Hive高级查询

• 查询操作
  • group by、Order by 、Join 、distribute by 、Sort by 、cluster by 、Union all
• 底层的实现
  • Mapreducer
• 几个简单的聚合操作
  • count 计数
    • count(*) count(1) count(col)
  • sum 求和
    • sum(可转成数字的值)返回bigint
    • sum(col) + cast(1 as bigint)//必须进行类型转换
  • avg 求平均值
    • avg(可转成数字的值) 返回double
  • distinct 不同值个数
    • count(distinct col)

Order by

• 按照某些字段排序
• 样例
  • select col1,other...
  • from table
  • where condition
  • oreder by col1,col2 [asc|desc]
• 注意
  • order by 后面可以有多列进行排序，默认按字典排序
  • order by 为全局排序
  • order by 需要reduce操作，且只有一个reduce，与配置无

Group by

• 按照某些字段的值进行分组，有相同值放到一起
• 样例
  • select col1[,col2],count(1),sel_expr(聚合操作)
  • from table where condition
  • group by col1[,col2]
  • [having...]
• 注意
  • select后面非聚合列必须出现在group by中
  • 除了普通列就是一些聚合操作
  • group by后面也可以跟表达式，比如substr(col)
• 特性
  • 使用了reduce操作，受限于reduce数量，设置reduce参数mapred.reduce.tasks
  • 输出文件个数与reduce数相同，文件大小与reduce处理的数据量有关
• 问题
  • 网络负载过重
  • 数据倾斜，优化参数hive.groupby.skewindata=true

Join

• 表连接
  • 两个表m,n之间按照on条件连接，m中的一条记录和n中的一条记录组成一条新的记录
  • join等值连接，只有某个值在m和n中同时存在时才输出
  • left outer join左外连接，左边表中的值无论是否在b中存在时，都输出，右边表中的值只有在左边表中存在时才输出
  • right outer join 和left outer join相反
  • left semi join 类似exists
  • mapjoin 在map端完成join操作，不需要用reduce，基于内存做join，属于优化操作
• 样例
  • select m.col as col,m.col2 as col2,n.col3 as col3
  • from(select col,col2 from test where...(map端执行))m (左表)
  • [left outer|right outer|left semi] join
  • n (右表)
  • on m.col=n.col
  • where condition (reduce端执行)
• set hive.optimize.skewjoin=true;

Mapjoin

• mapjoin(map side join)
  • 在map端把小表加载到内存中，然后读取大表，和内存中的小表完成连接操作
  • 其中使用了分布式缓存技术
• 优缺点

  • 不消耗集群的reduce资源（reduce相对紧缺）

  • 减少了reduce操作，加快程序执行

  • 降低网络负载

  • 占用部分内存，所以加载到内存中的表不能过大，因为每个计算节点都会加载一次

  • 生成较多的小文件

• 配置以下参数，是hive自动根据sql，选择使用common join或者map join
  • set hive.auto.convert.join=true;
  • hive.mapjoin.smalltable.filesize默认值是25mb
• 第二种方式，手动指定
  • select /*+mapjoin(n) */ m.col,m.col2,n.col3 from m
  • join n
  • on m.col=n.col
• 简单总结一下，mapjoin的使用场景:
  • 关联操作中有一张表非常小
  • 不等值的链接操作

DIstribute by 和 Sort by

• Distribute分散数据
  • distribute by col
  • 按照col列把数据分散到不同的reduce
• Sort排序
  • sort by col2
  • 按照col列把数据排序
• select col1,col2 from M
  distribute by col1
  sort by col1 asc,col2 desc;
• 两者结合出现，确保每个reduce的输出都是有序的
• distribute by 与group by 的对比
  • 都是按key值划分数据
  • 都使用reduce操作
  • 唯一不同，distribute by只是单纯的分散数据，而group by把相同key的数据聚集到一起，后续必须是聚合操作
• order by与sort by
  • order by是全局排序
  • sort by只是确保每个reduce上面输出的数据有序，如果只有一个reduce时，和order by作用一样
• 应用场景
  • map输出的文件大小不均
  • reduce输出文件大小不均
  • 小文件过多
  • 文件超大

Cluster by

• 把有相同值得数据聚集到一起，并排序
• 效果
  • cluster by col
  • 等同于distribute by col order by col

Union all

• 多个表的数据合并成一个表，hive不支持union
• 样例
  • select col
  • form(
  • select a as col from t1
  • union all
  • select b as col from t2
  • )tmp
• 要求
  • 字段名字一样
  • 字段类型一样
  • 字段个数一样
  • 子表不能有别名
  • 如果需要从合并之后的表中查询数据，那么合并的表必须要有别名