Hive个人心得笔记之表结构,数据类型,join

Hive Join的实现原理 JOINhive执行引擎会将HQL“翻译”成为map-reduce任务,如果多张表使用同一列做join则将被翻译成一个reduce,否则将被翻译成多个map-reduce任务。如: hive执行引擎会将HQL“翻译”成为map-reduce任务,如果多张表使用同一列做join则将被翻译成一个reduce,否则将被翻译成多个map-reduce任务。 eg: SELECT a.val, b.va 阅读详情

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目录

                 Hive个人心得笔记之表结构,数据类型,join

一.连接-join

1.建表:

2.查询:

3.inner join

4.left join

5.right join

6.Full outer join

7.left semi join

1.创建两个外部表

2.创建语句

3.不指定默认内连接  inner join 

1.假设 五条数据 成功提交四条   5  4  5

1.inner join     内连接       4      提交为准

2.Full  outer  全外连接     6    四条重复+2条没提交的  

3.Left/right     以左表,或者右表为基准

4.笛卡尔积        25  相乘

二.内部表和外部表

一、内部表的概念

二、外部表的概念

三、外部表创建命令

四、内部表和外部表的区别

三.分区表

一、概述

二、分区表指令

四.分桶表

一、概述

二、分桶表语法

1.单词统计

2.去掉非数字函数 打成JAR包

四.基本类型

五.复杂类型

一、数组类型 array

1.建表语句:

2.查询每行数组的个数,查询语句:

二、map类型

1.建表语句:

2.查询语句:

3.查询语句

4.如果想做去重工作,可以调用distinct内置函数

三、struct 类型

1.建表语句:

2.查询语句:


一.连接-join

1.建表:

create external table order_t (id string,time string,pid string,amount int) row format delimited fields terminated by ' ' location '/order';

create external table product_t (pid string,name string,price int) row format delimited fields terminated by ' ' location '/product';

2.查询:

select * from product_t join order_t on product_t.pid=order_t.pid;

3.inner join

select * from product_t inner join order_t on product_t.pid=order_t.pid;

4.left join

select * from product_t left join order_t on product_t.pid=order_t.pid;

5.right join

select * from product_t right join order_t on product_t.pid=order_t.pid;

6.Full outer join

select * from product_t full outer join order_t on product_t.pid=order_t.pid;

7.left semi join

select * from product_t left semi  join order_t on product_t.pid=order_t.pid;

1.创建两个外部表

2.创建语句

3.不指定默认内连接  inner join 

1.假设 五条数据 成功提交四条   5  4  5

左外连接,右外连接,全外连接        LEFT OUTER JOIN    RIGHT OUTER JOIN    FULL OUTER JOIN

1.inner join     内连接       4      提交为准

2.Full  outer  全外连接     6    四条重复+2条没提交的  

3.Left/right     以左表,或者右表为基准

4.笛卡尔积        25  相乘

 

二.内部表和外部表

一、内部表的概念

  • 先在hive里建一张表,然后向这个表插入数据(用insert可以插入数据,也可以通过加载外部文件方式来插入数据),这样的表称之为hive的内部表

二、外部表的概念

  • HDFS里已经有数据了,然后,通过hive创建一张表来管理这个文件数据。则这样表称之为外部表
  • 注意,hive外部表管理的是HDFS里的某一个目录下的文件数据

三、外部表创建命令

  • 进入hive,执行:create external table stu (id int,name string) row format delimited fields terminated by  '  '  location   '/目录路径'

四、内部表和外部表的区别

  • 对于内部表,在删除该表的时候,HDFS对应的目录节点会被删除
  • 对于外部表,在删除该表的时候,HDFS对应的目录节点不会删除

 

三.分区表

一、概述

  • 分区表可以通过添加指定的字段来提高Hive的查询效率
  • 在数据量较大的情况下,往往会添加分区表来避免全表查询

二、分区表指令

指令

作用

额外说明

create table book (id int, name string) partitioned by (category string)

row format delimited fields terminated by '\t';

创建book表,以category作为分区

在创建分区表时,partitioned字段可以不在字段列表中。生成的表中自动就会具有该字段。

load data local inpath '/home/cn.txt' overwrite into table book partition (category='cn');

将本地文件cn.txt添加到book表中,分区字段为cn

在HDFS下生成category=cn目录

select * from book where category='cn';

查看分区为cn的数据

 

ALTER TABLE book add  PARTITION (category = 'jp') location '/user/hive/warehouse/park.db/book/category=jp';

将指定的目录添加为分区字段

 

show partitions iteblog;

查看分区

 

msck repair table book;

修复分区

 

alter table book drop partition(category='cn');

删除分区

 

alter table book partition(category='french') rename to partition (category='hh');

修改分区的名字

 

 

四.分桶表

一、概述

  1. 分桶表是一种更细粒度的数据分配方式
  2. 一个表既可以分区也可以分桶
  3. 分桶的主要作用是实现数据的抽样,方便进行数据测试
  4. 分桶表通过hash分桶算法,将数据分放在不同的桶(hdfs中的文件)中,方便后续获取
  5. 分桶表机制默认是不开启的,需要手动开启:set hive.enforce.bucketing=true;
  6. 分桶表不允许以外部文件方式导入数据,只能从另外一张表数据导入

二、分桶表语法

指令

作用

额外说明

create table teacher(name string) clustered by (name) into 3 buckets row format delimited fields terminated by ' ';

