

七、Join 操作

(1) 、根据员工表和部门表中的部门编号相等,查询员工编号、员工名称和部门编号:

复制代码
select e.empno, e.ename,d.deptno,d.dname from emp e join dept d on e.deptno=d.deptno;

(2)、左外连接

Join操作符左边表中符合条件的所有记录将会被返回。

复制代码
select e.empno, e.ename,d.deptno,d.dname from emp e left join dept d on e.deptno=d.deptno;

(3)、右外连接

Join操作符右边表中符合条件的所有记录将会被返回。

复制代码
select e.empno, e.ename,d.deptno,d.dname from emp e right join dept d on e.deptno=d.deptno;

(4)、满外连接

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。

复制代码
select e.empno, e.ename,d.deptno,d.dname from emp e full join dept d on e.deptno=d.deptno;

在使用Join语句时,如果想限制输出结果,可以在Join语句后面添加Where语句,进行过滤。

复制代码
select e.empno, e.ename,d.deptno,d.dname from emp e full join dept d on e.deptno=d.deptno where d.deptno=20;

学习到这里就完结啦~不懂的宝子请私信哦!

相关推荐
阿部多瑞 ABU几秒前
新帝国殖民主义:文化-情感-金融复合体的当代运作机制
大数据·人工智能·金融
动恰客流统计23 分钟前
ReID边缘计算视觉统计:餐饮店客流增长的数字化破局路径
java·大数据·运维·人工智能
狙击主力投资工具5 小时前
通达信电脑版分时图成交量颜色怎么调? 分时成交量的的颜色怎么修改.股票分时图成交量修改颜色
大数据
A15362556 小时前
国内进销存软件排名2026 电商&零售企业选型指南
大数据·人工智能·零售
Warren2Lynch6 小时前
掌握 UML 构造型、标记定义与标记值:面向领域特定建模的 UML 扩展全面指南
大数据·算法·uml
晓子文集7 小时前
Tushare接口文档:期货交易日历(fut_trade_cal)
大数据·算法
老胡全房源系统7 小时前
可以买断的房产中介ERP系统
大数据
专业工业电源打工人8 小时前
F0505S-2WR3 适配优选 钡特电源 DF2-05S05LS|2W 隔离 DC-DC 模块电源5V转5V硬件选型参数规格解析
大数据·网络·人工智能
暖和_白开水8 小时前
数据分析agent(九-2):es启动补充
大数据·elasticsearch·搜索引擎
海兰8 小时前
基于 ES|QL 的 Kubernetes 监控工具箱:使用 ES|QL 进行 Kubernetes 监控,从内存压力到错误日志
大数据·elasticsearch·kubernetes