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Hive详解

1. Hive基本概念

1.1 Hive简介

1.1.1 什么是Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。

1.1.2 为什么使用Hive

面临的问题

人员学习成本太高

项目周期要求太短

我只是需要一个简单的环境

MapReduce如何搞定

复杂查询好难

Join如何实现

为什么要使用Hive

操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。

避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。

扩展功能很方便。

1.1.3 Hive的特点

可扩展

Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。

延展性

Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

容错

良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行。

1.2 Hive架构

1.2.1 架构图

1.2.2 基本组成

用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。
元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql , derby中。
解释器、编译器、优化器、执行器。
hive用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算。

1.2.3 各组件的基本功能

用户接口主要由三个：CLI、JDBC/ODBC和WebGUI。其中，CLI为shell命令行；JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现，与传统数据库JDBC类似；WebGUI是通过浏览器访问Hive。
元数据存储：Hive 将元数据存储在数据库中，目前只支持 mysql、derby，下一版本会支持更多的数据库。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行。
Hive的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由MapReduce 完成。

1.3 Hive与Hadoop的关系

1.4 Hive与传统数据库对比

查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。
数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。
数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空格、” ”、”x001″）、行分隔符（” ”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。
数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO ... VALUES 添加数据，使用 UPDATE ... SET 修改数据。
索引。之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的，而数据库通常有自己的执行引擎。
执行延迟。之前提到，Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。
可扩展性。由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在 4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。
数据规模。由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。

1.5 Hive的数据存储

首先，Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：Table，External Table，Partition，Bucket。

Hive 中的 Table 和数据库中的 Table 在概念上是类似的，每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如，一个表 xiaojun，它在 HDFS 中的路径为：/ warehouse /xiaojun，其中，wh 是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录，所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。
Partition 对应于数据库中的 Partition 列的密集索引，但是 Hive 中 Partition 的组织方式和数据库中的很不相同。在 Hive 中，表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录，所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中。例如：xiaojun 表中包含 dt 和 city 两个 Partition，则对应于 dt = 20100801, ctry = US 的 HDFS 子目录为：/ warehouse /xiaojun/dt=20100801/ctry=US；对应于 dt = 20100801, ctry = CA 的 HDFS 子目录为；/ warehouse /xiaojun/dt=20100801/ctry=CA
Buckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了并行，每一个 Bucket 对应一个文件。将 user 列分散至 32 个 bucket，首先对 user 列的值计算 hash，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/ warehouse /xiaojun/dt =20100801/ctry=US/part-00000；hash 值为 20 的 HDFS 目录为：/ warehouse /xiaojun/dt =20100801/ctry=US/part-00020
External Table 指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition。它和 Table 在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。

Table 的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。
External Table 只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在 LOCATION 后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个 External Table 时，仅删除元数据。

2. Hive基本操作

2.1 DDL操作

2.1.1 创建表

建表语法

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name

[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]

[COMMENT table_comment]

[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]

[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...)

[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]

[ROW FORMAT row_format]

[STORED AS file_format]

[LOCATION hdfs_path]

说明：

1、 CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。

2、 EXTERNAL关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。

3、 LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。

4、 ROW FORMAT

DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]

[MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]

| SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]

用户在建表的时候可以自定义 SerDe 或者使用自带的 SerDe。如果没有指定 ROW FORMAT 或者 ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的 SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的 SerDe，Hive 通过 SerDe 确定表的具体的列的数据。

5、 STORED AS

SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE

如果文件数据是纯文本，可以使用 STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCE。

具体实例

1、创建内部表mytable。

2、创建外部表pageview。

3、创建分区表invites。

4、创建带桶的表student。

2.1.2 修改表

增加/删除分区

ü 语法结构

ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] partition_spec [ LOCATION 'location1' ] partition_spec [ LOCATION 'location2' ] ...

partition_spec:

: PARTITION (partition_col = partition_col_value, partition_col = partiton_col_value, ...)

ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,...

ü 具体实例

重命名表

ü 语法结构

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name

ü 具体实例

增加/更新列

ü 语法结构

ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)

ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]

ü 具体实例

2.1.3 显示命令

show tables

show databases

show partitions

show functions

2.2 DML操作

2.2.1 Load

语法结构

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO

TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

说明：

1、 Load 操作只是单纯的复制/移动操作，将数据文件移动到 Hive 表对应的位置。

2、 filepath：

相对路径，例如：project/data1

绝对路径，例如：/user/hive/project/data1

包含模式的完整 URI，列如：

hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1

3、 LOCAL关键字

如果指定了 LOCAL，那么：

load 命令会去查找本地文件系统中的 filepath。如果发现是相对路径，则路径会被解释为相对于当前用户的当前路径。

load 命令会将 filepath中的文件复制到目标文件系统中。目标文件系统由表的位置属性决定。被复制的数据文件移动到表的数据对应的位置。

如果没有指定 LOCAL 关键字，如果 filepath 指向的是一个完整的 URI，hive 会直接使用这个 URI。否则：如果没有指定 schema 或者 authority，Hive 会使用在 hadoop 配置文件中定义的 schema 和 authority，fs.default.name 指定了 Namenode 的 URI。

