Hive基本操作（三）

Insert

Inserting data into table from queries

Standard syntax:INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement Hive extension (multiple inserts):FROM from_statementINSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1[INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2] ...Hive extension (dynamic partition inserts):INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement 

Insert时，from子句既可以放在select子句后，也可以放在insert子句前，下面两句是等价的

hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(*) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;  hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(*) FROM invites a WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;

Hive不支持一条一条的用insert语句进行插入操作，也不支持update的操作。数据是以load的方式，加载到建立好的表中。数据一旦导入，则不可修改。要么drop掉整个表，要么建立新的表，导入新的数据。

Writing data into filesystem from queries

Standard syntax:INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 SELECT ... FROM ...Hive extension (multiple inserts):FROM from_statementINSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1[INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory2 select_statement2] ...

导出文件到本地

INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/local_out' SELECT a.* FROM pokes a;

一个源可以同时插入到多个目标表或目标文件，多目标insert可以用一句话来完成

FROM src  INSERT OVERWRITE TABLE dest1 SELECT src.* WHERE src.key < 100  INSERT OVERWRITE TABLE dest2 SELECT src.key, src.value WHERE src.key >= 100 and src.key < 200  INSERT OVERWRITE TABLE dest3 PARTITION(ds='2008-04-08', hr='12') SELECT src.key WHERE src.key >= 200 and src.key < 300  INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/dest4.out' SELECT src.value WHERE src.key >= 300;

Select

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]][LIMIT number]

Group By

groupByClause: GROUP BY groupByExpression (, groupByExpression)*groupByExpression: expressiongroupByQuery: SELECT expression (, expression)* FROM src groupByClause?

高级特性：

l  聚合可进一步分为多个表，甚至发送到Hadoop的DFS的文件（可以进行操作，然后使用HDFS的utilitites）。例如我们可以根据性别划分，需要找到独特的页面浏览量按年龄划分。如下面的例子：

FROM pv_users   INSERT OVERWRITE TABLE pv_gender_sum    SELECT pv_users.gender, count(DISTINCT pv_users.userid)     GROUP BY pv_users.gender   INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/user/facebook/tmp/pv_age_sum'    SELECT pv_users.age, count(DISTINCT pv_users.userid)     GROUP BY pv_users.age; 

Oeder / Sort By

colOrder: ( ASC | DESC )orderBy: ORDER BY colName colOrder? (',' colName colOrder?)*query: SELECT expression (',' expression)* FROM src orderBy

Sort顺序将根据列类型而定。如果数字类型的列，则排序顺序也以数字顺序。如果字符串类型的列，则排序顺序将字典顺序。

Join

join_table:    table_reference JOIN table_factor [join_condition]  | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition  | table_reference LEFT SEMI JOIN  table_reference join_conditiontable_reference:    table_factor  | join_tabletable_factor:    tbl_name [alias]  | table_subquery alias  | ( table_references )join_condition:    ON equality_expression ( AND equality_expression )*equality_expression:    expression = expression

Hive 只支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left/right joins）。

Hive 不支持所有非等值的连接，因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务。

另外，Hive 支持多于 2 个表的连接。

写 join 查询时，需要注意几个关键点：

1、只支持等值join

例如：

  SELECT a.* FROMa JOIN b ON (a.id = b.id)

  SELECT a.* FROM a JOIN b

    ON (a.id = b.id AND a.department =b.department)

是正确的，然而:

  SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id  !=  b.id)

是错误的。

2. 可以 join 多于 2 个表

例如

  SELECT a.val,b.val, c.val FROM a JOIN b

    ON (a.key =b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

如果join中多个表的 join key 是同一个，则 join 会被转化为单个 map/reduce 任务

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key =b.key1)

  JOIN c ON(c.key = b.key2)

而这一 join 被转化为2 个 map/reduce 任务。因为 b.key1 用于第一次 join 条件，而 b.key2 用于第二次 join。

3．join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑：

    reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最后一个表将结果序列化到文件系统。这一实现有助于在 reduce 端减少内存的使用量。实践中，应该把最大的那个表写在最后（否则会因为缓存浪费大量内存）。例如：

 SELECT a.val, b.val, c.val FROM a

    JOIN b ON(a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)

所有表都使用同一个 join key（使用 1 次 map/reduce 任务计算）。Reduce 端会缓存 a 表和 b 表的记录，然后每次取得一个 c 表的记录就计算一次 join 结果，类似的还有：

  SELECT a.val,b.val, c.val FROM a

    JOIN b ON(a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

这里用了 2 次map/reduce 任务。第一次缓存 a 表，用 b 表序列化；第二次缓存第一次 map/reduce 任务的结果，然后用 c 表序列化。

4．LEFT，RIGHT 和 FULLOUTER 关键字用于处理 join 中空记录的情况。

Join 发生在 WHERE 子句之前。如果你想限制 join 的输出，应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在join 子句中写。这里面一个容易混淆的问题是表分区的情况：

  SELECT a.val,b.val FROM a

  LEFT OUTER JOINb ON (a.key=b.key)

  WHEREa.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07'

会 join a 表到 b 表（OUTER JOIN），列出 a.val 和 b.val 的记录。WHERE 从句中可以使用其他列作为过滤条件。但是，如前所述，如果 b 表中找不到对应 a 表的记录，b 表的所有列都会列出 NULL，包括 ds 列。也就是说，join 会过滤 b 表中不能找到匹配a 表 join key 的所有记录。这样的话，LEFTOUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关了。解决的办法是在 OUTER JOIN 时使用以下语法：

  SELECT a.val,b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b

  ON (a.key=b.keyAND

     b.ds='2009-07-07' AND

     a.ds='2009-07-07')

这一查询的结果是预先在 join 阶段过滤过的，所以不会存在上述问题。这一逻辑也可以应用于 RIGHT 和 FULL 类型的 join 中。

5、LEFT SEMI JOIN

LEFT SEMI JOIN是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。Hive 当前没有实现 IN/EXISTS 子查询，所以你可以用 LEFT SEMI JOIN 重写你的子查询语句。LEFT SEMI JOIN 的限制是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，在 WHERE 子句、SELECT 子句或其他地方过滤都不行。

  SELECT a.key,a.value

  FROM a

  WHERE a.key in

   (SELECT b.key

    FROM B);

可以被重写为：

   SELECT a.key,a.val

   FROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key)