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Hive中的查询操作

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简介:
本教程深入讲解了Apache Hive中的查询操作,包括SQL语法、数据筛选、排序及连接等核心概念和实践技巧,帮助用户高效处理大规模数据集。 一、查询语法 Hive的查询语句遵循标准SQL的基本结构,并且有一些特有的扩展。基本语法如下: ```sql [WITH CommonTableExpression (, CommonTableExpression)*] SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [ORDER BY col_list] [CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list]] [SORT BY col_list] [LIMIT number] ``` - `WITH` 子句用于创建临时的结果表(Common Table Expressions,CTE),从这些结果表中可以进一步进行查询。 - `SELECT` 部分用于指定要从表中选择的列或表达式。使用 `ALL` 表示选择所有行,而用 `DISTINCT` 来去除重复行。 - 在 `FROM` 后跟的是你要查询的表名或者视图(table_reference)。 - 使用 `WHERE` 子句设置查询条件,只有满足这些条件的数据才会被返回。 - 通过使用 `GROUP BY` 对数据进行分组,并且通常与聚合函数如 COUNT, SUM, AVG 等一起使用。 - 使用 `ORDER BY` 对结果集中的行按照某一列排序。默认情况下是升序排列(ASC),也可以指定降序排列(DESC)。 - `CLUSTER BY` 和 `DISTRIBUTE BY` 主要用于分布式计算环境,控制数据如何分布到不同的分区或节点上。 - 使用 `SORT BY` 进行本地排序,只在单个节点内部有效。 - 最后通过使用 `LIMIT` 来限制返回的行数。 二、基本查询 1. **全表和特定列查询** - 全表查询:使用星号(*)代表所有列,例如 `SELECT * FROM emp;` - 特定列查询:列出需要的列名,如 `SELECT empno, ename FROM emp;` 2. **设置别名** 使用关键字`AS`可以为结果集中的字段提供更易理解的名字。比如,使用 `SELECT ename AS name, deptno dn FROM emp;` 可以使得查询输出更具可读性。 3. **算术运算符** Hive 支持基本的算数操作如加法(`+`)、减法(`-`)、乘法(`*`)、除法(`/`) 和取模 (`%`). 例如,执行 `SELECT sal + 1 AS sal FROM emp;` 将返回每个员工薪水增加一的结果。 4. **其他操作** - 聚合函数:如 COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX 等用于统计或计算一组值。 - 比较运算符:包括 =、<、>、<=、>= 和 !=,用于比较两个值。 - 逻辑运算符 AND、OR 和 NOT 可以用来组合条件。 - 字符串函数:如 CONCAT, SUBSTRING, UPPER, LOWER 等来处理字符串数据。 三、注意事项 - Hive SQL 对大小写不敏感,但是为了提高代码的可读性,建议使用大写字母书写关键词。 - 语句可以写在一行或多行中。然而,为增加清晰度和易于理解复杂查询结构,推荐每条语句的关键部分独立成行展示。 - 关键词不应被缩写,并且不应当分行书写。 - 使用适当的缩进来提升代码的可读性。 实际操作时结合这些基本查询方法,可以构建满足各种需求复杂的查询以实现高效的大规模数据处理。

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    本教程深入讲解了Apache Hive中的查询操作,包括SQL语法、数据筛选、排序及连接等核心概念和实践技巧,帮助用户高效处理大规模数据集。 一、查询语法 Hive的查询语句遵循标准SQL的基本结构,并且有一些特有的扩展。基本语法如下: ```sql [WITH CommonTableExpression (, CommonTableExpression)*] SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [ORDER BY col_list] [CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list]] [SORT BY col_list] [LIMIT number] ``` - `WITH` 子句用于创建临时的结果表(Common Table Expressions,CTE),从这些结果表中可以进一步进行查询。 - `SELECT` 部分用于指定要从表中选择的列或表达式。使用 `ALL` 表示选择所有行,而用 `DISTINCT` 来去除重复行。 - 在 `FROM` 后跟的是你要查询的表名或者视图(table_reference)。 - 使用 `WHERE` 子句设置查询条件,只有满足这些条件的数据才会被返回。 - 通过使用 `GROUP BY` 对数据进行分组,并且通常与聚合函数如 COUNT, SUM, AVG 等一起使用。 - 使用 `ORDER BY` 对结果集中的行按照某一列排序。默认情况下是升序排列(ASC),也可以指定降序排列(DESC)。 - `CLUSTER BY` 和 `DISTRIBUTE BY` 主要用于分布式计算环境,控制数据如何分布到不同的分区或节点上。 - 使用 `SORT BY` 进行本地排序,只在单个节点内部有效。 - 最后通过使用 `LIMIT` 来限制返回的行数。 二、基本查询 1. **全表和特定列查询** - 全表查询:使用星号(*)代表所有列,例如 `SELECT * FROM emp;` - 特定列查询:列出需要的列名,如 `SELECT empno, ename FROM emp;` 2. **设置别名** 使用关键字`AS`可以为结果集中的字段提供更易理解的名字。比如,使用 `SELECT ename AS name, deptno dn FROM emp;` 可以使得查询输出更具可读性。 