如果路径不是绝对的，Hive 相对于/user/进行解释。

Hive 会将 filepath 中指定的文件内容移动到 table （或者 partition）所指定的路径中。

4、 OVERWRITE 关键字

如果使用了 OVERWRITE 关键字，则目标表（或者分区）中的内容（如果有）会被删除，然后再将 filepath 指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。

如果目标表（分区）已经有一个文件，并且文件名和 filepath 中的文件名冲突，那么现有的文件会被新文件所替代。

具体实例

1、加载相对路径数据。

2、加载绝对路径数据。

3、加载包含模式数据。

4、 OVERWRITE关键字使用。

2.2.2 Insert

将查询结果插入Hive表

ü 语法结构

Standard syntax:

INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement

Multiple inserts:

FROM from_statement

INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1

[INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2] ...

Dynamic partition inserts:

INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement

ü 具体实例

1、基本模式插入。

2、多插入模式。

3、自动分区模式。

导出表数据

ü 语法结构

Standard syntax:

INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 SELECT ... FROM ...

Hive extension (multiple inserts):

FROM from_statement

INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1

[INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory2 select_statement2] ...

ü 具体实例

1、导出文件到本地。

说明：

数据写入到文件系统时进行文本序列化，且每列用^A来区分，为换行符。用more命令查看时不容易看出分割符，可以使用: sed -e 's/x01/|/g' filename来查看。

2、导出数据到HDFS。

2.2.3 SELECT

基本的Select操作

ü 语法结构

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...

FROM table_reference

[WHERE where_condition]

[GROUP BY col_list [HAVING condition]]

[CLUSTER BY col_list

| [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list] |

[LIMIT number]

ü 具体实例

1、获取年龄大的3个学生。

2、查询学生信息按年龄，降序排序。

3、按学生名称汇总学生年龄。

2.3 Hive Join

语法结构

join_table:

table_reference JOIN table_factor [join_condition]

| table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition

| table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition

Hive 只支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left/right joins）。Hive 不支持所有非等值的连接，因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务。另外，Hive 支持多于 2 个表的连接。

写 join 查询时，需要注意几个关键点：

1、只支持等值join

例如：

SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id)

SELECT a.* FROM a JOIN b

ON (a.id = b.id AND a.department = b.department)

是正确的，然而:

SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id b.id)

是错误的。

可以 join 多于 2 个表。

例如

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b

ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

如果join中多个表的 join key 是同一个，则 join 会被转化为单个 map/reduce 任务，例如：

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b

ON (a.key = b.key1) JOIN c

ON (c.key = b.key1)

被转化为单个 map/reduce 任务，因为 join 中只使用了 b.key1 作为 join key。

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1)

JOIN c ON (c.key = b.key2)

而这一 join 被转化为 2 个 map/reduce 任务。因为 b.key1 用于第一次 join 条件，而 b.key2 用于第二次 join。

3．join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑：

reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最后一个表将结果序列化到文件系统。这一实现有助于在 reduce 端减少内存的使用量。实践中，应该把最大的那个表写在最后（否则会因为缓存浪费大量内存）。例如：

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a

JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)

所有表都使用同一个 join key（使用 1 次 map/reduce 任务计算）。Reduce 端会缓存 a 表和 b 表的记录，然后每次取得一个 c 表的记录就计算一次 join 结果，类似的还有：

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a

JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

这里用了 2 次 map/reduce 任务。第一次缓存 a 表，用 b 表序列化；第二次缓存第一次 map/reduce 任务的结果，然后用 c 表序列化。

4．LEFT，RIGHT 和 FULL OUTER 关键字用于处理 join 中空记录的情况。

例如：

SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER

JOIN b ON (a.key=b.key)

对应所有 a 表中的记录都有一条记录输出。输出的结果应该是 a.val, b.val，当 a.key=b.key 时，而当 b.key 中找不到等值的 a.key 记录时也会输出 a.val, NULL。“FROM a LEFT OUTER JOIN b”这句一定要写在同一行——意思是 a 表在 b 表的左边，所以 a 表中的所有记录都被保留了；“a RIGHT OUTER JOIN b”会保留所有 b 表的记录。OUTER JOIN 语义应该是遵循标准 SQL spec的。

Join 发生在 WHERE 子句之前。如果你想限制 join 的输出，应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在 join 子句中写。这里面一个容易混淆的问题是表分区的情况：

SELECT a.val, b.val FROM a

LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)

WHERE a.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07'

会 join a 表到 b 表（OUTER JOIN），列出 a.val 和 b.val 的记录。WHERE 从句中可以使用其他列作为过滤条件。但是，如前所述，如果 b 表中找不到对应 a 表的记录，b 表的所有列都会列出 NULL，包括 ds 列。也就是说，join 会过滤 b 表中不能找到匹配 a 表 join key 的所有记录。这样的话，LEFT OUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关了。解决的办法是在 OUTER JOIN 时使用以下语法：

SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b

ON (a.key=b.key AND

b.ds='2009-07-07' AND

a.ds='2009-07-07')

这一查询的结果是预先在 join 阶段过滤过的，所以不会存在上述问题。这一逻辑也可以应用于 RIGHT 和 FULL 类型的 join 中。

Join 是不能交换位置的。无论是 LEFT 还是 RIGHT join，都是左连接的。

SELECT a.val1, a.val2, b.val, c.val

FROM a

JOIN b ON (a.key = b.key)

LEFT OUTER JOIN c ON (a.key = c.key)

先 join a 表到 b 表，丢弃掉所有 join key 中不匹配的记录，然后用这一中间结果和 c 表做 join。这一表述有一个不太明显的问题，就是当一个 key 在 a 表和 c 表都存在，但是 b 表中不存在的时候：整个记录在第一次 join，即 a JOIN b 的时候都被丢掉了（包括a.val1，a.val2和a.key），然后我们再和 c 表 join 的时候，如果 c.key 与 a.key 或 b.key 相等，就会得到这样的结果：NULL, NULL, NULL, c.val

具体实例

1、获取已经分配班级的学生姓名。

2、获取尚未分配班级的学生姓名。

3、 LEFT SEMI JOIN是IN/EXISTS的高效实现。

2.4 Hive函数

2.4.1 内置运算符

关系运算符

运算符	类型	说明
A = B	原始类型	如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE
A == B	无	失败，因为无效的语法。 SQL使用”=”，不使用”==”。
A <> B	原始类型	如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE。如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。
A < B	原始类型	如果A小于B返回TRUE,否则返回FALSE。如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。
A <= B	原始类型	如果A小于等于B返回TRUE,否则返回FALSE。如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。
A > B	原始类型	如果A大于B返回TRUE,否则返回FALSE。如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。
A >= B	原始类型	如果A大于等于B返回TRUE,否则返回FALSE。如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。
A IS NULL	所有类型	如果A值为”NULL”，返回TRUE,否则返回FALSE
A IS NOT NULL	所有类型	如果A值不为”NULL”，返回TRUE,否则返回FALSE
A LIKE B	字符串	如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。字符串A与B通过sql进行匹配，如果相符返回TRUE，
		不符返回FALSE。
		B字符串中的”_”代表任一字符，”%”则代表多个任意字符。
		例如： (‘foobar’ like ‘foo’)返回FALSE，（ ‘foobar’ like ‘foo_ _ _’或者 ‘foobar’ like ‘foo%’)
		则返回TURE
A RLIKE B	字符串	如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。字符串A与B通过java进行匹配，如果相符返回TRUE，
		不符返回FALSE。
		例如：（ ‘foobar’ rlike ‘foo’）返回FALSE，（’foobar’ rlike ‘^f.*r$’ ）返回TRUE。
A REGEXP B	字符串	与RLIKE相同。

算术运算符

运算符	类型	说明
A + B	数字类型	A和B相加。结果的与操作数值有共同类型。例如每一个整数是一个浮点数，浮点数包含整数。
A + B	数字类型	所以，一个浮点数和一个整数相加结果也是一个浮点数。
A – B	数字类型	A和B相减。结果的与操作数值有共同类型。
A * B	数字类型	A和B相乘，结果的与操作数值有共同类型。需要说明的是，如果乘法造成溢出，将选择更高的类型。
A / B	数字类型	A和B相除，结果是一个double（双精度）类型的结果。
A % B	数字类型	A除以B余数与操作数值有共同类型。
A & B	数字类型	运算符查看两个参数的二进制表示法的值，并执行按位”与”操作。两个表达式的一位均为1时，则结果的该位为 1。
A & B	数字类型	否则，结果的该位为 0。
A\|B	数字类型	运算符查看两个参数的二进制表示法的值，并执行按位”或”操作。只要任一表达式的一位为 1，则结果的该位为 1。
A\|B	数字类型	否则，结果的该位为 0。
A ^ B	数字类型	运算符查看两个参数的二进制表示法的值，并执行按位”异或”操作。当且仅当只有一个表达式的某位上为 1 时，
		结果的该位才为 1。
		否则结果的该位为 0。
~A	数字类型	对一个表达式执行按位”非”（取反）。

逻辑运算符

运算符	类型	说明
A AND B	布尔值	A和B同时正确时,返回TRUE,否则FALSE。如果A或B值为NULL，返回NULL。
A && B	布尔值	与”A AND B”相同。
A OR B	布尔值	A或B正确,或两者同时正确返返回TRUE,否则FALSE。如果A和B值同时为NULL，返回NULL。
A \| B	布尔值	与”A OR B”相同
NOT A	布尔值	如果A为NULL或错误的时候返回TURE，否则返回FALSE。
! A	布尔值	与”NOT A”相同

复制类型函数

函数	类型	说明
map	(key1, value1, key2, value2, …)	通过指定的键/值对，创建一个map。
struct	(val1, val2, val3, …)	通过指定的字段值，创建一个结构。结构字段名称将COL1，COL2，…
array	(val1, val2, …)	通过指定的元素，创建一个数组。

