hive 入门

hive-site.xml 配置

<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
<description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
<description>username to use against metastore database</description>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>root</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>
</configuration>

1/ HIVE是什么？
HIVE是一个可以将sql翻译为MR程序的工具
HIVE支持用户将HDFS上的文件映射为表结构，然后用户就可以输入SQL对这些表（HDFS上的文件）进行查询分析
HIVE将用户定义的库、表结构等信息存储hive的元数据库（可以是本地derby，也可以是远程mysql）中

2/ HIVE的用途？
解放大数据分析程序员，不用自己写大量的mr程序来分析数据，只需要写sql脚本即可
HIVE可用于构建大数据体系下的数据仓库

3/ HIVE的使用方式？
方式1：可以交互式查询：
** bin/hive -----> hive>select * from t_test;
** 将hive启动为一个服务： bin/hiveserver ，然后可以在任意一台机器上使用beeline客户端连接hive服务，进行交互式查询

方式2：可以将hive作为命令一次性运行：
** bin/hive -e "sql1;sql2;sql3;sql4"
** 事先将sql语句写入一个文件比如 q.hql ，然后用hive命令执行：　　bin/hive -f q.hql


方式3：可以将方式2写入一个xxx.sh脚本中

4/ HIVE的DDL语法
建库： create database db1; ---> hive就会在/user/hive/warehouse/下建一个文件夹： db1.db
建内部表： use db1;
create table t_test1(id int,name string,age int,create_time bigint)
row format delimited
fields terminated by '01';

建表后，hive会在仓库目录中建一个表目录： /user/hive/warehouse/db1.db/t_test1

建外部表：
create external table t_test1(id int,name string,age int,create_time bigint)
row format delimited
fields terminated by '01'
location '/external/t_test';

导入数据：
本质上就是把数据文件放入表目录；
可以用hive命令来做：
hive> load data [local] inpath '/data/path' [overwrite] into table t_test;

**建分区表：
分区的意义在于可以将数据分子目录存储，以便于查询时让数据读取范围更精准；
create table t_test1(id int,name string,age int,create_time bigint)
partitioned by (day string,country string)
row format delimited
fields terminated by '01';

插入数据到指定分区：
hive> load data [local] inpath '/data/path1' [overwrite] into table t_test partition(day='2017-06-04',country='China');
hive> load data [local] inpath '/data/path2' [overwrite] into table t_test partition(day='2017-06-05',country='China');
hive> load data [local] inpath '/data/path3' [overwrite] into table t_test partition(day='2017-06-04',country='England');

导入完成后，形成的目录结构如下：
/user/hive/warehouse/db1.db/t_test1/day=2017-06-04/country=China/...
/user/hive/warehouse/db1.db/t_test1/day=2017-06-04/country=England/...
/user/hive/warehouse/db1.db/t_test1/day=2017-06-05/country=China/...

表定义的修改：改表名、增加列，删除列，修改列定义.......

5/ HIVE的DML

基本查询语法跟标准sql基本一致
SELECT FIELDS,FUNCTION(FIELDS)
FROM T1
JOIN T2
WHERE CONDITION
GROUP BY FILEDS
HAVING CONDTION
ORDER BY FIELDS DESC|ASC

各类JOIN语法跟SQL也基本一致，不过HIVE有一个自己的特别的JOIN： LEFT SEMI JOIN
hive在1.2.0之前不支持“不等值”join，但在1.2.0后支持不等值join，只是语法必须按如下形式写：

SELECT A.*,B.* from A,B WHERE A.ID>B.ID;

各类流程控制语句根SQL也基本一致：
case when l.userid is null
then concat('hive',rand())
when l.userid > 20
then concat('hive',rand())
else l.userid

6/ HIVE的内置函数

时间处理函数：
from_unixtime(21938792183,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') --> '2017-06-03 17:50:30'

类型转换函数：
from_unixtime(cast('21938792183' as bigint),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')

字符串截取和拼接
substr("abcd",1,3) --> 'abc'
concat('abc','def') --> 'abcdef'

Json数据解析函数
get_json_object('{"key1":3333，"key2":4444}' , '$.key1') --> 3333

json_tuple('{"key1":3333，"key2":4444}','key1','key2') as(key1,key2) --> 3333, 4444

url解析函数
parse_url_tuple('http://www.edu360.cn/bigdata/baoming?userid=8888','HOST','PATH','QUERY','QUERY:userid')
---> www.edu360.cn /bigdata/baoming userid=8888 8888

******* 函数：explode 和 lateral view
可以将一个数组变成列

加入有一个表，其中的字段为array类型
表数据：
1,zhangsan,数学:语文:英语:生物
2,lisi,数学:语文
3,wangwu,化学:计算机:java编程

建表：
create table t_xuanxiu(uid string,name string,kc array<string>)
row format delimited
fields terminated by ','
collection items terminated by ':';

