HiveSQL 进阶指南

本文是关于HiveSQL的进阶指南,涵盖了CASE WHEN的使用,包括与IF()NVL()的比较和多种常见用法。还深入讨论了窗口函数如LEAD/LAG、first_value/last_value,以及各种聚合和分析函数。此外,文章还介绍了如何进行列拆行、行合列操作,以及数据立方体rollup/cube/grouping sets的运用。

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SQL进阶指南

数据准备

环境:
hadoop 2.4.1 +
hive 1.2.1+

create table tmp.yws_example as 
select 1 as showing_id,'A' as broker_id ,'c001' as cust_id,'h001' as housedel_id ,1 as biz_type ,20160101 as start_time   union all 
select 2 as showing_id,'A' as broker_id ,'c002' as cust_id,'h001' as housedel_id ,1 as biz_type ,20160105 as start_time   union all 
select 3 as showing_id,'A' as broker_id ,'c003' as cust_id,'h002' as housedel_id ,2 as biz_type ,20160108 as start_time   union all 
select 4 as showing_id,'A' as broker_id ,'c005' as cust_id,'h002' as housedel_id ,2 as biz_type ,20160209 as start_time   union all 
select 5 as showing_id,'A' as broker_id ,'c001' as cust_id,'h003' as housedel_id ,1 as biz_type ,20160218 as start_time   union all 
select 6 as showing_id,'A' as broker_id ,'c004' as cust_id,'h004' as housedel_id ,2 as biz_type ,20160214 as start_time   union all 
select 7 as showing_id,'A' as broker_id ,'c008' as cust_id,'h004' as housedel_id ,2 as biz_type ,20160307 as start_time   union all 
select 8 as showing_id,'A' as broker_id ,'c007' as cust_id,'h001' as housedel_id ,1 as biz_type ,20160306 as start_time   union all 
select 9 as showing_id,'A'
<think>嗯,用户想找关于Hive SQL的学习资料或教程。首先,我需要回忆一下Hive SQL的基础知识,然后整理相关的学习资源。记得Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,使用类SQL语法进行查询,适合处理大数据。用户提到入门、使用手册这些关键词,可能是个刚开始学习的新手,需要从基础开始。 系统给出的引用里有三个参考资料,其中引用[1]提到两个项目案例,包含SQLJava的实现,可能对用户做项目或论文有帮助。引用[2][3]涉及HiveSQL命令配置,比如SHOW DATABASESrow format delimited,这些是实际操作中常用的语句,需要重点介绍。 用户可能需要结构化的学习路径,比如先学基础语法,再了解数据定义、数据操作,最后是优化项目应用。教程方面,官方文档肯定是最权威的,但有时候新手可能觉得官方文档太复杂,所以推荐一些中文的入门教程或视频课程会更好。例如引用[3]里的“Apache Hive SQL-入门快速上手”应该是个不错的资源。 另外,用户可能对实际案例感兴趣,引用[1]中的项目案例可以结合到学习过程中,帮助理解如何应用Hive SQL解决实际问题。比如网站流量分析酒店评价分析,这些案例能展示Hive在大数据处理中的实际应用。 还要注意Hive SQL传统SQL的区别,比如Hive支持分区分桶、使用HQL进行复杂数据处理,这些可能需要特别说明。例如,row format delimited这样的配置项在创建表时很重要,涉及到数据如何序列化解析,引用[3]里提到LazySimpleSerDe类,这里需要解释清楚。 用户可能遇到的问题包括语法错误、性能优化、数据导入导出等,所以推荐的学习资料应该涵盖这些方面。另外,社区资源如Stack OverflowGitHub上的开源项目也能帮助用户解决实际问题。 总结下来,回答的结构应该是先介绍Hive SQL的基础,然后推荐学习资料,分门别类,再结合案例常见问题,最后附上相关的问题供用户进一步探索。需要确保每个部分都引用到提供的参考资料,并且用自然的方式标注引用标识。</think>### Hive SQL 学习资料与教程指南 #### 一、基础语法与核心概念 1. **Hive SQL 特点** Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库工具,支持类 SQL 语法(HQL),可将查询转化为 MapReduce 或 Tez 任务执行[^3]。 示例: ```sql -- 创建表(注意数据格式定义) CREATE TABLE user_logs ( user_id STRING, action_time TIMESTAMP, page_url STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' [^3]; ``` 2. **数据定义与操作** - 数据库操作:`SHOW DATABASES LIKE 'test*';` 可模糊查询数据库[^2] - 表操作:支持分区表、分桶表等复杂结构 - 数据加载:`LOAD DATA INPATH '/input/data' INTO TABLE logs;` #### 二、推荐学习资源 1. **官方文档** - [Apache Hive 官方文档](https://hive.apache.org/):最权威的语法参考 2. **中文教程** - 《Hive编程指南》电子书:适合系统学习 - 在线教程:[Apache Hive SQL 入门快速上手](https://example.com/hive-tutorial) 含配置参数解析[^3] 3. **实战案例** - 网站流量分析项目(含 SQL 实现方案)[^1] - 旅游酒店评价大数据分析案例 ```sql -- 案例中的典型查询 SELECT hotel_id, AVG(rating) FROM reviews WHERE year=2023 GROUP BY hotel_id HAVING COUNT(*) > 100; ``` #### 三、进阶学习路径 1. **性能优化** - 分区策略:`PARTITIONED BY (dt STRING)` - 执行引擎选择:`SET hive.execution.engine=tez;` - 压缩配置:`SET hive.exec.compress.output=true;` 2. **特殊场景处理** - 复杂数据类型:ARRAY/MAP/STRUCT - 窗口函数:`RANK() OVER (PARTITION BY user ORDER BY time)` - 自定义 UDF 开发 #### 四、常见问题解决 - 数据乱码问题:检查 `ROW FORMAT` 定义与数据文件是否匹配 - 执行速度慢:通过 `EXPLAIN` 分析执行计划 - 资源不足:调整 `mapreduce.map.memory.mb` 等参数
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