六 Hive之查询

本文详细介绍了Hive的查询操作,包括基本的Select...From查询、Where条件过滤、Group By和Having分组筛选、Join操作以及Order By、Sort By、Distribute By和Cluster By的排序与分布。通过实例演示了各种运算符和函数的用法,如列别名、算术运算、聚合函数以及正则表达式的使用。


查询的语法

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
  FROM table_reference
  [WHERE where_condition]
  [GROUP BY col_list]
  [ORDER BY col_list]
  [CLUSTER BY col_list
    | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]
  ]
 [LIMIT number]

1 基本查询(Select…From)

1.1 全表和特定列查询

1.全表查询

hive (default)> select * from emp;

2.选择特定列查询

hive (default)> select empno, ename from emp;

注意:
(1)SQL 语言大小写不敏感。
(2)SQL 可以写在一行或者多行
(3)关键字不能被缩写也不能分行
(4)各子句一般要分行写。
(5)使用缩进提高语句的可读性。

1.2 列别名

1.重命名一个列
2.便于计算
3.紧跟列名,也可以在列名和别名之间加入关键字‘AS’
4.案例实操
查询名称和部门

hive (default)> select ename AS name, deptno dn from emp;

1.3 算术运算符

运算符描述
A+BA和B 相加
A-BA减去B
A*BA和B 相乘
A/BA除以B
A%BA对B取余
A&BA和B按位取与
A|BA和B按位取或
A^BA和B按位取异或
~AA按位取反

案例实操
查询出所有员工的薪水后加1显示。

hive (default)> select sal +1 from emp;

1.4 常用函数

1.求总行数(count)

hive (default)> select count(*) cnt from emp;

2.求工资的最大值(max)

hive (default)> select max(sal) max_sal from emp;

3.求工资的最小值(min)

hive (default)> select min(sal) min_sal from emp;

4.求工资的总和(sum)

hive (default)> select sum(sal) sum_sal from emp; 

5.求工资的平均值(avg)

hive (default)> select avg(sal) avg_sal from emp;

1.5 Limit语句

典型的查询会返回多行数据。LIMIT子句用于限制返回的行数。

hive (default)> select * from emp limit 5;

2 Where语句

1.使用WHERE子句,将不满足条件的行过滤掉
2.WHERE子句紧随FROM子句
3.案例实操
查询出薪水大于1000的所有员工

hive (default)> select * from emp where sal >1000;

2.1 比较运算符(Between/In/ Is Null)

1)下面表中描述了谓词操作符,这些操作符同样可以用于JOIN…ON和HAVING语句中。

操作符支持的数据类型描述
A=B基本数据类型如果A等于B则返回TRUE,反之返回FALSE
A<=>B基本数据类型如果A和B都为NULL,则返回TRUE,其他的和等号(=)操作符的结果一致,如果任一为NULL则结果为NULL
A<>B, A!=B基本数据类型A或者B为NULL则返回NULL;如果A不等于B,则返回TRUE,反之返回FALSE
A<B基本数据类型A或者B为NULL,则返回NULL;如果A小于B,则返回TRUE,反之返回FALSE
A<=B基本数据类型A或者B为NULL,则返回NULL;如果A小于等于B,则返回TRUE,反之返回FALSE
A>B基本数据类型A或者B为NULL,则返回NULL;如果A大于B,则返回TRUE,反之返回FALSE
A>=B基本数据类型A或者B为NULL,则返回NULL;如果A大于等于B,则返回TRUE,反之返回FALSE
A [NOT] BETWEEN B AND C基本数据类型如果A,B或者C任一为NULL,则结果为NULL。如果A的值大于等于B而且小于或等于C,则结果为TRUE,反之为FALSE。如果使用NOT关键字则可达到相反的效果。
A IS NULL所有数据类型如果A等于NULL,则返回TRUE,反之返回FALSE
A IS NOT NULL所有数据类型如果A不等于NULL,则返回TRUE,反之返回FALSE
IN(数值1, 数值2)所有数据类型使用 IN运算显示列表中的值
A [NOT] LIKE BSTRING 类型B是一个SQL下的简单正则表达式,如果A与其匹配的话,则返回TRUE;反之返回FALSE。B的表达式说明如下:‘x%’表示A必须以字母‘x’开头,‘%x’表示A必须以字母’x’结尾,而‘%x%’表示A包含有字母’x’,可以位于开头,结尾或者字符串中间。如果使用NOT关键字则可达到相反的效果。
A RLIKE B, A REGEXP BSTRING 类型B是一个正则表达式,如果A与其匹配,则返回TRUE;反之返回FALSE。匹配使用的是JDK中的正则表达式接口实现的,因为正则也依据其中的规则。例如,正则表达式必须和整个字符串A相匹配,而不是只需与其字符串匹配。

2)案例实操
(1)查询出薪水等于5000的所有员工

hive (default)> select * from emp where sal =5000;

(2)查询工资在500到1000的员工信息

hive (default)> select * from emp where sal between 500 and 1000;

(3)查询comm为空的所有员工信息

hive (default)> select * from emp where comm is null;

