Hive使用摘要

2023年8月29日 284次阅读 来源: lixuzong

之前有写过pandas和numpy的一些浅显的使用，没有系统的学习所有的API，基本上还是在够用的基础上，以后如果需要更复杂的数据需求再进一步研究吧。最近转做后台，之前在写numpy使用的时候立了个flag说要做一些有产出的机器学习项目。现在确实做了文章的推荐模型的训练，从Hive取数到模型输出，不过最终没能部署上线，是有些遗憾（公司部署环境对python不友好，可能需要spark模型上线），可能之后上线之后再把上线的流程补上吧。项目告一段落最后也想说总结一下（其实是反过来在看的时候有些东西都忘了~~记录一下），最近跟数据打交道的比较多，也结合之前训练数据提取的经验，会写一系列的文章。首先第一篇就先写Hive吧。知识不够全面，不过我平时也够用

首先第一步就是补上网上大神的参考文章

基本操作

Hive的基本操作与MYSQL类似，除了部分函数不支持以外，可以按照写sql的思路来写Hive sql。

新建

新建表：

CREATE TABLE `test`(
    `id` bigint COMMENT '这是字段备注',
    `value` string COMMENT '这是字段备注')
COMMENT '表名称备注'
PARTITIONED BY ( 
    `dt` string)

上面是一个创建表的语句，创建的是一个含有id和value字段的hive表，有dt分区。

分区就是存储时候的文件夹名称。因为hive表也是在HDFS之上的应用，所以也是存储到硬盘的。

添加分区：

ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (partCol = 'value1') location 'loc1'; //示例
ALTER TABLE table_name ADD IF NOT EXISTS PARTITION (dt='20130101') LOCATION '/user/hadoop/warehouse/table_name/dt=20130101'; //一次添加一个分区
ALTER TABLE page_view ADD PARTITION (dt='2008-08-08', country='us') location '/path/to/us/part080808' PARTITION (dt='2008-08-09', country='us') location '/path/to/us/part080809';  //一次添加多个分区

添加新列：

ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name STRING);  //在所有存在的列后面，但是在分区列之前添加一列

删除

删除表：

DROP TABLE IF NOT EXISTS tablename;

删除分区：

ALTER TABLE login DROP IF EXISTS PARTITION (dt='2008-08-08');
ALTER TABLE page_view DROP IF EXISTS PARTITION (dt='2008-08-08', country='us');

修改

表的重命名：

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name

修改列：

CREATE TABLE test_change (a int, b int, c int);

// will change column a's name to a1
ALTER TABLE test_change CHANGE a a1 INT; 

// will change column a's name to a1, a's data type to string, and put it after column b. The new table's structure is: b int, a1 string, c int
ALTER TABLE test_change CHANGE a a1 STRING AFTER b; 

// will change column b's name to b1, and put it as the first column. The new table's structure is: b1 int, a string, c int
ALTER TABLE test_change CHANGE b b1 INT FIRST;

修改表属性：

alter table table_name set TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='TRUE');  //内部表转外部表 
alter table table_name set TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='FALSE');  //外部表转内部表

JOIN

select * from A join B on A.id = B.id; //取交集
select * from A left join/left outer join B on A.id = B.id; // A表为基准表
select * from A right join/right outer join B on A.id = B.id; // B表为基准表
select * from A full outer join B on A.id = B.id;//取并集
select * from A left semi join B on A.id = B.id; //可以用来取差集

窗口分析函数

统计函数

over(partition by…order by)窗口函数可以统计个数，统计最大值，最小值等信息。partition by语法可以看成是局部的group by，order by就是排序。使用方法与order by 一样。

另外随机取数的时候可以使用order by rand()

函数语法备注
sumsum() over(partition by .. order by)和
countcount() over(partition by .. order by)个数
minmin() over(partition by .. order by)最小值
maxmax() over(partition by .. order by)最大值
avgavg() over(partition by .. order by)平均值

以上的函数也可以结合group by函数来计算，但是没有上述的灵活。在使用这些统计函数的时候有些小的trick，就是灵活的结合CASE WHEN函数，比如我们要统计前三个月的pv

SUM(CASE WHEN time > 3month TEHN 1 ELSE NULL) AS 3monthPV

SUM示例

准备数据：

cokieidcreatetimepv
cookie12015-04-101
cookie12015-04-115
cookie12015-04-127
cookie12015-04-133
cookie12015-04-142
cookie12015-04-154
cookie12015-04-164
SELECT cookieid,
createtime,
pv,
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, -- 默认为从起点到当前行
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv2, --从起点到当前行，结果同pv1 
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid) AS pv3,                             --分组内所有行
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv4,   --当前行+往前3行
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS pv5,    --当前行+往前3行+往后1行
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS pv6   ---当前行+往后所有行  
FROM lxw1234;
 
