Hive SQL语法总结

Hive是一个数据仓库基础的应用工具，在Hadoop中用来处理结构化数据，它架构在Hadoop之上，通过SQL来对数据进行操作。

Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，Hive 将用户的Hive SQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上，Hadoop 监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。Hive 并非为联机事务处理而设计，Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业。

下面总结一下Hive操作常用的一些SQL语法：

"[ ]"括起来的代表我们可以写也可以不写的语句。

创建数据库

CREATE DARABASE name;

显示查看操作命令

show tables; --显示表

show databases; --显示数据库

show partitions table_name; --显示表名为table_name的表的所有分区

show functions ; --显示所有函数

describe extended table_name col_name; --查看表中字段

DDL(Data Defination Language)

数据库定义语言

创建表结构

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name

[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]

[COMMENT table_comment]

[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]

[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...)

[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]

[ROW FORMAT row_format]

[STORED AS file_format]

[LOCATION hdfs_path]

CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXIST 选项来忽略这个异常
EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION）
LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据
COMMENT可以为表与字段增加描述
ROW FORMAT 设置行数据分割格式

DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY
char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY
char]

[MAP KEYS TERMINATED BY
char] [LINES TERMINATED BY
char]

| SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]

STORED AS

SEQUENCEFILE

| TEXTFILE

| RCFILE

| INPUTFORMAT input_format_classname OUTPUTFORMAT

output_format_classname

如果文件数据是纯文本，可以使用 STORED AS TEXTFILE。

如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCE
。

创建简单表：

CREATE TABLE person(name STRING,age INT);

创建外部表:

CREATE EXTERNAL TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT,

page_url STRING, referrer_url STRING,

ip STRING COMMENT
'IP Address of the User',

country STRING COMMENT
'country of origination')

COMMENT
'这里写表的描述信息'

ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY
'\054'

STORED AS TEXTFILE

LOCATION
'<hdfs_location>';

创建分区表：

CREATE TABLE par_table(viewTime INT, userid BIGINT,

page_url STRING, referrer_url STRING,

ip STRING COMMENT
'IP Address of the User')

COMMENT
'This is the page view table'

PARTITIONED BY(date STRING, pos STRING)

ROW FORMAT DELIMITED '\t'

FIELDS TERMINATED BY
'\n'

STORED AS SEQUENCEFILE;

创建分桶表：

CREATE TABLE par_table(viewTime INT, userid BIGINT,

page_url STRING, referrer_url STRING,

ip STRING COMMENT
'IP Address of the User')

COMMENT
'This is the page view table'

PARTITIONED BY(date STRING, pos STRING)

CLUSTERED BY(userid) SORTED BY(viewTime) INTO 32 BUCKETS

ROW FORMAT DELIMITED '\t'

FIELDS TERMINATED BY
'\n'

STORED AS SEQUENCEFILE;

创建带索引字段的表：

CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (dindex STRING);

复制一个空表：

CREATE TABLE empty_key_value_store

LIKE key_value_store;

显示所有表：

SHOW TABLES;

按正则表达式显示表：

SHOW TABLES
'.*s';

表中添加一个字段：

ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);

添加一个字段并为其添加注释：

ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT
COMMENT
'a comment');

删除列：

ALTER TABLE test REPLACE COLUMNS(id
BIGINT, name STRING);

更改表名：

ALTER TABLE events RENAME TO new_events;

增加、删除分区

--增加：

ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] partition_spec [ LOCATION
'location1' ] partition_spec [ LOCATION
'location2' ] ...

partition_spec:

: PARTITION (partition_col = partition_col_value, partition_col = partiton_col_value, ...)

--删除：

ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,...