复制类型函数操作

函数	类型	说明
A[n]	A是一个数组，n为int型	返回数组A的第n个元素，第一个元素的索引为0。如果A数组为['foo','bar']，则A[0]返回’foo’和A[1]返回”bar”。
M[key]	M是Map<K, V>，关键K型	返回关键值对应的值，例如mapM为 {‘f’ -> ‘foo’, ‘b’ -> ‘bar’, ‘all’ -> ‘foobar’}，则M['all'] 返回’foobar’。
S.x	S为struct	返回结构x字符串在结构S中的存储位置。如 foobar {int foo, int bar} foobar.foo的领域中存储的整数。

2.4.2 内置函数

数学函数

返回类型	函数	说明
BIGINT	round(double a)	四舍五入
DOUBLE	round(double a, int d)	小数部分d位之后数字四舍五入，例如round(21.263,2),返回21.26
BIGINT	floor(double a)	对给定数据进行向下舍入最接近的整数。例如floor(21.2),返回21。
BIGINT	ceil(double a)	将参数向上舍入为最接近的整数。例如ceil(21.2),返回23.
BIGINT	ceiling(double a)	将参数向上舍入为最接近的整数。例如ceil(21.2),返回23.
double	rand(), rand(int seed)	返回大于或等于0且小于1的平均分布随机数（依重新计算而变）
double	exp(double a)	返回e的n次方
double	ln(double a)	返回给定数值的自然对数
double	log10(double a)	返回给定数值的以10为底自然对数
double	log2(double a)	返回给定数值的以2为底自然对数
double	log(double base, double a)	返回给定底数及指数返回自然对数
double	pow(double a, double p)	返回某数的乘幂
double	power(double a, double p)	返回某数的乘幂
double	sqrt(double a)	返回数值的平方根
string	bin(BIGINT a)	返回二进制格式，
string	bin(BIGINT a)	参考：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/string-functions.html#function_hex
string	hex(BIGINT a)	将整数或字符转换为十六进制格式。
string	hex(string a)	参考：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/string-functions.html#function_hex
string	unhex(string a)	十六进制字符转换由数字表示的字符。
string	conv(BIGINT num, int from_base, int to_base)	将指定数值，由原来的度量体系转换为指定的试题体系。例如CONV(‘a’,16,2),返回。
string	conv(BIGINT num, int from_base, int to_base)	参考：’1010′ http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/mathematical-functions.html#function_conv
double	abs(double a)	取绝对值
int double	pmod(int a, int b)	返回a除b的余数的绝对值
int double	pmod(double a, double b)	返回a除b的余数的绝对值
double	sin(double a)	返回给定角度的正弦值
double	asin(double a)	返回x的反正弦，即是X。如果X是在-1到1的正弦值，返回NULL。
double	cos(double a)	返回余弦
double	acos(double a)	返回X的反余弦，即余弦是X，，如果-1<= A <= 1，否则返回null.
int double	positive(int a)	返回A的值，例如positive(2)，返回2。
int double	positive(double a)	返回A的值，例如positive(2)，返回2。
int double	negative(int a)	返回A的相反数，例如negative(2),返回-2。
int double	negative(double a)	返回A的相反数，例如negative(2),返回-2。

收集函数

回类型	函数	说明
int	size(Map<K.V>)	返回的map类型的元素的数量
int	size(Array<T>)	返回数组类型的元素数量

类型转换函数

返回类型	函数	说明
指定 “type”	cast(expr as <type>)	类型转换。例如将字符”1″转换为整数:cast(’1′ as bigint)，如果转换失败返回NULL。

日期函数

返回类型	函数	说明
string	from_unixtime(bigint unixtime[, string format])	UNIX_TIMESTAMP参数表示返回一个值’YYYY- MM – DD HH：MM：SS’
		或YYYYMMDDHHMMSS.uuuuuu格式，这取决于是否是在一个字符串或数字语境中
		使用的功能。
		该值表示在当前的时区。
bigint	unix_timestamp()	如果不带参数的调用，返回一个Unix时间戳（从’1970- 01 – 0100:00:00′到现在的
		UTC秒数）
		为无符号整数。
bigint	unix_timestamp(string date)	指定日期参数调用UNIX_TIMESTAMP（），它返回参数值’1970- 01 – 0100:00:00′到
bigint	unix_timestamp(string date)	指定日期的秒数。
bigint	unix_timestamp(string date, string pattern)	指定时间输入格式，返回到1970年秒数：
		unix_timestamp(’2009-03-20′, ‘yyyy-MM-dd’) = 1237532400
		参考：http://java.sun.com/j2se/1.4.2/docs/api/java/text/SimpleDateFormat.html
string	to_date(string timestamp)	返回时间中的年月日： to_date(“1970-01-01 00:00:00″) = “1970-01-01″
string	to_dates(string date)	给定一个日期date，返回一个天数（0年以来的天数）
int	year(string date)	返回指定时间的年份，范围在1000到9999，或为”零”日期的0。
int	month(string date)	返回指定时间的月份，范围为1至12月，或0一个月的一部分，如’0000-00-00′
int	month(string date)	或’2008-00-00′的日期。
int	day(string date) dayofmonth(date)	返回指定时间的日期
int	hour(string date)	返回指定时间的小时，范围为0到23。
int	minute(string date)	返回指定时间的分钟，范围为0到59。
int	second(string date)	返回指定时间的秒，范围为0到59。
int	weekofyear(string date)	返回指定日期所在一年中的星期号，范围为0到53。
int	datediff(string enddate, string startdate)	两个时间参数的日期之差。
int	date_add(string startdate, int days)	给定时间，在此基础上加上指定的时间段。
int	date_sub(string startdate, int days)	给定时间，在此基础上减去指定的时间段。