cookieid createtime     pv      pv1     pv2     pv3     pv4     pv5      pv6 
-----------------------------------------------------------------------------
cookie1  2015-04-10      1       1       1       26      1       6       26
cookie1  2015-04-11      5       6       6       26      6       13      25
cookie1  2015-04-12      7       13      13      26      13      16      20
cookie1  2015-04-13      3       16      16      26      16      18      13
cookie1  2015-04-14      2       18      18      26      17      21      10
cookie1  2015-04-15      4       22      22      26      16      20      8
cookie1  2015-04-16      4       26      26      26      13      13      4
  • pv1: 分组内从起点到当前行的pv累积，如，11号的pv1=10号的pv+11号的pv, 12号=10号+11号+12号
  • pv2: 同pv1
  • pv3: 分组内(cookie1)所有的pv累加
  • pv4: 分组内当前行+往前3行，如，11号=10号+11号， 12号=10号+11号+12号， 13号=10号+11号+12号+13号， 14号=11号+12号+13号+14号
  • pv5: 分组内当前行+往前3行+往后1行，如，14号=11号+12号+13号+14号+15号=5+7+3+2+4=21
  • pv6: 分组内当前行+往后所有行，如，13号=13号+14号+15号+16号=3+2+4+4=13，14号=14号+15号+16号=2+4+4=10
  • 如果不指定ROWS BETWEEN,默认为从起点到当前行;
  • 如果不指定ORDER BY，则将分组内所有值累加;
  • 关键是理解ROWS BETWEEN含义,也叫做WINDOW子句：
  • PRECEDING：往前
  • FOLLOWING：往后
  • CURRENT ROW：当前行
  • UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING：表示到后面的终点

序列函数

序列函数主要是给数据排序

函数语法备注
NTILENTILE() over(partition by .. order by)平均分片，如果不能平均分，默认增加第一个分片的值
ROW_NUMBERROW_NUMBER() over(partition by .. order by)排列序号，依次排序
RANKRANK() over(partition by .. order by)排序，相等留空位
DENSE_RANKDENSE_RANK() over(partition by .. order by)排序，相等不留空位

NTILE

SELECT 
cookieid,
createtime,
pv,
NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn1,    --分组内将数据分成2片
NTILE(3) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn2,  --分组内将数据分成3片
NTILE(4) OVER(ORDER BY createtime) AS rn3        --将所有数据分成4片
FROM lxw1234 
ORDER BY cookieid,createtime;
 
cookieid day           pv       rn1     rn2     rn3
-------------------------------------------------
cookie1 2015-04-10      1       1       1       1
cookie1 2015-04-11      5       1       1       1
cookie1 2015-04-12      7       1       1       2
cookie1 2015-04-13      3       1       2       2
cookie1 2015-04-14      2       2       2       3
cookie1 2015-04-15      4       2       3       3
cookie1 2015-04-16      4       2       3       4
cookie2 2015-04-10      2       1       1       1
cookie2 2015-04-11      3       1       1       1
cookie2 2015-04-12      5       1       1       2
cookie2 2015-04-13      6       1       2       2
cookie2 2015-04-14      3       2       2       3
cookie2 2015-04-15      9       2       3       4
cookie2 2015-04-16      7       2       3       4

排序

SELECT 
cookieid,
createtime,
pv,
RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn1,
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn2,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS rn3 
FROM lxw1234 
WHERE cookieid = 'cookie1';
 
cookieid day           pv       rn1     rn2     rn3 
-------------------------------------------------- 
cookie1 2015-04-12      7       1       1       1
cookie1 2015-04-11      5       2       2       2
cookie1 2015-04-15      4       3       3       3
cookie1 2015-04-16      4       3       3       4
cookie1 2015-04-13      3       5       4       5
cookie1 2015-04-14      2       6       5       6
cookie1 2015-04-10      1       7       6       7
 
rn1: 15号和16号并列第3, 13号排第5
rn2: 15号和16号并列第3, 13号排第4
rn3: 如果相等，则按记录值排序，生成唯一的次序，如果所有记录值都相等，或许会随机排吧。

条件函数

  • IF函数：IF
  • 非空查找函数：COALESCE
  • 条件判断函数：CASE
函数名语法备注
IFif(boolvalue condition, T trueValue, T falseValueorNULL)condition=True 返回trueValue
COALESCECOALESCE(T v1, T v2)返回参数中的第一个非空值；如果所有值为NULL则返回NULL
CASECASE a WHEN b THEN c WHEN d THEN e ELSE f NED如果a=b返回c；如果d=e返回f

集合操作

test1

abc
121

test2

ac
2255

交集（exist / in）=> LEFT SEMI JOIN

过滤掉test1的数据

select test_1.id, test_1.num from test_1 left semi join test_2 on (test_1.id = test_2.id);
ac
11

差集（exist / in）=> LEFT OUTER JOIN .. is NULL

A差B的情况

select test_1.id, test_1.num from test_1 left outer join test_2 on (test_2.id = test_2.id) where test_2.num is null;
b
2
    原文作者：lixuzong
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/043695989640
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