创建teacher表,以name作为分桶机制,分为3个桶

 

insert overwrite table teacher select * from tmp;

将tmp表中的数据添加到teacher表中

实际上是产生了3个文件用于存储不分桶的数据

select * from teacher tablesample(bucket 1 out of 3 on name);

进行抽样

抽样格式为:bucket x out of y on XXX

  1. x表示抽样的起始桶,例如bucket 1 out of 3表示从第1 个桶开始抽取数据
  2. y决定抽样的比例,要求必须是桶数的因子或者整数倍
    1. 如果桶数为6,y为2,则表示抽取6/2=3个桶中的数据
    2. 如果桶数为6,y为3,则表示抽取6/3=2个桶中的数据
    3. 如果桶数为6,y为12,则表示抽取6/12=0.5个桶中的数据
  3. 如果桶数为6,抽样为bucket 1 out of 3 on id表示从第1个桶开始抽样,抽取2个桶的数据,所以抽取的样本为1和4桶中的数据

创建一个表,分桶为6,计算name类型的hashcode的取模随机分配一个桶中

在分桶结构中无法直接导入外部文件,需要重新创建一个表

生成数据

 

写其他不认,写*

1.单词统计

拆分数据

把外部文件加载进来

以空格才分

切成单独的字段

将切分数据放入一个临时表,分组计数聚合

 

2.去掉非数字函数 打成JAR包

打成jar

添加jar

 

五.基本类型

Hive中的类型

Java中的类型

tinyint

byte

smallint

short

int

int

bigint

long

boolean

boolean

float

float

double

double

string

String

timestamp

TimeStamp

binary

byte[]

四.复杂类型

一、数组类型 array

1.建表语句:

  • create external table ex(vals array<int>) row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by ',' location '/ex';

2.查询每行数组的个数,查询语句:

  • select  size(vals) from ex;

注:hive 内置函数不具备查询某个具体行的数组元素。需要自定义函数来实现,但这样的需求在实际开发里很少,所以不需要在意。

二、map类型

1.建表语句:

  • create external table m1 (vals map<string,int>) row format delimited fields terminated by '\t' map keys terminated by ',' location '/map';

2.查询语句:

  • select vals['tom'] from m1;
  • 查询数据和非空查询

注意:map类型,列的分割符必须是\t

3.查询语句

  • select vals['tom'] from ex where vals['tom'] is not null;

4.如果想做去重工作,可以调用distinct内置函数

  • select distinct(ip) from (select vals['tom'] ip from ex where vals['tom'] is not null)ex1;
  • 或者select distinct(vals['tom']) from m2 where vals['tom'] is not null;

三、struct 类型

1.建表语句:

  • create external table ex (vals struct<name:string,age:int>)row format delimited collection items terminated by ' '  location '/ex';

2.查询语句:

  • select vals.age from ex where vals.name='tom';
  • 单个查询

 

 

 

执行

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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【Hive】Hive Join 介绍

文章目录一、Join二、Join 类型2.1、INNER JOIN 内连接2.2、LEFT OUTER JOIN 左外连接2.3、RIGHT OUTER JOIN 右外连接2.4、FULL OUTER JOIN 全外连接2.5、LEFT SEMI JOIN 左半开连接2.6、JOIN笛卡尔积三、Join 的实现原理3.1、Common Join3.2、Map Join四、Join 优化4.1、BU...

w1992wishes的博客 1347

【hive】简单介绍hive的几种join

common join 主要是针对数据/业务逻辑的join。Map joinSkew Join是hive 针对特殊数据、场景 进行的优化。则是Sql语句的优化,并且也可以应用上面的优化方案。MAP JION会把小表全部加载到内存中,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端是进行了join操作,省去了reduce运行的时间,算是hive中的一种优化。

Mrerlou的博客 2861

hive中的join相关的优化

1、mapjoin 顾明思议,mapJoin的意思就是,当链接的两个表是一个比较小的表和一个特别大的表的时候,我们把比较小的table直接放到内存中去,然后再对比较大的表格进行map操作(执行mr过程的map操作)。join就发生在map操作的时候,每当扫描一个大的table中的数据,就要去去查看小表的数据,哪条与之相符,继而进行连接。这里的join会在map阶段完成,仅仅是在内存就进行了两个表的join,并不会涉及reduce操作。map端join的优势就是在于没有shuffle,从而提高效率。在实际的

qq_42456324的博客 4040

Hive的三种join

Hive中的join可分为三种,分别是Map-join、Reduce-join和SMB Join,本文简单介绍这三种join的原理和机制。 1.Map-join MapJoin的主要意思就是,当链接的两个表是一个比较小的表和一个特别大的表的时候,我们把比较小的table直接放到内存中去,然后再对比较大的表格进行map操作。join就发生在map操作的时候,每当扫描一个大的table中的...

LMR的博客 8320

hive之Map Join使用方法

介绍 MAPJION会把小表全部加载到内存中,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端是进行了join操作,省去了reduce运行的时间,算是hive中的一种优化。 如上图中的流程,首先Task A在客户端本地执行,负责扫描小表b的数据,将其转换成一个HashTable的数据结构,并写入本地的文件中,之后将该文件加载到DistributeCache中。 接下来的Task B任务是一个没有Reduce的MapReduce,启动MapTasks扫描大表...

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萌新Java程序猿
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