Hive系列第六章
（实际是第七篇，就不改目录序号了，大家知道就行，后续的篇章类推即可）
第六章 DQL查询数据
DDL： Data Definition Language 数据定义语言
DML： Data Manipulation Language 数据操纵语言
DQL ：Data Query Language 数据查询语言
官方文档： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select
Hive 中的 SELECT 基础语法和标准 SQL 语法基本一致，支持 WHERE、DISTINCT、GROUP BY、 ORDER BY、HAVING、LIMIT、子查询等
语法结构：
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 [offset,] rows]
缩进问题：多行的时候不要用Tab，在linux里面不能用tab，因为tab是提示。可以用多个空格。
6.1 查询数据准备
以为企业当中非常非常常见的雇员表和部门表做演示！！！
1、创建雇员表emp：
emp雇员表(empno员工号/ename员工姓名/job工作/mgr上级编号/hiredate受雇日期/sal薪金/comm佣金/deptno部门编号)
create table if not exists emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
row format delimited fields terminated by '\t';
2、创建部门表dept：
dept部门表(deptno部门编号/dname部门名称/loc地点编号)
create table if not exists dept(
deptno int,
dname string,
loc int)
row format delimited fields terminated by '\t';
3、准备两个表数据
dept表数据：dept.txt
10 ACCOUNTING 1700
20 RESEARCH 1800
30 SALES 1900
40 OPERATIONS 1700
50 Admin 2000
注：ACCOUNTING：财务部/会计部。RESEARCH：研究。SALES：销售部。OPERATIONS：营业部。Admin：行政部
emp雇员表数据：emp.txt
7369 ZHANGSAN CLERK 7902 1980-12-17 800.00 0.00 20
7499 LISI SALESMAN 7698 1981-2-20 1600.00 300.00 30
7521 WANGWU SALESMAN 7698 1981-2-22 1250.00 500.00 30
7566 ZHAOLIU MANAGER 7839 1981-4-2 2975.00 0.00 20
7654 SUNQI SALESMAN 7698 1981-9-28 1250.00 1400.00 30
7698 ZHOUBA MANAGER 7839 1981-5-1 2850.00 0.00 30
7782 WUJIU MANAGER 7839 1981-6-9 2450.00 0.00 10
7788 ZHENGSHI ANALYST 7566 1987-4-19 3000.00 0.00 20
7839 LIUYI PRESIDENT 7566 1981-11-17 5000.00 0.00 10
7844 CHENGER SALESMAN 7698 1981-9-8 1500.00 2000.00 30
7876 ZHANGSAN2 CLERK 7788 1987-5-23 1100.00 0.00 20
7900 LISI2 CLERK 7698 1981-12-3 950.00 0.00 30
7902 WANGWU2 ANALYST 7566 1981-12-3 3000.00 0.00 20
7934 ZHAOLIU2 CLERK 7782 1982-1-23 1300.00 0.00 10
emp雇员表(empno员工号/ename员工姓名/job工作/mgr上级编号/hiredate受雇日期/sal薪金/comm佣金/deptno部门编号)
4、导入表数据
load data local inpath '/home/data/dept.txt' into table dept;
load data local inpath '/home/data/emp.txt' into table emp;
6.2 一般查询
6.2.1 全表查询
hive (mydb)> select * from dept;
OK
dept.deptno dept.dname dept.loc
10 ACCOUNTING 1700
20 RESEARCH 1800
30 SALES 1900
40 OPERATIONS 1700
50 Admin 2000
Time taken: 0.07 seconds, Fetched: 5 row(s)