条件函数

返回类型	函数	说明
T	if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)	判断是否满足条件，如果满足返回一个值，如果不满足则返回另一个值。
T	COALESCE(T v1, T v2, …)	返回一组数据中，第一个不为NULL的值，如果均为NULL,返回NULL。
T	CASE a WHEN b THEN c [WHEN d THEN e]* [ELSE f] END	当a=b时,返回c；当a=d时，返回e，否则返回f。
T	CASE WHEN a THEN b [WHEN c THEN d]* [ELSE e] END	当值为a时返回b,当值为c时返回d。否则返回e。

字符函数

返回类型	函数	说明
int	length(string A)	返回字符串的长度
string	reverse(string A)	返回倒序字符串
string	concat(string A, string B…)	连接多个字符串，合并为一个字符串，可以接受任意数量的输入字符串
string	concat_ws(string SEP, string A, string B…)	链接多个字符串，字符串之间以指定的分隔符分开。
string	substr(string A, int start) substring(string A, int start)	从文本字符串中指定的起始位置后的字符。
string	substr(string A, int start, int len) substring(string A, int start, int len)	从文本字符串中指定的位置指定长度的字符。
string	upper(string A) ucase(string A)	将文本字符串转换成字母全部大写形式
string	lower(string A) lcase(string A)	将文本字符串转换成字母全部小写形式
string	trim(string A)	删除字符串两端的空格，字符之间的空格保留
string	ltrim(string A)	删除字符串左边的空格，其他的空格保留
string	rtrim(string A)	删除字符串右边的空格，其他的空格保留
string	regexp_replace(string A, string B, string C)	字符串A中的B字符被C字符替代
string	regexp_extract(string subject, string pattern, int index)	通过下标返回正则表达式指定的部分。regexp_extract(‘foothebar’, ‘foo(.*?)(bar)’, 2) returns ‘bar.’
string	parse_url(string urlString, string partToExtract [, string keyToExtract])	返回URL指定的部分。parse_url(‘http://facebook.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1′, ‘HOST’) 返回：’facebook.com’
string	get_json_object(string json_string, string path)	select a.timestamp, get_json_object(a.appevents, ‘$.eventid’), get_json_object(a.appenvets, ‘$.eventname’) from log a;
string	space(int n)	返回指定数量的空格
string	repeat(string str, int n)	重复N次字符串
int	ascii(string str)	返回字符串中首字符的数字值
string	lpad(string str, int len, string pad)	返回指定长度的字符串，给定字符串长度小于指定长度时，由指定字符从左侧填补。
string	rpad(string str, int len, string pad)	返回指定长度的字符串，给定字符串长度小于指定长度时，由指定字符从右侧填补。
array	split(string str, string pat)	将字符串转换为数组。
int	find_in_set(string str, string strList)	返回字符串str第一次在strlist出现的位置。如果任一参数为NULL,返回NULL；如果第一个参数包含逗号，返回0。
array<array<string>>	sentences(string str, string lang, string locale)	将字符串中内容按语句分组，每个单词间以逗号分隔，最后返回数组。例如sentences(‘Hello there! How are you?’) 返回：( (“Hello”, “there”), (“How”, “are”, “you”) )
array<struct<string,double>>	ngrams(array<array<string>>, int N, int K, int pf)	SELECT ngrams(sentences(lower(tweet)), 2, 100 [, 1000]) FROM twitter;
array<struct<string,double>>	context_ngrams(array<array<string>>, array<string>, int K, int pf)	SELECT context_ngrams(sentences(lower(tweet)), array(null,null), 100, [, 1000]) FROM twitter;