改变表的文件格式与组织：

ALTER TABLE table_name SET FILEFORMAT file_format

ALTER TABLE table_name CLUSTERED BY(userid) SORTED BY(viewTime) INTO num_buckets BUCKETS --这个命令修改了表的物理存储属性

创建和删除视图：

--创建视图：

CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [ (column_name [COMMENT column_comment], ...) ][COMMENT view_comment][TBLPROPERTIES (property_name = property_value, ...)] AS SELECT；

--删除视图：

DROP VIEW view_name；

DML（Data manipulation language）

数据操作语言，主要是数据库增删改三种操作，DML包括：INSERT插入、UPDATE新、DELETE删除。

向数据表内加载文件：

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

--load操作只是单纯的复制/移动操作，将数据文件移动到Hive表对应的位置。

--加载本地

LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes;

--加载HDFS数据，同时给定分区信息

LOAD DATA INPATH '/user/myname/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');

将查询结果插入到Hive表：

INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement;

--多插入模式：

FROM from_statement

INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1

[INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2] ...

--自动分区模式

INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement;

将查询结果插入到HDFS文件系统中：

INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 SELECT ... FROM ...

FROM from_statement

INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1

[INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory2 select_statement2]

INSERT INTO

INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement;

insert overwrite和insert into的区别：

insert overwrite 会覆盖已经存在的数据，假如原始表使用overwrite 上述的数据，先现将原始表的数据remove，再插入新数据。
insert into 只是简单的插入，不考虑原始表的数据，直接追加到表中。最后表的数据是原始数据和新插入数据。

DQL（data query language）数据查询语言 select操作

SELECT查询结构：

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...

FROM table_reference

[WHERE where_condition]

[GROUP BY col_list [HAVING condition]]

[ CLUSTER BY col_list

| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list]

]

[LIMIT
number]

使用ALL和DISTINCT选项区分对重复记录的处理。默认是ALL，表示查询所有记录DISTINCT表示去掉重复的记录
Where 条件类似我们传统SQL的where 条件
ORDER BY 全局排序，只有一个Reduce任务
SORT BY 只在本机做排序
LIMIT限制输出的个数和输出起始位置

将查询数据输出至目录：

INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/hdfs_out'
SELECT a.* FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>';

将查询结果输出至本地目录：

INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/local_out'
SELECT a.* FROM pokes a;

将一个表的结果插入到另一个表：

FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(1) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;

INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(1) FROM invites a WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;

JOIN

FROM pokes t1 JOIN invites t2 ON (t1.bar = t2.bar) INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT t1.bar, t1.foo, t2.foo;

将多表数据插入到同一表中

FROM src

INSERT OVERWRITE TABLE dest1 SELECT src.* WHERE src.key < 100

INSERT OVERWRITE TABLE dest2 SELECT src.key, src.value WHERE src.key >= 100 and src.key < 200

INSERT OVERWRITE TABLE dest3 PARTITION(ds='2008-04-08', hr='12') SELECT src.key WHERE src.key >= 200 and src.key < 300

INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/dest4.out'
SELECT src.value WHERE src.key >= 300;

Hive 只支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left semi joins）。Hive 不支持所有非等值的连接，因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务。

LEFT，RIGHT和FULL OUTER关键字用于处理join中空记录的情况
LEFT SEMI JOIN 是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现
join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑是这样的：reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最后一个表将结果序列化到文件系统
实际应用过程中应尽量使用小表join大表

join查询时应注意的点：

--只支持等值连接

SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id)

SELECT a.* FROM a JOIN b

ON (a.id = b.id AND a.department = b.department)

--可以 join 多个表

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b

ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

--如果join中多个表的 join key 是同一个，则 join 会被转化为单个 map/reduce 任务

LEFT，RIGHT和FULL OUTER关键字

--左外连接

SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)

--右外链接

SELECT a.val, b.val FROM a RIGHT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)

--满外连接

SELECT a.val, b.val FROM a FULL OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)

LEFT SEMI JOIN关键字

--LEFT SEMI JOIN 的限制是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，在 WHERE 子句、SELECT 子句或其他地方过滤都不行

SELECT a.key, a.value

FROM a

WHERE a.key in

(SELECT b.key

FROM B);

--可以被写为：

SELECT a.key, a.val

FROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key)

UNION 与 UNION ALL

--用来合并多个select的查询结果，需要保证select中字段须一致

select_statement UNION ALL select_statement UNION ALL select_statement ...

--UNION 和 UNION ALL的区别

--UNION只会查询到两个表中不同的数据，相同的部分不会被查出

--UNION ALL会把两个表的所有数据都查询出