hive (mydb)> select deptno,dname,loc from dept;
OK
deptno dname loc
10 ACCOUNTING 1700
20 RESEARCH 1800
30 SALES 1900
40 OPERATIONS 1700
50 Admin 2000
Time taken: 0.082 seconds, Fetched: 5 row(s)
hive (mydb)> select * from emp;
OK
emp.empno emp.ename emp.job emp.mgr emp.hiredate emp.sal emp.comm emp.deptno
7369 ZHANGSAN CLERK 7902 1980-12-17 800.0 0.0 20
7499 LISI SALESMAN 7698 1981-2-20 1600.0 300.0 30
7521 WANGWU SALESMAN 7698 1981-2-22 1250.0 500.0 30
7566 ZHAOLIU MANAGER 7839 1981-4-2 2975.0 0.0 20
7654 SUNQI SALESMAN 7698 1981-9-28 1250.0 1400.0 30
7698 ZHOUBA MANAGER 7839 1981-5-1 2850.0 0.0 30
7782 WUJIU MANAGER 7839 1981-6-9 2450.0 0.0 10
7788 ZHENGSHI ANALYST 7566 1987-4-19 3000.0 0.0 20
7839 LIUYI PRESIDENT 7566 1981-11-17 5000.0 0.0 10
7844 CHENGER SALESMAN 7698 1981-9-8 1500.0 2000.0 30
7876 ZHANGSAN2 CLERK 7788 1987-5-23 1100.0 0.0 20
7900 LISI2 CLERK 7698 1981-12-3 950.0 0.0 30
7902 WANGWU2 ANALYST 7566 1981-12-3 3000.0 0.0 20
7934 ZHAOLIU2 CLERK 7782 1982-1-23 1300.0 0.0 10
Time taken: 0.067 seconds, Fetched: 14 row(s)
hive (mydb)>
6.2.2 查询特定的列
hive (mydb)> select deptno,dname from dept;
OK
deptno dname
10 ACCOUNTING
20 RESEARCH
30 SALES
40 OPERATIONS
50 Admin
Time taken: 0.123 seconds, Fetched: 5 row(s)
多说一句：
1、HQL 语句大小写不敏感
2、关键字不能被缩写也不能分行
3、HQL 可以写在一行或者多行
4、各子句建议分行写，这样看着清晰写
5、建议多注意缩进，提高阅读性
6.2.3 算术运算符
数学运算：
1. 加法操作: +
2. 减法操作: –
3. 乘法操作: *
4. 除法操作: /
5. 取余操作: %
6. 位与操作: &
7. 位或操作: |
8. 位异或操作: ^
9．位取反操作: ~
hive (mydb)> select sal -2 from emp;
hive (mydb)> select sal- 2 from emp;
hive (mydb)> select sal-2 from emp;
以上都ok
6.2.4 给列起别名
hive (mydb)> select empno,ename as name,hiredate from emp;
OK
empno name hiredate
7369 ZHANGSAN 1980-12-17
7499 LISI 1981-2-20
7521 WANGWU 1981-2-22
7566 ZHAOLIU 1981-4-2
7654 SUNQI 1981-9-28
7698 ZHOUBA 1981-5-1
7782 WUJIU 1981-6-9
7788 ZHENGSHI 1987-4-19
7839 LIUYI 1981-11-17
7844 CHENGER 1981-9-8
7876 ZHANGSAN2 1987-5-23
7900 LISI2 1981-12-3
7902 WANGWU2 1981-12-3
7934 ZHAOLIU2 1982-1-23
Time taken: 0.07 seconds, Fetched: 14 row(s)
hive (mydb)> select empno,ename,hiredate as date from emp;
NoViableAltException(86@[87:7: ( ( ( KW_AS )? identifier ) | ( KW_AS LPAREN identifier ( COMMA identifier )* RPAREN ) )?])
