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Hive的使用方法

發布時間:2021-08-19 20:33:06 來源:億速云 閱讀:135 作者:chen 欄目:云計算

本篇內容主要講解“Hive的使用方法”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Hive的使用方法”吧!

    1、運行模式(集群與本地)

        1.1、集群模式:>SET mapred.job.tracker=cluster

        1.2、本地模式:>SET mapred.job.tracker=local

    2、訪問Hive的3鐘方式

        2.1、終端訪問

            #hive  或者  #hive --service cli  

        2.2、web訪問,端口9999

            #hive --service hwi &

        2.3、hive遠程服務,端口10000

            #hive --service hiveserver &

    3、數據類型

       3.1、基本數據類型 :    

            數據類型
            占用長度
            tinyint
      1byte(-128~127)
            smallint
      2byte(-2^16 ~ 2^16-1)
            int
      4byte(-2^31 ~ 2^31-1)
            bigint
      8byte(-2^63 ~ 2^63-1)
            float
      4byte單精度
            double
      8byte雙精度
            string

            boolean

        3.2、復合數據類型:ARRAY,MAP,STRUCT,UNION

    4、數據存儲

        4.1、基于HDFS

        4.2、存儲結構:database 、table 、file 、view

        4.3、指定行、列分隔符即可解析數據

    5、基本操作

        5.1、創建數據庫:>create database db_name

        5.2、指定數據庫:>use db

        5.3、顯示表:show tables;

        5.4、創建表

                5.4.1、內部表(默認):create table table_name(param_name type1,param_name2 type2,...) row format delimited fields terminated by '分隔符';

                 例:create table trade_detail(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) row format delimited fields terminated by '\t';

                內部表類似數據庫表,存儲在HDFS上(位置通過hive.metastore.warehouse.dir參數查看,除了外部表以外都保存在此處的表),表被刪除時,表的元數據信息一起被刪除。

                加載數據:load data local inpath 'path' into table table_name;

                5.4.2、分區表:create table table_name(param_name type1,param_name2 type2,...) partitioned by (param_name type) row format delimited fields terminated by '分隔符';

                例:create table td_part(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) partitioned by (logdate string) row format delimited fields terminated by '\t';

                和普通表的區別:各個數據劃分到不同的分區文件,表中的每一個partition對應表下的一個目錄,盡管

                加載數據:load data local inpath 'path' into table table_name partition (parti_param1='value',parti_param2='value',..); 

                添加分區:alter table partition_table add partition (daytime='2013-02-04',city='bj');

                刪除分區:alter table partition_table drop partition (daytime='2013-02-04',city='bj'),元數據和數據文件被刪除,但是目錄還存在

                5.4.3、外部表:create external table td_ext(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) row format delimited fields terminated by '\t' location 'hdfs_path';

                加載數據:load data inpath 'hdfs_path' table_name;

                5.4.4、桶表:是對數據進行哈希取值,然后放到不同文件中存儲。
                創建表:create table bucket_table(id string) clustered by(id) into 4 buckets;

                加載數據:

                        set hive.enforce.bucketing = true;

                        必須先把以上的操作執行才能加載數據
                        insert into table bucket_table select name from stu;    
                        insert overwrite table bucket_table select name from stu;

                數據加載到桶表時,會對字段取hash值,然后與桶的數量取模。把數據放到對應的文件中。

                對數據抽樣調查:select * from bucket_table tablesample(bucket 1 out of 4 on id);
        6、創建視圖:CREATE VIEW v1 AS select * from t1;

        7、修改表:alter table tb_name add columns (param_name,type);
        8、刪除表:drop table tb_name;

        9、數據導入

            9.1、加載數據:LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE]     INTO TABLE tablename     [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

                    數據加載到表時,不會對數據進行轉移,LOAD操作只是將數據復制到HIVE表對應的位置       
           9.2、Hive中表的互導:INSERT OVERWRITE TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement FROM from_statement
            9.3、create as :CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name  (col_name data_type, ...)    …AS SELECT * FROM TB_NAME;

        10、查詢

            10.1、語法結構

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

                        ALL and DISTINCT :去重

            10.2、partition查詢

                        利用分區剪枝(input pruning)的特性,類似“分區索引”,只有當語句中出現WHERE才會啟動分區剪枝

            10.3、LIMIT Clause

                        Limit 可以限制查詢的記錄數。查詢的結果是隨機選擇的。語法:SELECT * FROM t1 LIMIT 5
            10.4、Top N
                        SET mapred.reduce.tasks = 1   SELECT * FROM sales SORT BY amount DESC LIMIT 5

        11、表連接

            11.1、內連接:select b.name,a.* from dim_ac a join acinfo b on (a.ac=b.acip) limit 10;
            11.2、左外連接:select b.name,a.* from dim_ac a left outer join acinfo b on a.ac=b.acip limit 10;

        12、Java客戶端

            12.1、啟動遠程服務#hive --service hiveserver

            12.2、相關代碼     

Class.forName("org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver");
Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://192.168.1.102:10000/wlan_dw", "", "");
Statement stmt = con.createStatement();
String querySQL="SELECT * FROM wlan_dw.dim_m order by flux desc limit 10";

ResultSet res = stmt.executeQuery(querySQL);  

while (res.next()) {
    System.out.println(res.getString(1) +"\t" +res.getLong(2)+"\t" +res.getLong(3)+"\t" +res.getLong(4)+"\t" +res.getLong(5));
}

        13、自定義函數(UDF)

            13.1、UDF函數可以直接應用于select語句,對查詢結構做格式化處理后,再輸出內容。
            13.2、編寫UDF函數的時候需要注意一下幾點:
                a)自定義UDF需要繼承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF。
                b)需要實現evaluate函數,evaluate函數支持重載。

            13.3、步驟
                a)把程序打包放到目標機器上去;
                b)進入hive客戶端,添加jar包:hive>add jar /run/jar/udf_test.jar;
                c)創建臨時函數:hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION add_example AS 'hive.udf.Add';
                d)查詢HQL語句:
                    SELECT add_example(8, 9) FROM scores;
                    SELECT add_example(scores.math, scores.art) FROM scores;
                    SELECT add_example(6, 7, 8, 6.8) FROM scores;
                e)銷毀臨時函數:hive> DROP TEMPORARY FUNCTION add_example;
                注:UDF只能實現一進一出的操作,如果需要實現多進一出,則需要實現UDAF

            13.4、代碼

package cn.itheima.bigdata.hive;

import java.util.HashMap;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

public class AreaTranslationUDF extends UDF{
    
    private static HashMap<String, String> areaMap = new HashMap<String, String>();
    
    static{
        
        areaMap.put("138", "beijing");
        areaMap.put("139", "shanghai");
        areaMap.put("137", "guangzhou");
        areaMap.put("136", "niuyue");
        
    }

    //用來將手機號翻譯成歸屬地,evaluate方法一定要是public修飾的,否則調不到
    public String evaluate(String phonenbr) {

        String area = areaMap.get(phonenbr.substring(0,3));
        return area==null?"other":area;

    }
    
    //用來求兩個字段的和
    public int evaluate(int x,int y){
        
        return x+y;
    }

}


到此,相信大家對“Hive的使用方法”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!

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