内置聚合函数

返回类型	函数	说明
bigint	count(*) , count(expr), count(DISTINCT expr[, expr_., expr_.])	返回记录条数。
double	sum(col), sum(DISTINCT col)	求和
double	avg(col), avg(DISTINCT col)	求平均值
double	min(col)	返回指定列中最小值
double	max(col)	返回指定列中最大值
double	var_pop(col)	返回指定列的方差
double	var_samp(col)	返回指定列的样本方差
double	stddev_pop(col)	返回指定列的偏差
double	stddev_samp(col)	返回指定列的样本偏差
double	covar_pop(col1, col2)	两列数值协方差
double	covar_samp(col1, col2)	两列数值样本协方差
double	corr(col1, col2)	返回两列数值的相关系数
double	percentile(col, p)	返回数值区域的百分比数值点。0<=P<=1,否则返回NULL,不支持浮点型数值。
array<double>	percentile(col, array(p~1,, [, p,,2,,]…))	返回数值区域的一组百分比值分别对应的数值点。0<=P<=1,否则返回NULL,不支持浮点型数值。
double	percentile_approx(col, p[, B])	Returns an approximate p^th^ percentile of a numeric column (including floating point types) in the group.
		The B parameter controls approximation accuracy at the cost of memory. Higher values yield better approximations, and the default is 10,000. When the number of distinct values in col is smaller than B,
		this gives an exact percentile value.
array<double>	percentile_approx(col, array(p~1,, [, p,,2_]…) [, B])	Same as above, but accepts and returns an array of percentile values instead of a single one.
array<struct{‘x’,'y’}>	histogram_numeric(col, b)	Computes a histogram of a numeric column in the group using b non-uniformly spaced bins.
array<struct{‘x’,'y’}>	histogram_numeric(col, b)	The output is an array of size b of double-valued (x,y) coordinates that represent the bin centers and heights
array	collect_set(col)	返回无重复记录

内置表函数

返回类型	函数	说明
数组	explode(array<TYPE> a)	数组一条记录中有多个参数，将参数拆分，每个参数生成一列。
	json_tuple	get_json_object语句：
		select a.timestamp, get_json_object(a.appevents, ‘$.eventid’), get_json_object(a.appenvets, ‘$.eventname’)
		from log a;
		json_tuple语句:
		select a.timestamp, b.* from log a lateral view json_tuple(a.appevent, ‘eventid’, ‘eventname’) b as f1, f2

2.5 Hive Shell基本操作

2.5.1 Hive命令行

语法结构

hive [-hiveconf x=y]* [<-i filename>]* [<-f filename>|<-e query-string>] [-S]

说明：

1、 -i 从文件初始化HQL。

2、 -e从命令行执行指定的HQL

3、 -f 执行HQL脚本

4、 -v 输出执行的HQL语句到控制台

5、 -p <port> connect to Hive Server on port number -hiveconf x=y Use this to set hive/hadoop configuration variables.

具体实例

1、运行一个查询。

2、运行一个文件。

3、运行参数文件。

3. Hive参数配置说明

开发Hive应用时，不可避免地需要设定Hive的参数。设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率，或帮助定位问题。然而实践中经常遇到的一个问题是，为什么设定的参数没有起作用？

这通常是错误的设定方式导致的。

对于一般参数，有以下三种设定方式：

配置文件
命令行参数
参数声明

配置文件：Hive的配置文件包括

用户自定义配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml
默认配置文件：$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml

用户自定义配置会覆盖默认配置。另外，Hive也会读入Hadoop的配置，因为Hive是作为Hadoop的客户端启动的，Hadoop的配置文件包括

$HADOOP_CONF_DIR/hive-site.xml
$HADOOP_CONF_DIR/hive-default.xml

Hive的配置会覆盖Hadoop的配置。

配置文件的设定对本机启动的所有Hive进程都有效。

命令行参数：启动Hive（客户端或Server方式）时，可以在命令行添加-hiveconf param=value来设定参数，例如：

bin/hive -hiveconf hive.root.logger=INFO,console

这一设定对本次启动的Session（对于Server方式启动，则是所有请求的Sessions）有效。

参数声明：可以在HQL中使用SET关键字设定参数，例如：

set mapred.reduce.tasks=100;

这一设定的作用域也是Session级的。

上述三种设定方式的优先级依次递增。即参数声明覆盖命令行参数，命令行参数覆盖配置文件设定。注意某些系统级的参数，例如log4j相关的设定，必须用前两种方式设定，因为那些参数的读取在Session建立以前已经完成了。

另外，SerDe参数必须写在DDL（建表）语句中。例如：

create table if not exists t_dummy(

dummy string

)

ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'

WITH SERDEPROPERTIES (

'field.delim'=' ',

'escape.delim'='\',

'serialization.null.format'=' '

) STORED AS TEXTFILE;

类似serialization.null.format这样的参数，必须和某个表或分区关联。在DDL外部声明将不起作用。

4. Hive自定义函数和定义Transform

当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。

4.1 自定义函数类别

UDF操作作用于单个数据行，产生一个数据行作为输出。（数学函数，字符串函数）

UDAF（用户定义聚集函数）：接收多个输入数据行，并产生一个输出数据行。（count，max）

UDTF（用户定义表生成函数）：操作作用于单个数据行，并产生多个数据行。(explode)

4.2 添加函数到hive库

add jar /home/hadoop/workspace/hiveext/target/hive-test.jar;

create temporary function strip as 'com.simple.udf.Strip';

4.3 UDF开发实例

4.4 Transform实现

Hive的 TRANSFORM 关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能，适合实现Hive中没有的功能又不想写UDF的情况。

如下面这句sql就是借用了weekday_mapper.py对数据进行了处理.