at org.antlr.runtime.DFA.noViableAlt(DFA.java:158)
at org.antlr.runtime.DFA.predict(DFA.java:116)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser_SelectClauseParser.selectItem(HiveParser_SelectClauseParser.java:1726)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser_SelectClauseParser.selectList(HiveParser_SelectClauseParser.java:1234)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser_SelectClauseParser.selectClause(HiveParser_SelectClauseParser.java:1004)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.selectClause(HiveParser.java:45140)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.atomSelectStatement(HiveParser.java:39777)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.selectStatement(HiveParser.java:40044)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.regularBody(HiveParser.java:39690)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatementExpressionBody(HiveParser.java:38900)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.queryStatementExpression(HiveParser.java:38788)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.execStatement(HiveParser.java:2396)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.statement(HiveParser.java:1420)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseDriver.parse(ParseDriver.java:220)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseUtils.parse(ParseUtils.java:74)
at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseUtils.parse(ParseUtils.java:67)
at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:616)
at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compileInternal(Driver.java:1826)
at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compileAndRespond(Driver.java:1773)
at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compileAndRespond(Driver.java:1768)
at org.apache.hadoop.hive.ql.reexec.ReExecDriver.compileAndRespond(ReExecDriver.java:126)
at org.apache.hadoop.hive.ql.reexec.ReExecDriver.run(ReExecDriver.java:214)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLocalCmd(CliDriver.java:239)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processCmd(CliDriver.java:188)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.processLine(CliDriver.java:402)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.executeDriver(CliDriver.java:821)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:759)
at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(CliDriver.java:683)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:323)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:236)
FAILED: ParseException line 1:31 cannot recognize input near 'as' 'date' 'from' in selection target
hive (mydb)> select empno,ename,hiredate as date1 from emp;
OK
empno ename date1
7369 ZHANGSAN 1980-12-17
7499 LISI 1981-2-20
7521 WANGWU 1981-2-22
7566 ZHAOLIU 1981-4-2
7654 SUNQI 1981-9-28
7698 ZHOUBA 1981-5-1
7782 WUJIU 1981-6-9
7788 ZHENGSHI 1987-4-19
7839 LIUYI 1981-11-17
7844 CHENGER 1981-9-8
7876 ZHANGSAN2 1987-5-23
7900 LISI2 1981-12-3
7902 WANGWU2 1981-12-3
7934 ZHAOLIU2 1982-1-23
Time taken: 0.08 seconds, Fetched: 14 row(s)
hive (mydb)>
注意：起名的时候不能是关键字，比如上面的中间报错，就是因为date是关键字。
6.2.5 基本聚合函数count/max/min/avg/sum
hive (mydb)> select count(*) as count_res from emp;
hive (mydb)> select max(sal) sal_max from emp;
