【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
贝多芬也爱敲代码9 分钟前
如何减小ES和mysql的同步时间差
大数据·mysql·elasticsearch
异次元的星星1 小时前
智慧新零售时代:施易德系统平衡技术与人力,赋能门店运营
大数据·零售
深思慎考2 小时前
ElasticSearch与Kibana 入门指南(7.x版本)
大数据·elasticsearch·jenkins
银行数字化转型导师坚鹏3 小时前
如何设计优秀的企业微信私域运营实战培训方案
大数据·python·企业微信
悠闲蜗牛�3 小时前
人工智能时代下的全栈开发:整合AI、大数据与云原生的实践策略
大数据·人工智能·云原生
ml魔力信息5 小时前
活体检测与防伪技术的安全与隐私分析
大数据·人工智能·安全·隐私保护·生物识别·活体检测
数据要素X6 小时前
寻梦数据空间 | 架构篇:从概念到落地的技术实践与突破性创新
大数据·运维·数据仓库·微服务·数据治理·数据中台·可信数据空间
IT学长编程7 小时前
计算机毕业设计 基于EChants的海洋气象数据可视化平台设计与实现 Python 大数据毕业设计 Hadoop毕业设计选题【附源码+文档报告+安装调试】
大数据·hadoop·python·毕业设计·课程设计·毕业论文·海洋气象数据可视化平台
呆呆小金人7 小时前
SQL入门: HAVING用法全解析
大数据·数据库·数据仓库·sql·数据库开发·etl·etl工程师
Elastic 中国社区官方博客9 小时前
如何减少 Elasticsearch 集群中的分片数量
大数据·数据库·elasticsearch·搜索引擎·全文检索