CREATE TABLE u_data_new (

userid INT,

movieid INT,

rating INT,

weekday INT)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATED BY ' ';

add FILE weekday_mapper.py;

INSERT OVERWRITE TABLE u_data_new

SELECT

TRANSFORM (userid, movieid, rating, unixtime)

USING 'python weekday_mapper.py'

AS (userid, movieid, rating, weekday)

FROM u_data;

，其中weekday_mapper.py内容如下

import sys

import datetime

for line in sys.stdin:

line = line.strip()

userid, movieid, rating, unixtime = line.split(' ')

weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday()

print ' '.join([userid, movieid, rating, str(weekday)])

如下面的例子则是使用了shell的cat命令来处理数据

FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT TRANSFORM(a.foo, a.bar) AS (oof, rab) USING '/bin/cat' WHERE a.ds > '2008-08-09';

5. Hive执行过程实例分析

5.1 JOIN

对于 JOIN 操作：

INSERT OVERWRITE TABLE pv_users

SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid);

实现过程为：

Map：

以 JOIN ON 条件中的列作为 Key，如果有多个列，则 Key 是这些列的组合
以 JOIN 之后所关心的列作为 Value，当有多个列时，Value 是这些列的组合。在 Value 中还会包含表的 Tag 信息，用于标明此 Value 对应于哪个表。
按照 Key 进行排序。

Shuffle：

根据 Key 的值进行 Hash，并将 Key/Value 对按照 Hash 值推至不同对 Reduce 中。

Reduce：

Reducer 根据 Key 值进行 Join 操作，并且通过 Tag 来识别不同的表中的数据。

具体实现过程如图：

5.2 GROUP BY

SELECT pageid, age, count(1) FROM pv_users GROUP BY pageid, age;

具体实现过程如图：

5.3 DISTINCT

SELECT age, count(distinct pageid) FROM pv_users GROUP BY age;

实现过程如图：

6. Hive使用注意点

6.1字符集

Hadoop和Hive都是用UTF-8编码的，所以, 所有中文必须是UTF-8编码, 才能正常使用

备注：中文数据load到表里面, 如果字符集不同，很有可能全是乱码需要做转码的, 但是hive本身没有函数来做这个

6.2压缩

hive.exec.compress.output 这个参数, 默认是 false，但是很多时候貌似要单独显式设置一遍

否则会对结果做压缩的，如果你的这个文件后面还要在hadoop下直接操作, 那么就不能压缩了

6.3 count(distinct)

当前的 Hive 不支持在一条查询语句中有多 Distinct。如果要在 Hive 查询语句中实现多Distinct，需要使用至少 n+1 条查询语句（n为distinct的数目），前 n 条查询分别对 n 个列去重，最后一条查询语句对 n 个去重之后的列做 Join 操作，得到最终结果。

6.4 JOIN

只支持等值连接

6.5 DML操作

只支持INSERT/LOAD操作，新版本支持UPDATE和DELTE。

6.6 HAVING

不支持HAVING操作。如果需要这个功能要嵌套一个子查询用where限制

新版本支持。

6.7 子查询

Hive不支持where子句中的子查询

6.8 Join中处理null值的语义区别

SQL标准中，任何对null的操作（数值比较，字符串操作等）结果都为null。Hive对null值处理的逻辑和标准基本一致，除了Join时的特殊逻辑。

这里的特殊逻辑指的是，Hive的Join中，作为Join key的字段比较，null=null是有意义的，且返回值为true。检查以下查询：

select u.uid, count(u.uid)

from t_weblog l join t_user u on (l.uid = u.uid) group by u.uid;

查询中，t_weblog表中uid为空的记录将和t_user表中uid为空的记录做连接，即l.uid = u.uid=null成立。

如果需要与标准一致的语义，我们需要改写查询手动过滤null值的情况：

select u.uid, count(u.uid)

from t_weblog l join t_user u

on (l.uid = u.uid and l.uid is not null and u.uid is not null)

group by u.uid;

实践中，这一语义区别也是经常导致数据倾斜的原因之一。

6.9分号字符

分号是SQL语句结束标记，在HiveQL中也是，但是在HiveQL中，对分号的识别没有那么智慧，例如：

select concat(cookie_id,concat(';',’zoo’)) from c02_clickstat_fatdt1 limit 2;

FAILED: Parse Error: line 0:-1 cannot recognize input '<EOF>' in function specification

可以推断，Hive解析语句的时候，只要遇到分号就认为语句结束，而无论是否用引号包含起来。

解决的办法是，使用分号的八进制的ASCII码进行转义，那么上述语句应写成：

select concat(cookie_id,concat('73','zoo')) from c02_clickstat_fatdt1 limit 2;

为什么是八进制ASCII码？

我尝试用十六进制的ASCII码，但Hive会将其视为字符串处理并未转义，好像仅支持八进制，原因不详。这个规则也适用于其他非SELECT语句，如CREATE TABLE中需要定义分隔符，那么对不可见字符做分隔符就需要用八进制的ASCII码来转义。