hive (mydb)> select min(sal) sal_min from emp;
hive (mydb)> select sum(sal) sal_sum from emp;
hive (mydb)> select avg(sal) sal_avg from emp;
操作版本：
select count(*) as count_res from emp;
select max(sal) sal_max from emp;
select min(sal) sal_min from emp;
select sum(sal) sal_sum from emp;
select avg(sal) sal_avg from emp;
6.2.5 Limit 和 Where
limit用来限制返回的结果数量
hive (mydb)> select * from emp limit 3;
Where条件过滤。注意Where语句紧紧跟着From语句后面，另外需要注意Where子语句中不能使用别名！！！
hive (mydb)> select * from emp where sal >1200;
hive (mydb)> select * from emp where sal >1200 limit 3;
6.2.6 比较运算符Between/In/Is Null
| 操作符 | 支持的数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| A=B | 基本数据类型 | 如果 A 等于 B 则返回 TRUE，反之返回 FALSE |
| A<=>B | 基本数据类型 | 如果 A 和 B 都为 NULL，则返回 TRUE ，如果一边为 NULL ， 返回 False |
| A<>B, A!=B | 基本数据类型 | A 或者 B 为 NULL 则返回 NULL；如果 A 不等于 B， 则返回 TRUE， 反之返回 FALSE |
| A<B | 基本数据类型 | A 或者 B 为 NULL， 则返回 NULL；如果 A 小于 B，则返回 TRUE， 反之返回 FALSE |
| A<=B | 基本数据类型 | A 或者 B 为 NULL，则返回 NULL；如果 A 小于等于 B，则返 回 TRUE， 反之返回 FALSE |
| A>B | 基本数据类型 | A 或者 B 为 NULL， 则返回 NULL；如果 A 大于 B，则返回 TRUE， 反之返回 FALSE |
| A>=B | 基本数据类型 | A 或者 B 为 NULL，则返回 NULL；如果 A 大于等于 B，则返 回 TRUE， 反之返回 FALSE |
| A [NOT] BETWEEN B AND C | 基本数据类型 | 如果 A ，B 或者 C 任一为 NULL，则结果为 NULL。如果 A 的 值大于等于 B 而且小于或等于 C，则结果为 TRUE，反之为 FALSE 。 如果使用 NOT 关键字则可达到相反的效果。 |
| A IS NULL | 所有数据类型 | 如果 A 等于 NULL， 则返回 TRUE，反之返回 FALSE |
| A IS NOT NULL | 所有数据类型 | 如果 A 不等于 NULL，则返回 TRUE， 反之返回 FALSE |
| IN(数值 1, 数值 2) | 所有数据类型 | 使用 IN 运算显示列表中的值 |
| A [NOT] LIKE B | STRING 类型 | B 是一个 SQL 下的简单正则表达式，也叫通配符模式 ，如 果 A 与其匹配的话， 则返回 TRUE； 反之返回 FALSE 。 B 的表达式 说明如下： ‘x%’表示 A 必须以字母‘x’开头， ‘%x’表示 A 必须以字母’x’结尾，而‘%x%’表示 A 包含有字母’x’,可以 位于开头，结尾或者字符串中间。如果使用 NOT 关键字则可达到 相反的效果。 |
| A RLIKE B, A REGEXP B | STRING 类型 | B 是基于 java 的正则表达式， 如果 A 与其匹配， 则返回 TRUE； 反之返回 FALSE。匹配使用的是 JDK 中的正则表达式接口 实现的， 因为正则也依据其中的规则。例如，正则表达式必须和 |
示例：
hive (mydb)> select * from emp where sal =5000;
between两边都包含
hive (mydb)> select * from emp where sal between 1100 and 1500;
hive (mydb)> select ename,sal from emp where sal between 1100 and 1500;
OK
ename sal
WANGWU 1250.0
SUNQI 1250.0
CHENGER 1500.0
ZHANGSAN2 1100.0
ZHAOLIU2 1300.0
Time taken: 0.1 seconds, Fetched: 5 row(s)
hive (mydb)> select * from emp where comm is null;
IN两边都包含
hive (mydb)> select * from emp where sal IN (1500, 5000);
OK
emp.empno emp.ename emp.job emp.mgr emp.hiredate emp.sal emp.comm emp.deptno
7839 LIUYI PRESIDENT 7566 1981-11-17 5000.0 0.0 10
7844 CHENGER SALESMAN 7698 1981-9-8 1500.0 2000.0 30
Time taken: 0.097 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive (mydb)> select * from emp where sal IN (1100, 1500);
OK
emp.empno emp.ename emp.job emp.mgr emp.hiredate emp.sal emp.comm emp.deptno
7844 CHENGER SALESMAN 7698 1981-9-8 1500.0 2000.0 30
7876 ZHANGSAN2 CLERK 7788 1987-5-23 1100.0 0.0 20
Time taken: 0.097 seconds, Fetched: 2 row(s)
6.2.6 LIKE 和 RLIKE
理论：
1、使用 LIKE 运算选择类似的值
2、选择条件可以包含字符或数字:
% 代表零个或多个字符(任意个字符)。
_ 代表一个字符。
3、RLIKE 子句
RLIKE 子句是 Hive 中这个功能的一个扩展，其可以通过 Java 的正则表达式来指定匹配条件。
示例：
1、查找名字以 L 开头的员工信息
hive (mydb)> select * from emp where ename LIKE 'L%';
2、查找名字中第二个字母为 I 的员工信息
hive (mydb)> select * from emp where ename LIKE '_I%';
3、查找名字中带有 L 的员工信息
hive (mydb)> select * from emp where ename RLIKE '[L]';
6.2.7 与或非
| 操作符 | 含义 |
|---|---|
| AND | 逻辑与 |
| OR | 逻辑或 |
| NOT | 逻辑否 |
