一、数据准备
为了演示查询操作，这里需要预先创建三张表，并加载测试数据。
数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载。
1.1 员工表
-- 建表语句
CREATE TABLE emp(
empno INT, -- 员工表编号
ename STRING, -- 员工姓名
job STRING, -- 职位类型
mgr INT,
hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期
sal DECIMAL(7,2), --工资
comm DECIMAL(7,2),
deptno INT) --部门编号
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY " ";
--加载数据
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp;
1.2 部门表
-- 建表语句
CREATE TABLE dept(
deptno INT, --部门编号
dname STRING, --部门名称
loc STRING --部门所在的城市
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY " ";
--加载数据
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/dept.txt" OVERWRITE INTO TABLE dept;
1.3 分区表
这里需要额外创建一张分区表，主要是为了演示分区查询：
CREATE EXTERNAL TABLE emp_ptn(
empno INT,
ename STRING,
job STRING,
mgr INT,
hiredate TIMESTAMP,
sal DECIMAL(7,2),
comm DECIMAL(7,2)
)
PARTITIONED BY (deptno INT) -- 按照部门编号进行分区
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY " ";
--加载数据
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=20)
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=30)
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=40)
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=50)
二、单表查询
2.1 SELECT
-- 查询表中全部数据
SELECT * FROM emp;
2.2 WHERE
-- 查询 10 号部门中员工编号大于 7782 的员工信息
SELECT * FROM emp WHERE empno > 7782 AND deptno = 10;
2.3 DISTINCT
Hive 支持使用 DISTINCT 关键字去重。
-- 查询所有工作类型
SELECT DISTINCT job FROM emp;
2.4 分区查询
分区查询 (Partition Based Queries)，可以指定某个分区或者分区范围。
-- 查询分区表中部门编号在[20,40]之间的员工
SELECT emp_ptn.* FROM emp_ptn
WHERE emp_ptn.deptno >= 20 AND emp_ptn.deptno <= 40;
2.5 LIMIT
-- 查询薪资最高的 5 名员工
SELECT * FROM emp ORDER BY sal DESC LIMIT 5;
2.6 GROUP BY
Hive 支持使用 GROUP BY 进行分组聚合操作。
set hive.map.aggr=true;
-- 查询各个部门薪酬综合
SELECT deptno,SUM(sal) FROM emp GROUP BY deptno;
hive.map.aggr 控制程序如何进行聚合。默认值为 false。如果设置为 true，Hive 会在 map 阶段就执行一次聚合。这可以提高聚合效率，但需要消耗更多内存。
2.7 ORDER AND SORT
可以使用 ORDER BY 或者 Sort BY 对查询结果进行排序，排序字段可以是整型也可以是字符串：如果是整型，则按照大小排序；如果是字符串，则按照字典序排序。ORDER BY 和 SORT BY 的区别如下：
- 使用 ORDER BY 时会有一个 Reducer 对全部查询结果进行排序，可以保证数据的全局有序性；
- 使用 SORT BY 时只会在每个 Reducer 中进行排序，这可以保证每个 Reducer 的输出数据是有序的，但不能保证全局有序。
由于 ORDER BY 的时间可能很长，如果你设置了严格模式 (hive.mapred.mode = strict)，则其后面必须再跟一个 limit 子句。
注 ：hive.mapred.mode 默认值是 nonstrict ，也就是非严格模式。
-- 查询员工工资，结果按照部门升序，按照工资降序排列
SELECT empno, deptno, sal FROM emp ORDER BY deptno ASC, sal DESC;
2.8 HAVING
可以使用 HAVING 对分组数据进行过滤。
-- 查询工资总和大于 9000 的所有部门
SELECT deptno,SUM(sal) FROM emp GROUP BY deptno HAVING SUM(sal)>9000;
2.9 DISTRIBUTE BY
如果想要把具有相同 Key 值的数据分发到同一个 Reducer 进行处理，这可以使用 DISTRIBUTE BY 字句。需要注意的是，DISTRIBUTE BY 虽然能把具有相同 Key 值的数据分发到同一个 Reducer，但是不能保证数据在 Reducer 上是有序的。情况如下：
把以下 5 个数据发送到两个 Reducer 上进行处理：
k1
k2
k4
k3
k1
Reducer1 得到如下乱序数据：
k1
k2
k1
Reducer2 得到数据如下：
k4
k3
如果想让 Reducer 上的数据是有序的，可以结合 SORT BY 使用 (示例如下)，或者使用下面我们将要介绍的 CLUSTER BY。
-- 将数据按照部门分发到对应的 Reducer 上处理
SELECT empno, deptno, sal FROM emp DISTRIBUTE BY deptno SORT BY deptno ASC;
2.10 CLUSTER BY