(4)查询工资是1500或5000的员工信息

hive (default)> select * from emp where sal IN (1500, 5000);

2.2 Like和RLike

1)使用LIKE运算选择类似的值
2)选择条件可以包含字符或数字:
% 代表零个或多个字符(任意个字符)。
_ 代表一个字符。
3)RLIKE子句是Hive中这个功能的一个扩展,其可以通过Java的正则表达式这个更强大的语言来指定匹配条件。
4)案例实操
(1)查找以2开头薪水的员工信息

hive (default)> select * from emp where sal LIKE '2%';
(2)查找第二个数值为2的薪水的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal LIKE '_2%';
(3)查找薪水中含有2的员工信息
hive (default)> select * from emp where sal RLIKE '[2]';

2.3 逻辑运算符(And/Or/Not)

操作符含义
AND逻辑并
OR逻辑或
NOT逻辑否

案例实操
(1)查询薪水大于1000,部门是30

hive (default)> select * from emp where sal>1000 and deptno=30;
(2)查询薪水大于1000,或者部门是30
hive (default)> select * from emp where sal>1000 or deptno=30;
(3)查询除了20部门和30部门以外的员工信息
hive (default)> select * from emp where deptno not IN(30, 20);

3 分组

3.1 Group By语句

GROUP BY语句通常会和聚合函数一起使用,按照一个或者多个列队结果进行分组,然后对每个组执行聚合操作。
案例实操:
(1)计算emp表每个部门的平均工资

hive (default)> select t.deptno, avg(t.sal) avg_sal from emp t group by t.deptno;
(2)计算emp每个部门中每个岗位的最高薪水
hive (default)> select t.deptno, t.job, max(t.sal) max_sal from emp t group by
 t.deptno, t.job;

3.2 Having语句

1.having与where不同点
(1)where针对表中的列发挥作用,查询数据;having针对查询结果中的列发挥作用,筛选数据。
(2)where后面不能写分组函数,而having后面可以使用分组函数。
(3)having只用于group by分组统计语句。
2.案例实操
(1)求每个部门的平均薪水大于2000的部门
求每个部门的平均工资

hive (default)> select deptno, avg(sal) from emp group by deptno;
  求每个部门的平均薪水大于2000的部门
hive (default)> select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno having
 avg_sal > 2000;

4 Join语句

4.1 等值Join

Hive支持通常的SQL JOIN语句,但是只支持等值连接,不支持非等值连接。
案例实操
(1)根据员工表和部门表中的部门编号相等,查询员工编号、员工名称和部门名称;

hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e join dept d
 on e.deptno = d.deptno;

4.2 表的别名

1.好处
(1)使用别名可以简化查询。
(2)使用表名前缀可以提高执行效率。
2.案例实操
合并员工表和部门表

hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno
 = d.deptno;

4.3 内连接

内连接:只有进行连接的两个表中都存在与连接条件相匹配的数据才会被保留下来。

hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno
 = d.deptno;

4.4 左外连接

左外连接:JOIN操作符左边表中符合WHERE子句的所有记录将会被返回。

hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e left join dept d on e.deptno
 = d.deptno;

4.5 右外连接

右外连接:JOIN操作符右边表中符合WHERE子句的所有记录将会被返回。

hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e right join dept d on e.deptno
 = d.deptno;

4.6 满外连接

满外连接:将会返回所有表中符合WHERE语句条件的所有记录。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。
hive (default)> select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e full join dept d on e.deptno
 = d.deptno;

5 排序

5.1 Order by

​ Order by 代表全排序!

​ 全排序: 对整个数据集进行排序! 要求只能有一个reduceTask!

​ 导入emp和dept表!

select * from emp order by sal desc;
select * from emp order by job,sal desc;

5.2 Sort by

​ sort by代表部分排序!

​ 部分排序: 设置多个reduceTask,每个reduceTask对所持有的分区的数据进行排序!

​ 每个分区内部整体有序!

①需要手动修改mapreduce.job.reduces,告诉hive我们需要启动多少个reduceTask

set mapreduce.job.reduces=3

②进行部分排序

insert overwrite local directory '/home/andy/sortby' select * from emp sort by deptno;

sort by只是指定排序的字段,无法控制数据按照什么字段进行分区!

5.3 Distribute by

​ 结合sort by一起使用!Distribute by必须写在sort by 之前! 先分区,再排序!用来指定使用什么字段进行分区!

​ 需求: 按照部门号,对同一个部门的薪水进行降序排序,每一个部门生成一个统计的结果文件!

​ 操作: 按照部门号进行分区,按薪水进行降序排序

insert overwrite local directory '/home/andy/sortby' row format delimited fields terminated by '\t'  select * from emp Distribute by deptno sort by sal desc ;

5.4 Cluster by

​ cluster by是一种简化!

​ 如果sort by 和 distribute by的字段一致,且希望按照asc进行排序!那么可以简写为cluster by

distribute by sal sort by sal  asc  等价于   cluster by sal 

​ 如果使用了cluster by,不支持降序,只支持升序!

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