操作一把：
1、查询薪水大于 1100，部门是 30
hive (mydb)> select * from emp where sal>1100 and deptno=30;
2、查询薪水大于 1100，或者部门是 30
hive (mydb)> select * from emp where sal>1100 or deptno=30;
3、查询除了 10 部门和 20 部门以外的员工信息
hive (mydb)> select * from emp where deptno not IN(10, 20);
6.3 常见的分组操作
6.3.1 Group by
1、理论
GROUP BY 语句一般会和聚合函数一起使用；按照一个或者多个列的结果进行分组，然后对每个组执行聚合操作。
2、实践
1、计算雇员表 emp 每个部门的平均工资
select deptno, avg(sal) sal_avg from emp group by deptno;
起个别名方式：
select t.deptno, avg(t.sal) avg_sal from emp t group by t.deptno;
2、计算雇员表 emp 每个部门中每个岗位的最高薪水
select deptno, job, max(sal) sal_max from emp
group by
deptno, job;
起个别名方式：
select e.deptno, e.job, max(e.sal) max_sal from emp e
group by
e.deptno, e.job;
6.3.2 Having
1、理论
having 与 where 区别
（1）where 后面不能写分组函数，而 having 可以使用分组函数。
（2）having 只用于 group by 分组统计语句。
2、实践
求每个部门的平均薪水大于 2100 的部门：
先看看每个部门的平均工资
select deptno, avg(sal) from emp group by deptno;
算出来每个部门的平均薪水大于 2100 的部门
select deptno, avg(sal) avg_sal from emp group by deptno having avg_sal > 2100;
6.4 Join语句常操作
6.4.1 等值连接join
SQL JOIN在Hive中基本上都可以
根据员工表和部门表中的部门编号相等，查询相关的信息
select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;
select e.* from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;
给表起个别名
select e.empno, e.ename, d.deptno from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;
6.4.2 内连接inner join
内连接：连接两个表中都存在与连接条件相匹配的数据join
hive (mydb)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno;
等价于
hive (mydb)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e inner join dept d on e.deptno = d.deptno;
6.4.3 左外连接left join
左外连接：JOIN 操作符左表中符合条件的所有记录将会被返回。
hive (mydb)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e left join dept d on e.deptno = d.deptno;
6.4.4 右外连接right join
右外连接：JOIN 操作符右表中符合条件的所有记录将会被返回。
hive (mydb)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e right join dept d on e.deptno = d.deptno;
Query ID = root_20210927183009_f815a87e-95de-48fb-9bca-032a149c5c20
Total jobs = 1
Execution completed successfully
MapredLocal task succeeded
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Starting Job = job_1632726364438_0018, Tracking URL = http://hadoop10:8088/proxy/application_1632726364438_0018/
Kill Command = /software/hadoop/bin/mapred job -kill job_1632726364438_0018
Hadoop job information for Stage-3: number of mappers: 1; number of reducers: 0
2021-09-27 18:30:28,275 Stage-3 map = 0%, reduce = 0%
2021-09-27 18:30:35,441 Stage-3 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.21 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 1 seconds 210 msec
Ended Job = job_1632726364438_0018
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-3: Map: 1 Cumulative CPU: 1.21 sec HDFS Read: 8787 HDFS Write: 644 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 210 msec
OK
e.empno e.ename d.deptno d.dname
7782 WUJIU 10 ACCOUNTING
7839 LIUYI 10 ACCOUNTING
7934 ZHAOLIU2 10 ACCOUNTING
7369 ZHANGSAN 20 RESEARCH
7566 ZHAOLIU 20 RESEARCH
7788 ZHENGSHI 20 RESEARCH
7876 ZHANGSAN2 20 RESEARCH
7902 WANGWU2 20 RESEARCH
7499 LISI 30 SALES
7521 WANGWU 30 SALES
7654 SUNQI 30 SALES
7698 ZHOUBA 30 SALES
7844 CHENGER 30 SALES
7900 LISI2 30 SALES
NULL NULL 40 OPERATIONS
NULL NULL 50 Admin
Time taken: 26.977 seconds, Fetched: 16 row(s)
6.4.5 满外连接 full join
满外连接：将会返回所有表中符合条件的所有记录。如果任一表的指定字段没有符合条件的值的话，那么就使用 NULL 值替代。