** explode效果示例：
select explode(kc) from t_xuanxiu where uid=1;
数学
语文
英语
生物

** lateral view 表生成函数
hive> select uid,name,tmp.* from t_xuanxiu
> lateral view explode(kc) tmp as course;
OK
1 zhangsan 数学
1 zhangsan 语文
1 zhangsan 英语
1 zhangsan 生物
2 lisi 数学
2 lisi 语文
3 wangwu 化学
3 wangwu 计算机
3 wangwu java编程

==== 利用explode和lateral view 实现hive版的wordcount
有以下数据：
a b c d e f g
a b c
e f g a
b c d b

对数据建表：
create table t_juzi(line string) row format delimited;

导入数据：
load data local inpath '/root/words.txt' into table t_juzi;

** ***** ******** ***** ******** ***** ******** wordcount查询语句：***** ******** ***** ******** ***** ********
select a.word,count(1) cnt
from
(select tmp.* from t_juzi lateral view explode(split(line,' ')) tmp as word) a
group by a.word
order by cnt desc;

***************** ******** ***** ******** 　row_number() over() 函数***** ******** ***** ******** ***** ******** ***** ******** ***** *******
常用于求分组TOPN

有如下数据：
zhangsan,kc1,90
zhangsan,kc2,95
zhangsan,kc3,68
lisi,kc1,88
lisi,kc2,95
lisi,kc3,98

建表：
create table t_rowtest(name string,kcId string,score int)
row format delimited
fields terminated by ',';

导入数据：

利用row_number() over() 函数看下效果：
select *,row_number() over(partition by name order by score desc) as rank from t_rowtest;
+-----------------+-----------------+------------------+----------------------+--+
| t_rowtest.name | t_rowtest.kcid | t_rowtest.score | rank |
+-----------------+-----------------+------------------+----------------------+--+
| lisi | kc3 | 98 | 1 |
| lisi | kc2 | 95 | 2 |
| lisi | kc1 | 88 | 3 |
| zhangsan | kc2 | 95 | 1 |
| zhangsan | kc1 | 90 | 2 |
| zhangsan | kc3 | 68 | 3 |
+-----------------+-----------------+------------------+----------------------+--+

从而，求分组topn就变得很简单了：

select name,kcid,score
from
(select *,row_number() over(partition by name order by score desc) as rank from t_rowtest) tmp
where rank<3;
+-----------+-------+--------+--+
| name | kcid | score |
+-----------+-------+--------+--+
| lisi | kc3 | 98 |
| lisi | kc2 | 95 |
| zhangsan | kc2 | 95 |
| zhangsan | kc1 | 90 |
+-----------+-------+--------+--+

create table t_rate_topn_uid
as
select uid,movie,rate,ts
from
(select *,row_number() over(partition by uid order by rate desc) as rank from t_rate) tmp
where rank<11;

7/ 自定义函数 ***** ******** ***** ******** ***** ******** ***** ********

有如下数据：
1,zhangsan:18-1999063117:30:00-beijing
2,lisi:28-1989063117:30:00-shanghai
3,wangwu:20-1997063117:30:00-tieling

建表：
create table t_user_info(info string)
row format delimited;

导入数据：
load data local inpath '/root/udftest.data' into table t_user_info;

需求：利用上表生成如下新表t_user：
uid,uname,age,birthday,address

思路：可以自定义一个函数parse_user_info()，能传入一行上述数据，返回切分好的字段

然后可以通过如下sql完成需求：
create t_user
as
select
parse_user_info(info,0) as uid,
parse_user_info(info,1) as uname,
parse_user_info(info,2) as age,
parse_user_info(info,3) as birthday_date,
parse_user_info(info,4) as birthday_time,
parse_user_info(info,5) as address
from t_user_info;

实现关键： 自定义parse_user_info() 函数
实现步骤：
1、写一个java类实现函数所需要的功能
public class UserInfoParser extends UDF{
// 1,zhangsan:18-1999063117:30:00-beijing
public String evaluate(String line,int index) {
String newLine = line.replaceAll(",", "01").replaceAll(":", "01").replaceAll("-", "01");
StringBuilder sb = new StringBuilder();
String[] split = newLine.split("01");
StringBuilder append = sb.append(split[0])
.append(" ")
.append(split[1])
.append(" ")
.append(split[2])
.append(" ")
.append(split[3].substring(0, 8))
.append(" ")
.append(split[3].substring(8, 10)).append(split[4]).append(split[5])
.append(" ")
.append(split[6]);

String res = append.toString();

return res.split(" ")[index];
}
}

2、将java类打成jar包: d:/up.jar
3、上传jar包到hive所在的机器上 /root/up.jar
4、在hive的提示符中添加jar包
hive> add jar /root/up.jar;
5、创建一个hive的自定义函数名 跟 写好的jar包中的java类对应
hive> create temporary function parse_user_info as 'com.doit.hive.udf.UserInfoParser';