为了演示查询操作，这里需要预先创建三张表，并加载测试数据。 > 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的[resources](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/tree/master/resources) 目录下载。 ### 1.1 员工表 ~~~sql -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMAL(7,2), deptno INT) --部门编号 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t"; --加载数据 LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp; ~~~ ### 1.2 部门表 ~~~sql -- 建表语句 CREATE TABLE dept( deptno INT, --部门编号 dname STRING, --部门名称 loc STRING --部门所在的城市 ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t"; --加载数据 LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/dept.txt" OVERWRITE INTO TABLE dept; ~~~ ### 1.3 分区表 这里需要额外创建一张分区表，主要是为了演示分区查询： ~~~sql CREATE EXTERNAL TABLE emp_ptn( empno INT, ename STRING, job STRING, mgr INT, hiredate TIMESTAMP, sal DECIMAL(7,2), comm DECIMAL(7,2) ) PARTITIONED BY (deptno INT) -- 按照部门编号进行分区 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t"; --加载数据 LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=20) LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=30) LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=40) LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=50) ~~~ ## 二、单表查询 ### 2.1 SELECT ~~~sql -- 查询表中全部数据 SELECT * FROM emp; ~~~ ### 2.2 WHERE ~~~sql -- 查询 10 号部门中员工编号大于 7782 的员工信息 SELECT * FROM emp WHERE empno > 7782 AND deptno = 10; ~~~ ### 2.3 DISTINCT Hive 支持使用 DISTINCT 关键字去重。 ~~~sql -- 查询所有工作类型 SELECT DISTINCT job FROM emp; ~~~ ### 2.4 分区查询 分区查询 (Partition Based Queries)，可以指定某个分区或者分区范围。 ~~~sql -- 查询分区表中部门编号在[20,40]之间的员工 SELECT emp_ptn.* FROM emp_ptn WHERE emp_ptn.deptno >= 20 AND emp_ptn.deptno <= 40; ~~~ ### 2.5 LIMIT ~~~sql -- 查询薪资最高的 5 名员工 SELECT * FROM emp ORDER BY sal DESC LIMIT 5; ~~~ ### 2.6 GROUP BY Hive 支持使用 GROUP BY 进行分组聚合操作。 ~~~sql set hive.map.aggr=true; -- 查询各个部门薪酬综合 SELECT deptno,SUM(sal) FROM emp GROUP BY deptno; ~~~ `hive.map.aggr` 控制程序如何进行聚合。默认值为 false。如果设置为 true，Hive 会在 map 阶段就执行一次聚合。这可以提高聚合效率，但需要消耗更多内存。 ### 2.7 ORDER AND SORT 可以使用 ORDER BY 或者 Sort BY 对查询结果进行排序，排序字段可以是整型也可以是字符串：如果是整型，则按照大小排序；如果是字符串，则按照字典序排序。ORDER BY 和 SORT BY 的区别如下： * 使用 ORDER BY 时会有一个 Reducer 对全部查询结果进行排序，可以保证数据的全局有序性； * 使用 SORT BY 时只会在每个 Reducer 中进行排序，这可以保证每个 Reducer 的输出数据是有序的，但不能保证全局有序。 由于 ORDER BY 的时间可能很长，如果你设置了严格模式 (hive.mapred.mode = strict)，则其后面必须再跟一个 `limit` 子句。 > 注 ：hive.mapred.mode 默认值是 nonstrict ，也就是非严格模式。 ~~~sql -- 查询员工工资，结果按照部门升序，按照工资降序排列 SELECT empno, deptno, sal FROM emp ORDER BY deptno ASC, sal DESC; ~~~ ### 2.8 HAVING 可以使用 HAVING 对分组数据进行过滤。 ~~~sql -- 查询工资总和大于 9000 的所有部门 SELECT deptno,SUM(sal) FROM emp GROUP BY deptno HAVING SUM(sal)>9000; ~~~ ### 2.9 DISTRIBUTE BY 默认情况下，MapReduce 程序会对 Map 输出结果的 Key 值进行散列，并均匀分发到所有 Reducer 上。如果想要把具有相同 Key 值的数据分发到同一个 Reducer 进行处理，这就需要使用 DISTRIBUTE BY 字句。 需要注意的是，DISTRIBUTE BY 虽然能保证具有相同 Key 值的数据分发到同一个 Reducer，但是不能保证数据在 Reducer 上是有序的。情况如下： 把以下 5 个数据发送到两个 Reducer 上进行处理： ~~~ini k1 k2 k4 k3 k1 ~~~ Reducer1 得到如下乱序数据： ~~~ini k1 k2 k1 ~~~ Reducer2 得到数据如下： ~~~ini k4 k3 ~~~ 如果想让 Reducer 上的数据时有序的，可以结合 `SORT BY` 使用 (示例如下)，或者使用下面我们将要介绍的 CLUSTER BY。 ~~~sql -- 将数据按照部门分发到对应的 Reducer 上处理 SELECT empno, deptno, sal FROM emp DISTRIBUTE BY deptno SORT BY deptno ASC; ~~~ ### 2.10 CLUSTER BY 如果 `SORT BY` 和 `DISTRIBUTE BY` 指定的是相同字段，且 SORT BY 排序规则是 ASC，此时可以使用 `CLUSTER BY` 进行替换，同时 `CLUSTER BY` 可以保证数据在全局是有序的。 ~~~sql SELECT empno, deptno, sal FROM emp CLUSTER BY deptno ; ~~~ ## 三、多表联结查询 Hive 支持内连接，外连接，左外连接，右外连接，笛卡尔连接，这和传统数据库中的概念是一致的，可以参见下图。 需要特别强调：JOIN 语句的关联条件必须用 ON 指定，不能用 WHERE 指定，否则就会先做笛卡尔积，再过滤，这会导致你得不到预期的结果 (下面的演示会有说明)。 [](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/sql-join.jpg) ### 3.1 INNER JOIN ~~~sql -- 查询员工编号为 7369 的员工的详细信息 SELECT e.*,d.* FROM emp e JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno WHERE empno=7369; --如果是三表或者更多表连接，语法如下 SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1) ~~~ ### 3.2 LEFT OUTER JOIN LEFT OUTER JOIN 和 LEFT JOIN 是等价的。 ~~~sql -- 左连接 SELECT e.*,d.* FROM emp e LEFT OUTER JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno; ~~~ ### 3.3 RIGHT OUTER JOIN ~~~sql --右连接 SELECT e.*,d.* FROM emp e RIGHT OUTER JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno; ~~~ 执行右连接后，由于 40 号部门下没有任何员工，所以此时员工信息为 NULL。这个查询可以很好的复述上面提到的——JOIN 语句的关联条件必须用 ON 指定，不能用 WHERE 指定。你可以把 ON 改成 WHERE，你会发现无论如何都查不出 40 号部门这条数据，因为笛卡尔运算不会有 (NULL, 40) 这种情况。 [](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hive-right-join.png) \### 3.4 FULL OUTER JOIN ~~~sql SELECT e.*,d.* FROM emp e FULL OUTER JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno; ~~~ ### 3.5 LEFT SEMI JOIN LEFT SEMI JOIN （左半连接）是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。 * JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件; * 查询结果只包含左边表的数据，所以只能 SELECT 左表中的列。 ~~~sql -- 查询在纽约办公的所有员工信息 SELECT emp.* FROM emp LEFT SEMI JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno AND dept.loc="NEW YORK"; --上面的语句就等价于 SELECT emp.* FROM emp WHERE emp.deptno IN (SELECT deptno FROM dept WHERE loc="NEW YORK"); ~~~ ### 3.6 JOIN 笛卡尔积连接，这个连接日常的开发中可能很少遇到，且性能消耗比较大，基于这个原因，如果在严格模式下 (hive.mapred.mode = strict)，Hive 会阻止用户执行此操作。 ~~~sql SELECT * FROM emp JOIN dept; ~~~ ## 四、JOIN优化 ### 4.1 STREAMTABLE 在多表进行联结的时候，如果每个 ON 字句都使用到共同的列（如下面的 `b.key`），此时 Hive 会进行优化，将多表 JOIN 在同一个 map / reduce 作业上进行。同时假定查询的最后一个表（如下面的 c 表）是最大的一个表，在对每行记录进行 JOIN 操作时，它将尝试将其他的表缓存起来，然后扫描最后那个表进行计算。因此用户需要保证查询的表的大小从左到右是依次增加的。 ~~~sql `SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key) JOIN c ON (c.key = b.key)` ~~~ 然后，用户并非需要总是把最大的表放在查询语句的最后面，Hive 提供了 `/*+ STREAMTABLE() */` 标志，用于标识最大的表，示例如下： ~~~sql SELECT /*+ STREAMTABLE(d) */ e.*,d.* FROM emp e JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno WHERE job='CLERK'; ~~~ ### 4.2 MAPJOIN 如果所有表中只有一张表是小表，那么 Hive 把这张小表加载到内存中。这时候程序会在 map 阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，由于在 map 就进行了 JOIN 操作，从而可以省略 reduce 过程，这样效率可以提升很多。Hive 中提供了 `/*+ MAPJOIN() */` 来标记小表，示例如下： ~~~sql SELECT /*+ MAPJOIN(d) */ e.*,d.* FROM emp e JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno WHERE job='CLERK'; ~~~ ## 五、SELECT的其他用途 查看当前数据库： ~~~sql SELECT current_database() ~~~ ## 六、本地模式 在上面演示的语句中，大多数都会触发 MapReduce, 少部分不会触发，比如 `select * from emp limit 5` 就不会触发 MR，此时 Hive 只是简单的读取数据文件中的内容，然后格式化后进行输出。在需要执行 MapReduce 的查询中，你会发现执行时间可能会很长，这时候你可以选择开启本地模式。 ~~~sql --本地模式默认关闭，需要手动开启此功能 SET hive.exec.mode.local.auto=true; ~~~ 启用后，Hive 将分析查询中每个 map-reduce 作业的大小，如果满足以下条件，则可以在本地运行它： * 作业的总输入大小低于：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max（默认为 128MB）； * map-tasks 的总数小于：hive.exec.mode.local.auto.tasks.max（默认为 4）； * 所需的 reduce 任务总数为 1 或 0。 因为我们测试的数据集很小，所以你再次去执行上面涉及 MR 操作的查询，你会发现速度会有显著的提升。