hive (mydb)> select e.empno, e.ename, d.deptno, d.dname from emp e full join dept d on e.deptno = d.deptno;
Query ID = root_20210927183205_09dedd3c-44e1-40b4-b005-2550a1afad09
Total jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks not specified. Estimated from input data size: 1
In order to change the average load for a reducer (in bytes):
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>
In order to limit the maximum number of reducers:
set hive.exec.reducers.max=<number>
In order to set a constant number of reducers:
set mapreduce.job.reduces=<number>
Starting Job = job_1632726364438_0019, Tracking URL = http://hadoop10:8088/proxy/application_1632726364438_0019/
Kill Command = /software/hadoop/bin/mapred job -kill job_1632726364438_0019
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 2; number of reducers: 1
2021-09-27 18:32:14,343 Stage-1 map = 0%, reduce = 0%
2021-09-27 18:32:25,610 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 2.39 sec
2021-09-27 18:32:32,802 Stage-1 map = 100%, reduce = 100%, Cumulative CPU 3.65 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 3 seconds 650 msec
Ended Job = job_1632726364438_0019
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1: Map: 2 Reduce: 1 Cumulative CPU: 3.65 sec HDFS Read: 17662 HDFS Write: 644 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 3 seconds 650 msec
OK
e.empno e.ename d.deptno d.dname
7934 ZHAOLIU2 10 ACCOUNTING
7839 LIUYI 10 ACCOUNTING
7782 WUJIU 10 ACCOUNTING
7876 ZHANGSAN2 20 RESEARCH
7788 ZHENGSHI 20 RESEARCH
7369 ZHANGSAN 20 RESEARCH
7566 ZHAOLIU 20 RESEARCH
7902 WANGWU2 20 RESEARCH
7844 CHENGER 30 SALES
7499 LISI 30 SALES
7698 ZHOUBA 30 SALES
7654 SUNQI 30 SALES
7521 WANGWU 30 SALES
7900 LISI2 30 SALES
NULL NULL 40 OPERATIONS
NULL NULL 50 Admin
Time taken: 27.901 seconds, Fetched: 16 row(s)
6.4.6 多表连接
说在前面：连接 n 个表，至少需要 n-1 个连接条件。
1、创建表
create table if not exists location(
loc int,
loc_name string)
row format delimited fields terminated by '\t';
2、造点数据
vim location.txt
数据如下：
1700 beijing
1800 shanghai
1900 guangzhou
2000 shenzhen
3、导入数据
load data local inpath '/home/data/location.txt' into table location;
4、多表连接join查询
SELECT e.ename, d.dname, l.loc_name FROM emp e
JOIN dept d
ON d.deptno = e.deptno
JOIN location l
ON d.loc = l.loc;
操作如下:
hive (mydb)> SELECT e.ename, d.dname, l.loc_name FROM emp e
> JOIN dept d
> ON d.deptno = e.deptno
> JOIN location l
> ON d.loc = l.loc;
No Stats for mydb@emp, Columns: ename, deptno
No Stats for mydb@dept, Columns: loc, dname, deptno
No Stats for mydb@location, Columns: loc, loc_name
Query ID = root_20210928152128_c4444f0e-971d-4d5a-97cc-999a4e74775c
Total jobs = 1
Execution completed successfully
MapredLocal task succeeded
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Starting Job = job_1632812825234_0002, Tracking URL = http://hadoop10:8088/proxy/application_1632812825234_0002/
Kill Command = /software/hadoop/bin/mapred job -kill job_1632812825234_0002
Hadoop job information for Stage-5: number of mappers: 1; number of reducers: 0
2021-09-28 15:21:54,894 Stage-5 map = 0%, reduce = 0%
2021-09-28 15:22:03,113 Stage-5 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.54 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 1 seconds 540 msec
Ended Job = job_1632812825234_0002