6.10 Insert

6.10.1新增数据

根据语法Insert必须加“OVERWRITE”关键字，也就是说每一次插入都是一次重写。那如何实现表中新增数据呢？

假设Hive中有表xiaojun1,

hive> DESCRIBE xiaojun1;

id int

value int

hive> SELECT * FROM xiaojun1;

3 4

1 2

2 3

现增加一条记录:

hive> INSERT OVERWRITE TABLE xiaojun1

SELECT id, value FROM (

SELECT id, value FROM xiaojun1

UNION ALL

SELECT 4 AS id, 5 AS value FROM xiaojun1 limit 1

) u;

结果是:

hive>SELECT * FROM p1;

3 4

4 5

2 3

1 2

其中的关键在于, 关键字UNION ALL的应用, 即将原有数据集和新增数据集进行结合, 然后重写表.

6.10.2 插入次序

INSERT OVERWRITE TABLE在插入数据时,是按照后面的SELECT语句中的字段顺序插入的. 也就说, 当id 和value 的位置互换, 那么value将被写入id, 同id被写入value.

6.10.3 初始值

INSERT OVERWRITE TABLE在插入数据时, 后面的字段的初始值应注意与表定义中的一致性. 例如, 当为一个STRING类型字段初始为NULL时:

NULL AS field_name // 这可能会被提示定义类型为STRING, 但这里是void

CAST(NULL AS STRING) AS field_name // 这样是正确的

又如, 为一个BIGINT类型的字段初始为0时:

CAST(0 AS BIGINT) AS field_name

7. Hive优化策略

7.1 HADOOP计算框架特性

数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。
jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。
sum,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问题。
count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，如果是多count(distinct )效率更低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct字段排序，一般这种分布方式是很倾斜的，比如男uv,女uv，淘宝一天30亿的pv，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。

7.2 优化的常用手段

好的模型设计事半功倍。
解决数据倾斜问题。
减少job数。
设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。(比如，10w+级别的计算，用160个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。
了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。set hive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化有时不能适应特定业务背景，开发人员了解业务，了解数据，可以通过业务逻辑精确有效的解决数据倾斜问题。
数据量较大的情况下，慎用count(distinct)，count(distinct)容易产生倾斜问题。
对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法，假如所有的作业设置合理的文件数，对云梯的整体调度效率也会产生积极的正向影响。
优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优。

7.3 全排序

Hive的排序关键字是SORT BY，它有意区别于传统数据库的ORDER BY也是为了强调两者的区别–SORT BY只能在单机范围内排序。

7.3.1 例1

set mapred.reduce.tasks=2;

原值

select cookie_id,page_id,id from c02_clickstat_fatdt1

where cookie_id IN('1.193.131.218.1288611279693.0','1.193.148.164.1288609861509.2')

1.193.148.164.1288609861509.2 113181412886099008861288609901078194082403 684000005

1.193.148.164.1288609861509.2 127001128860563972141288609859828580660473 684000015

1.193.148.164.1288609861509.2 113181412886099165721288609915890452725326 684000018

1.193.131.218.1288611279693.0 01c183da6e4bc50712881288611540109914561053 684000114

1.193.131.218.1288611279693.0 01c183da6e4bc22412881288611414343558274174 684000118

1.193.131.218.1288611279693.0 01c183da6e4bc50712881288611511781996667988 684000121

1.193.131.218.1288611279693.0 01c183da6e4bc22412881288611523640691739999 684000126

1.193.131.218.1288611279693.0 01c183da6e4bc50712881288611540109914561053 684000128

hive> select cookie_id,page_id,id from c02_clickstat_fatdt1 where

cookie_id IN('1.193.131.218.1288611279693.0','1.193.148.164.1288609861509.2')

SORT BY COOKIE_ID,PAGE_ID;

SORT排序后的值

1.193.131.218.1288611279693.0 684000118 01c183da6e4bc22412881288611414343558274174 684000118

1.193.131.218.1288611279693.0 684000114 01c183da6e4bc50712881288611540109914561053 684000114

1.193.131.218.1288611279693.0 684000128 01c183da6e4bc50712881288611540109914561053 684000128

1.193.148.164.1288609861509.2 684000005 113181412886099008861288609901078194082403 684000005

1.193.148.164.1288609861509.2 684000018 113181412886099165721288609915890452725326 684000018

1.193.131.218.1288611279693.0 684000126 01c183da6e4bc22412881288611523640691739999 684000126

1.193.131.218.1288611279693.0 684000121 01c183da6e4bc50712881288611511781996667988 684000121

1.193.148.164.1288609861509.2 684000015 127001128860563972141288609859828580660473 684000015

select cookie_id,page_id,id from c02_clickstat_fatdt1

where cookie_id IN('1.193.131.218.1288611279693.0','1.193.148.164.1288609861509.2')

ORDER BY PAGE_ID,COOKIE_ID;