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本篇內容主要講解“Hive的使用方法”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Hive的使用方法”吧!
1、運行模式(集群與本地)
1.1、集群模式:>SET mapred.job.tracker=cluster
1.2、本地模式:>SET mapred.job.tracker=local
2、訪問Hive的3鐘方式
2.1、終端訪問
#hive 或者 #hive --service cli
2.2、web訪問,端口9999
#hive --service hwi &
2.3、hive遠程服務,端口10000
#hive --service hiveserver &
3、數據類型
3.1、基本數據類型 :
數據類型 | 占用長度 |
tinyint | 1byte(-128~127) |
smallint | 2byte(-2^16 ~ 2^16-1) |
int | 4byte(-2^31 ~ 2^31-1) |
bigint | 8byte(-2^63 ~ 2^63-1) |
float | 4byte單精度 |
double | 8byte雙精度 |
string | |
boolean |
3.2、復合數據類型:ARRAY,MAP,STRUCT,UNION
4、數據存儲
4.1、基于HDFS
4.2、存儲結構:database 、table 、file 、view
4.3、指定行、列分隔符即可解析數據
5、基本操作
5.1、創建數據庫:>create database db_name
5.2、指定數據庫:>use db
5.3、顯示表:show tables;
5.4、創建表
5.4.1、內部表(默認):create table table_name(param_name type1,param_name2 type2,...) row format delimited fields terminated by '分隔符';
例:create table trade_detail(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) row format delimited fields terminated by '\t';
內部表類似數據庫表,存儲在HDFS上(位置通過hive.metastore.warehouse.dir參數查看,除了外部表以外都保存在此處的表),表被刪除時,表的元數據信息一起被刪除。
加載數據:load data local inpath 'path' into table table_name;
5.4.2、分區表:create table table_name(param_name type1,param_name2 type2,...) partitioned by (param_name type) row format delimited fields terminated by '分隔符';
例:create table td_part(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) partitioned by (logdate string) row format delimited fields terminated by '\t';
和普通表的區別:各個數據劃分到不同的分區文件,表中的每一個partition對應表下的一個目錄,盡管
加載數據:load data local inpath 'path' into table table_name partition (parti_param1='value',parti_param2='value',..);
添加分區:alter table partition_table add partition (daytime='2013-02-04',city='bj');
刪除分區:alter table partition_table drop partition (daytime='2013-02-04',city='bj'),元數據和數據文件被刪除,但是目錄還存在
5.4.3、外部表:create external table td_ext(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) row format delimited fields terminated by '\t' location 'hdfs_path';
加載數據:load data inpath 'hdfs_path' table_name;
5.4.4、桶表:是對數據進行哈希取值,然后放到不同文件中存儲。
創建表:create table bucket_table(id string) clustered by(id) into 4 buckets;
加載數據:
set hive.enforce.bucketing = true;
必須先把以上的操作執行才能加載數據
insert into table bucket_table select name from stu;
insert overwrite table bucket_table select name from stu;
數據加載到桶表時,會對字段取hash值,然后與桶的數量取模。把數據放到對應的文件中。
對數據抽樣調查:select * from bucket_table tablesample(bucket 1 out of 4 on id);
6、創建視圖:CREATE VIEW v1 AS select * from t1;
7、修改表:alter table tb_name add columns (param_name,type);
8、刪除表:drop table tb_name;
9、數據導入
9.1、加載數據:LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
數據加載到表時,不會對數據進行轉移,LOAD操作只是將數據復制到HIVE表對應的位置
9.2、Hive中表的互導:INSERT OVERWRITE TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement FROM from_statement
9.3、create as :CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name (col_name data_type, ...) …AS SELECT * FROM TB_NAME;
10、查詢
10.1、語法結構
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list]
[ CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list] | [ORDER BY col_list] ]
[LIMIT number]
ALL and DISTINCT :去重
10.2、partition查詢
利用分區剪枝(input pruning)的特性,類似“分區索引”,只有當語句中出現WHERE才會啟動分區剪枝
10.3、LIMIT Clause
Limit 可以限制查詢的記錄數。查詢的結果是隨機選擇的。語法:SELECT * FROM t1 LIMIT 5
10.4、Top N
SET mapred.reduce.tasks = 1 SELECT * FROM sales SORT BY amount DESC LIMIT 5
11、表連接
11.1、內連接:select b.name,a.* from dim_ac a join acinfo b on (a.ac=b.acip) limit 10;
11.2、左外連接:select b.name,a.* from dim_ac a left outer join acinfo b on a.ac=b.acip limit 10;
12、Java客戶端
12.1、啟動遠程服務#hive --service hiveserver
12.2、相關代碼
Class.forName("org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver"); Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive://192.168.1.102:10000/wlan_dw", "", ""); Statement stmt = con.createStatement(); String querySQL="SELECT * FROM wlan_dw.dim_m order by flux desc limit 10"; ResultSet res = stmt.executeQuery(querySQL); while (res.next()) { System.out.println(res.getString(1) +"\t" +res.getLong(2)+"\t" +res.getLong(3)+"\t" +res.getLong(4)+"\t" +res.getLong(5)); }
13、自定義函數(UDF)
13.1、UDF函數可以直接應用于select語句,對查詢結構做格式化處理后,再輸出內容。
13.2、編寫UDF函數的時候需要注意一下幾點:
a)自定義UDF需要繼承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF。
b)需要實現evaluate函數,evaluate函數支持重載。
13.3、步驟
a)把程序打包放到目標機器上去;
b)進入hive客戶端,添加jar包:hive>add jar /run/jar/udf_test.jar;
c)創建臨時函數:hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION add_example AS 'hive.udf.Add';
d)查詢HQL語句:
SELECT add_example(8, 9) FROM scores;
SELECT add_example(scores.math, scores.art) FROM scores;
SELECT add_example(6, 7, 8, 6.8) FROM scores;
e)銷毀臨時函數:hive> DROP TEMPORARY FUNCTION add_example;
注:UDF只能實現一進一出的操作,如果需要實現多進一出,則需要實現UDAF
13.4、代碼
package cn.itheima.bigdata.hive; import java.util.HashMap; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class AreaTranslationUDF extends UDF{ private static HashMap<String, String> areaMap = new HashMap<String, String>(); static{ areaMap.put("138", "beijing"); areaMap.put("139", "shanghai"); areaMap.put("137", "guangzhou"); areaMap.put("136", "niuyue"); } //用來將手機號翻譯成歸屬地,evaluate方法一定要是public修飾的,否則調不到 public String evaluate(String phonenbr) { String area = areaMap.get(phonenbr.substring(0,3)); return area==null?"other":area; } //用來求兩個字段的和 public int evaluate(int x,int y){ return x+y; } }
到此,相信大家對“Hive的使用方法”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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