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-5: Map: 1 Cumulative CPU: 1.54 sec HDFS Read: 12157 HDFS Write: 602 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 540 msec
OK
e.ename d.dname l.loc_name
ZHANGSAN RESEARCH shanghai
LISI SALES guangzhou
WANGWU SALES guangzhou
ZHAOLIU RESEARCH shanghai
SUNQI SALES guangzhou
ZHOUBA SALES guangzhou
WUJIU ACCOUNTING beijing
ZHENGSHI RESEARCH shanghai
LIUYI ACCOUNTING beijing
CHENGER SALES guangzhou
ZHANGSAN2 RESEARCH shanghai
LISI2 SALES guangzhou
WANGWU2 RESEARCH shanghai
ZHAOLIU2 ACCOUNTING beijing
Time taken: 36.375 seconds, Fetched: 14 row(s)
一般情况下，Hive 会对每对 JOIN 连接对象启动一个 MapReduce 任务。本例中会首先启动一个 MapReduce job 对表 e 和表 d 进行连接操作，然后会再启动一个 MapReduce job 将第一个 MapReduce job 的输出和表 l 进行连接操作。这是因为 Hive 总是按照从左到右的顺序执行的。
但是请注意：当对 3 个或者更多表进行 join 连接时，如果每个 on 子句都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个 MapReduce job。
6.4.7 笛卡尔积
1、概念
笛卡尔集其实来自于数学上的概念。
笛卡尔集这词经常出现于数据库多表查询中。给定一组域D1，D2，…，Dn，这些域中可以有相同的域。 D1，D2，…，Dn的笛卡儿积为：
D1×D2×…×Dn ={（d1，d2，…，dn）|diÎDi，i=1，2，…，n}
其中每一个元素（d1，d2，…，dn）叫作一个n元组或简称元组。元组（d1，d2，…，dn）中的每一个值di叫作一个分量。
当A≠B时，A×B≠B×A
例 A={1，2}，B={0，1}
A×B={(1，0),(1，1)，(2，0)，(2，1)}，
B×A={(0，1)，(0，2)，(1，1)，(1，2)}，
显然，A×B≠B×A。
注：来自于百度百科
笛卡尔集一般会在下面条件下产生
1、连接条件无效
2、省略连接条件
3、所有表中的所有行互相连接
2、实践
hive (mydb)> select empno, dname from emp, dept;
6.5 排序那些事
6.5.1 Order By 全局排序
1、理论
Order By ：全局排序 ， 只有一个 Reducer
1、使用 ORDER BY 的时候的排序规则
ASC（ascend）: 升序（默认规则）
DESC（descend）: 降序
2、ORDER BY 子句在 SELECT 语句结尾
2、实践
1、按工资升序排列
select * from emp order by sal;
2、按工资降序排列
select * from emp order by sal desc;
3、再实践一把
1、按照别名排序
按照员工薪水的 2 倍排序
select ename, sal*2 sal2 from emp order by sal2;
2、多个列排序
按照部门和工资升序排序
select ename, deptno, sal from emp order by deptno, sal;
6.5.2 Sort By每个Reduce内部排序
1、理论
Sort By：对于大规模的数据集 order by 的效率非常低。在很多情况下，并不需要全局排序，这个时候可以使用 Sort by。
Sort by 为每个 Reducer 产生一个排序文件。每个 Reducer 内部进行排序，对全局结果集来说并不一定是排序。
2、实践
0、查看设置 reduce 个数
hive (mydb)> set mapreduce.job.reduces;
mapreduce.job.reduces=-1
默认值是-1，为系统自动匹配。匹配原则是按照block的个数来启动map和reduce。
1、设置 reduce 个数
hive (mydb)> set mapreduce.job.reduces=3;
2、查看设置 reduce 个数
hive (mydb)> set mapreduce.job.reduces;
3、根据部门编号降序查看员工信息
select * from emp sort by deptno asc;
4、将查询结果导入到文件中（按照部门编号升序排序）
insert overwrite local directory '/home/data/sortbyresult' select * from emp sort by deptno asc;
去sortbyresult查看结果，结果发现里面有3个结果
6.5.3 Distribute By分区
1、理论
Distribute By： 在有些情况下，我们需要控制特定行到特定的 Reducer，通常是为了进行后续的聚合操作。Distribute By 子句就可以做这件事。Distribute By 类似 MR 中 partition（自定义分区），进行分区，一般结合 sort by 使用。
对于 distribute by 进行测试，需要分配多 reduce 进行测试处理，否则无法看到 distribute by 的效果。
2、实践
先按照部门编号分区，再按照员工编号升序排序。
hive (mydb)> set mapreduce.job.reduces=3;
hive (mydb)> insert overwrite local directory '/home/data/distributebyres' select * from emp distribute by deptno sort by empno asc;
注意：
1、distribute by 的分区规则是根据分区字段的 hash 值与 reduce 的个数进行模除后，余数相同的分到一个区。
2、Hive 中需要将 DISTRIBUTE BY 语句写在 SORT BY 语句之前。
查看一下，看最后一列，里面都是同一个部门，然后每一个部门里面按照empno升序排列
6.5.4 Cluster By
1、理论
当 distribute by 和 sorts by 字段相同时，可以使用 cluster by 方式。
cluster by 除了具有 distribute by 的功能外还兼具 sort by 的功能。但是排序只能是升序排序，不能指定排序规则为 ASC 或者 DESC。
2、实践
hive (mydb)> select * from emp cluster by deptno;
等价于
hive (mydb)> select * from emp distribute by deptno sort by deptno;
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