如果 SORT BY 和 DISTRIBUTE BY 指定的是相同字段，且 SORT BY 排序规则是 ASC，此时可以使用 CLUSTER BY 进行替换，同时 CLUSTER BY 可以保证数据在全局是有序的。
SELECT empno, deptno, sal FROM emp CLUSTER BY deptno ;
三、多表联结查询
Hive 支持内连接，外连接，左外连接，右外连接，笛卡尔连接，这和传统数据库中的概念是一致的，可以参见下图。
需要特别强调：JOIN 语句的关联条件必须用 ON 指定，不能用 WHERE 指定，否则就会先做笛卡尔积，再过滤，这会导致你得不到预期的结果 (下面的演示会有说明)。
3.1 INNER JOIN
-- 查询员工编号为 7369 的员工的详细信息
SELECT e.*,d.* FROM
emp e JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno
WHERE empno=7369;
--如果是三表或者更多表连接，语法如下
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)
3.2 LEFT OUTER JOIN
LEFT OUTER JOIN 和 LEFT JOIN 是等价的。
-- 左连接
SELECT e.*,d.*
FROM emp e LEFT OUTER JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno;
3.3 RIGHT OUTER JOIN
--右连接
SELECT e.*,d.*
FROM emp e RIGHT OUTER JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno;
执行右连接后，由于 40 号部门下没有任何员工，所以此时员工信息为 NULL。这个查询可以很好的复述上面提到的——JOIN 语句的关联条件必须用 ON 指定，不能用 WHERE 指定。你可以把 ON 改成 WHERE，你会发现无论如何都查不出 40 号部门这条数据，因为笛卡尔运算不会有 (NULL, 40) 这种情况。
3.4 FULL OUTER JOIN
SELECT e.*,d.*
FROM emp e FULL OUTER JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno;
3.5 LEFT SEMI JOIN
LEFT SEMI JOIN （左半连接）是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。
- JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件;
- 查询结果只包含左边表的数据，所以只能 SELECT 左表中的列。
-- 查询在纽约办公的所有员工信息
SELECT emp.*
FROM emp LEFT SEMI JOIN dept
ON emp.deptno = dept.deptno AND dept.loc="NEW YORK";
--上面的语句就等价于
SELECT emp.* FROM emp
WHERE emp.deptno IN (SELECT deptno FROM dept WHERE loc="NEW YORK");
3.6 JOIN
笛卡尔积连接，这个连接日常的开发中可能很少遇到，且性能消耗比较大，基于这个原因，如果在严格模式下 (hive.mapred.mode = strict)，Hive 会阻止用户执行此操作。
SELECT * FROM emp JOIN dept;
四、JOIN优化
4.1 STREAMTABLE
在多表进行联结的时候，如果每个 ON 字句都使用到共同的列（如下面的 b.key），此时 Hive 会进行优化，将多表 JOIN 在同一个 map / reduce 作业上进行。同时假定查询的最后一个表（如下面的 c 表）是最大的一个表，在对每行记录进行 JOIN 操作时，它将尝试将其他的表缓存起来，然后扫描最后那个表进行计算。因此用户需要保证查询的表的大小从左到右是依次增加的。
`SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key) JOIN c ON (c.key = b.key)`
然后，用户并非需要总是把最大的表放在查询语句的最后面，Hive 提供了 /*+ STREAMTABLE() */ 标志，用于标识最大的表，示例如下：
SELECT /*+ STREAMTABLE(d) */ e.*,d.*
FROM emp e JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno
WHERE job='CLERK';
4.2 MAPJOIN
如果所有表中只有一张表是小表，那么 Hive 把这张小表加载到内存中。这时候程序会在 map 阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，由于在 map 就进行了 JOIN 操作，从而可以省略 reduce 过程，这样效率可以提升很多。Hive 中提供了 /*+ MAPJOIN() */ 来标记小表，示例如下：
SELECT /*+ MAPJOIN(d) */ e.*,d.*
FROM emp e JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno
WHERE job='CLERK';
五、SELECT的其他用途
查看当前数据库：
SELECT current_database()
六、本地模式
在上面演示的语句中，大多数都会触发 MapReduce, 少部分不会触发，比如 select * from emp limit 5 就不会触发 MR，此时 Hive 只是简单的读取数据文件中的内容，然后格式化后进行输出。在需要执行 MapReduce 的查询中，你会发现执行时间可能会很长，这时候你可以选择开启本地模式。
--本地模式默认关闭，需要手动开启此功能
SET hive.exec.mode.local.auto=true;
启用后，Hive 将分析查询中每个 map-reduce 作业的大小，如果满足以下条件，则可以在本地运行它：
- 作业的总输入大小低于：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max（默认为 128MB）；
- map-tasks 的总数小于：hive.exec.mode.local.auto.tasks.max（默认为 4）；
- 所需的 reduce 任务总数为 1 或 0。
因为我们测试的数据集很小，所以你再次去执行上面涉及 MR 操作的查询，你会发现速度会有显著的提升。