3. **算术运算符** Hive 支持基本的算数操作如加法(`+`)、减法(`-`)、乘法(`*`)、除法(`/`) 和取模 (`%`). 例如,执行 `SELECT sal + 1 AS sal FROM emp;` 将返回每个员工薪水增加一的结果。 4. **其他操作** - 聚合函数:如 COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX 等用于统计或计算一组值。 - 比较运算符:包括 =、<、>、<=、>= 和 !=,用于比较两个值。 - 逻辑运算符 AND、OR 和 NOT 可以用来组合条件。 - 字符串函数:如 CONCAT, SUBSTRING, UPPER, LOWER 等来处理字符串数据。 三、注意事项 - Hive SQL 对大小写不敏感,但是为了提高代码的可读性,建议使用大写字母书写关键词。 - 语句可以写在一行或多行中。然而,为增加清晰度和易于理解复杂查询结构,推荐每条语句的关键部分独立成行展示。 - 关键词不应被缩写,并且不应当分行书写。 - 使用适当的缩进来提升代码的可读性。 实际操作时结合这些基本查询方法,可以构建满足各种需求复杂的查询以实现高效的大规模数据处理。
  • Hive优化
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    简介:Hive查询优化旨在提升基于Hadoop的大数据仓库系统Hive的性能,通过分析和改进SQL查询语句、使用恰当的表分区与索引策略以及调整Hive配置参数等手段,从而加快查询响应速度并提高资源利用率。 所有的调优都离不开对CPU、内存、IO这三样资源的权衡及调整。Hive QL的执行本质上是MapReduce任务的运行,因此优化主要考虑到两个方面:MapReduce任务优化和SQL语句优化。 一、MapReduce任务优化 1. 设置合理的task数量(map task和reduce task)。一方面,由于Hadoop MR task的启动及初始化时间较长,如果设置过多的任务可能会导致这些时间和资源浪费。另一方面,在处理复杂任务时,若设定过少的任务则可能导致计算资源利用不足。因为其读取输入使用的是Hadoop API,所以在调整task数量时需要综合考虑上述因素。
  • JavaMongoDB模糊与精准
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    本篇文章主要介绍了在Java开发环境下如何针对MongoDB进行数据的模糊查询和精确查询操作,帮助开发者更高效地管理和检索数据库信息。 本段落主要介绍了如何使用Java进行MongoDB的模糊查询和精确查询,并通过regex关键字实现模糊查询操作。具体的实现代码大家可以参考文档中的示例。
  • JdbcTemplate
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  • VB.NETLINQ各类实例
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    本教程提供了一系列关于VB.NET中LINQ查询操作的实际示例,涵盖从基础到高级的各种查询方法和技巧。 最近在寻找关于LINQ的参考资料过程中发现了一些不尽如人意的内容,直到今天找到了一个非常不错的例子,在accessoft网站上由作者煮江品茶分享的一个关于LINQ的例子。这个示例中包含了很多不同的查询方法,并且写得非常好,所以决定将其推荐给大家以资交流学习之用。感谢原作者的贡献。 该文章发布于2014年2月22日,内容主要介绍了VB.NET语言下如何使用LINQ标准操作符进行数据处理的技术示例。LINQ是Visual Studio中一种通用的数据查询技术,它能够简化对SQL、XML等不同类型数据源的操作与访问方式。通过本示例可以学习到更多关于LINQ的标准查询方法的运用技巧。 城市:武汉 作者ID: 10802
  • JSP数据库、增删改
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    本文章将详细介绍如何在Java服务器页面(JSP)中进行数据库的基本操作,包括查询数据以及对数据执行添加、删除和修改等常用任务。适合初学者入门学习。 能够实现简单的JSP中的数据库查询、增加、删除和修改操作,并且可以自建数据源。这是非常基础的用例,希望能对大家的学习有所帮助。
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    本教程深入浅出地讲解了如何在Java应用程序中使用MongoDB进行数据操作和查询。通过丰富的示例代码,帮助开发者掌握连接数据库、插入文档、查询及更新数据等关键技术点。 本段落主要介绍了Java 中MongoDB的各种操作查询的实例详解的相关资料,希望通过本段落能帮助到大家。需要的朋友可以参考一下。
  • Hive基础文档上传
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    本文档提供了关于Apache Hive的基础查询指南,涵盖了数据插入、选择和删除等操作方法,适用于初学者快速上手使用Hive进行大数据处理。 ### Hive基础查询知识点详解 #### 一、Hive概述与基本操作 - **Hive简介**:Apache Hive 是一个建立在 Hadoop 上的数据仓库工具,主要用于对存储在 Hadoop 文件系统中的各种数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储。Hive 给用户提供了类SQL的查询语言“HiveQL”,使不熟悉MapReduce的用户可以方便地利用Hive处理数据。 - **Hive基本操作**: - **创建数据库**:`CREATE DATABASE db_name;` - **使用数据库**:`USE db_name;` - **查看当前使用的数据库**:`SHOW DATABASES;` - **查看表**:`SHOW TABLES;` #### 二、数据表的创建与管理 - **创建数据表**:在Hive中,可以通过以下命令创建数据表: ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_name ( column_name_1 data_type comment column_comment, column_name_2 data_type comment column_comment, ... ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY delimiter STORED AS textfile; ``` 其中,`IF NOT EXISTS`表示如果表不存在则创建;`ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY delimiter`定义了字段分隔符;`STORED AS textfile`指定了存储格式为文本段落件。 - **示例**:根据给定的部分内容,创建了四个数据表:student_info、course_info、teacher_info和score_info。 ```sql -- 创建学生表 DROP TABLE IF EXISTS student_info; CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_info( stu_id STRING COMMENT 学生 id, stu_name STRING COMMENT 学生姓名, birthday STRING COMMENT 出生日期, sex STRING COMMENT 性别 ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY , STORED AS TEXTFILE; -- 创建课程表 DROP TABLE IF EXISTS course_info; CREATE TABLE IF NOT EXISTS course_info( course_id STRING COMMENT 课程 id, course_name STRING COMMENT 课程名, tea_id STRING COMMENT 任课老师 id ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY , STORED AS TEXTFILE; -- 创建老师表 DROP TABLE IF EXISTS teacher_info; CREATE TABLE IF NOT EXISTS teacher_info( tea_id STRING COMMENT 老师 id, tea_name STRING COMMENT 老师姓名 ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY , STORED AS TEXTFILE; -- 创建分数表 DROP TABLE IF EXISTS score_info; CREATE TABLE IF NOT EXISTS score_info( stu_id STRING COMMENT 学生 id, course_id STRING COMMENT 课程 id, score INT COMMENT 成绩 ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY , STORED AS TEXTFILE; ``` #### 五、数据加载 - **数据文件准备**:在Linux环境下创建指定目录并上传数据文件。 ```bash mkdir data vim student_info.txt vim course_info.txt vim teacher_info.txt vim score_info.txt ``` - **加载数据到表中**:使用`LOAD DATA LOCAL INPATH`命令将本地文件加载到Hive表中。 ```sql LOAD DATA LOCAL INPATH optmoduledatastudent_info.txt INTO TABLE student_info; LOAD DATA LOCAL INPATH optmoduledatacourse_info.txt INTO TABLE course_info; LOAD DATA LOCAL INPATH optmoduledatateacher_info.txt INTO TABLE teacher_info; LOAD DATA LOCAL INPATH optmoduledatascore_info.txt INTO TABLE score_info; ``` #### 六、基础查询案例 - **案例1:查询所有学生的姓名和成绩**: ```sql SELECT s.stu_name, sc.score FROM student_info s JOIN score_info sc ON s.stu_id = sc.stu_id; ``` - **案例2:查询所有学生的姓名、课程名称和成绩**: ```sql SELECT s.stu_name, c.course_name, sc.score FROM student_info s JOIN score_info sc ON s.stu_id = sc.stu_id JOIN course_info c ON sc.course_id = c.course_id; ``` - **案例3:查询每个学生的总成绩**: ```sql SELECT s.stu_name, SUM(sc.score) as total_score FROM student_info s JOIN score_info sc ON s.stu_id = sc.stu_id GROUP BY s.stu_name; ``` - **案例4:查询成绩最高的学生及其成绩**: ```sql SELECT s.stu_name, MAX(sc.score) as highest_score FROM student_info s JOIN score_info sc ON s.stu_id = sc.stu_id GROUP BY s.stu_name; ``` #### 七、进阶技巧 - **多表关联**:在实际应用中,通常需要连接多个表来获取所需的信息。例如,在上述案例2中我们通过连接三个表(学生表、课程表和分数表)来获取学生的
  • Hive可视化与工具
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    Hive可视化与查询工具旨在简化大数据处理流程,通过直观界面让用户轻松执行SQL查询、分析及数据管理,无需深入了解底层架构。 HIVE可视化工具和查询工具可以帮助用户更方便地管理和分析数据。这类工具通常提供直观的界面,使用户能够轻松执行复杂的SQL查询,并以图表形式展示结果。通过使用这些工具,数据分析人员可以提高工作效率并获得对数据更深的理解。