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数据查询

环境准备

• hdfs启动

  start-dfs.sh
  

• yarn启动

  start-yarn.sh
  

• HiveServer2服务 启动

  #先启动metastore服务 然后启动hiveserver2服务
  nohup bin/hive --service metastore >> logs/metastore.log 2>&1 &
  nohup bin/hive --service hiveserver2 >> logs/hiveserver2.log 2>&1 &
  

基本查询

• 查询语句的基本语法

select [all | distinct] select_expr, select_expr, ..
from table_reference
[WHERE where_condition]
[group by col_list]
[having where_condition]
[order by col_list]
[   cluster by col_list|［DISTRIBUTE BY col_list] [SORT by col_list]
]
[LIMIT number]

准备数据

• 准备数据：订单表

create database itheima;
use itheima;
CREATE TABLE itheima.orders (orderId bigint COMMENT '订单id',orderNo string COMMENT '订单编号',shopId bigint COMMENT '门店id',userId bigint COMMENT '用户id',orderStatus tinyint COMMENT '订单状态 -3:用户拒收 -2:未付款的订单 -1：用户取消 0:待发货 1:配送中 2:用户确认收货',goodsMoney double COMMENT '商品金额',deliverMoney double COMMENT '运费',totalMoney double COMMENT '订单金额（包括运费）',realTotalMoney double COMMENT '实际订单金额（折扣后金额）',payType tinyint COMMENT '支付方式,0:未知;1:支付宝，2：微信;3、现金；4、其他',isPay tinyint COMMENT '是否支付 0:未支付 1:已支付',userName string COMMENT '收件人姓名',userAddress string COMMENT '收件人地址',userPhone string COMMENT '收件人电话',createTime timestamp COMMENT '下单时间',payTime timestamp COMMENT '支付时间',totalPayFee int COMMENT '总支付金额'
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';-- 上传数据到linux,导入数据
load data local inpath '/home/hadoop/itheima_orders.txt' into table itheima.orders;

• 准备数据：用户表

CREATE TABLE itheima.users (userId int,loginName string,loginSecret int,loginPwd string,userSex tinyint,userName string,trueName string,brithday date,userPhoto string,userQQ string,userPhone string,userScore int,userTotalScore int,userFrom tinyint,userMoney double,lockMoney double,createTime timestamp,payPwd string,rechargeMoney double
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
-- 导入数据
load data local inpath '/home/hadoop/itheima_users.txt' into table itheima.users;

select基础查询

-- 查询全表数据
SELECT * FROM itheima.orders;-- 查询单列信息
SELECT orderid, userid, totalmoney FROM itheima.orders;-- 查询表有多少条数据
SELECT COUNT(*) FROM itheima.orders;-- 过滤广东省的订单
SELECT * FROM itheima.orders
WHERE useraddress LIKE '%广东%';-- 找出广东省单笔营业额最大的订单
SELECT * FROM itheima.orders
WHERE useraddress LIKE '%广东%'
ORDER BY totalmoney DESC LIMIT 1;

分组、聚合

-- 统计未支付、已支付各自的人数
SELECT ispay, COUNT(*)
FROM itheima.orders
GROUP BY ispay;-- 在已付款的订单中，统计每个用户最高的一笔消费金额
SELECT userid, MAX(totalmoney)
FROM itheima.orders
WHERE ispay = 1 GROUP BY userid;SELECT usr.username, MAX(ord.totalmoney)
FROM itheima.orders ord,itheima.users usr
WHERE ord.userId=usr.userId and ord.ispay = 1
GROUP BY usr.username;-- 统计每个用户的平均订单消费额
SELECT userid, AVG(totalmoney)
FROM itheima.orders
GROUP BY userid;-- 统计每个用户的平均订单消费额，并过滤大于10000的数据
SELECT userid, AVG(totalmoney) AS avg_money
FROM itheima.orders
GROUP BY userid
HAVING avg_money > 10000;

JOIN

-- 订单表和用户表JOIN 找出用户username
SELECT o.orderid, o.userid, u.username
FROM itheima.orders o JOIN itheima.users u
ON o.userid = u.userid;
-- 左外连接
SELECT o.orderid, o.userid, u.username
FROM itheima.orders o
LEFT JOIN itheima.users uON o.userid = u.userid;

RLIKE正则匹配

• 正则表达式是一种规则集合，通过特定的规则字符描述，来判断字符串是否符合规则。
  
  
  

-- 查找广东省数据
SELECT * FROM itheima.orders WHERE useraddress RLIKE '.*广东.*';
-- 查找用户地址是：xx省 xx市 xx区
SELECT * FROM itheima.orders WHERE useraddress RLIKE '..省 ..市 ..区';
-- 查找用户姓为：张、王、邓
SELECT * FROM itheima.orders WHERE username RLIKE '[张王邓]\\S*+';
-- 查找手机号符合：188****0*** 规则
SELECT * FROM itheima.orders WHERE userphone RLIKE '188\\S{4}0[0-9]{3}';

UNION联合

• UNION 用于将多个SELECT语句的结果组合成单个结果集。
• 每个select语句返回的列的数量和名称必须相同。否则，将引发架构错误。

1. UNION关键字的作用是？
   • 将多个SELECT的结果集合并成一个
   • 多个SELECT的结果集需要架构一致，否则无法合并
   • 自带去重效果，如果无需去重，需要使用UNIONALL
2. UNION用在何处
   • 可以用在任何需要SELECT发挥的地方（包括子查询、ISNERTSELECT等）

• 基础语法

  select ...union [all]
  select ...	
  

CREATE TABLE itheima.course(c_id string,c_name string,t_id string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/course.txt' INTO TABLE itheima.course;-- 基础UNION
SELECT * FROM itheima.course WHERE t_id = '周杰轮'
UNION
SELECT * FROM itheima.course WHERE t_id = '王力鸿';-- 去重演示
SELECT * FROM itheima.course
UNION
SELECT * FROM itheima.course;-- 不去重
SELECT * FROM itheima.course
UNION ALL
SELECT * FROM itheima.course;-- UNION写在FROM中 UNION写在子查询中
SELECT t_id, COUNT(*) FROM(SELECT * FROM itheima.course WHERE t_id = '周杰轮'UNION ALLSELECT * FROM itheima.course WHERE t_id = '王力鸿') AS u GROUP BY t_id;

Sampling采用

TABLE SAMPLE (BUCKET <x> OUT OF <y> [ON <col_name> | rand()])

• x，y：必填。将源表中的数据划分为y个桶，取其中的第x个桶，桶从1开始编号。
• col_name：分桶列名即要进行采样的列名。当表不是聚簇表时，col_name与rand()函数必须二选一，当使用rand()函数时表示对输入的数据随机进行分桶。ON语句中最多支持指定10个列。

语法2，基于数据块抽样

SELECT ... FROM tbl TABLESAMPLE(num ROWS I num PERCENT I num(KM|G));

• num ROWS 表示抽样num条数据
• num PERCENT表示抽样num百分百比例的数据
• num（K | M |G）表示抽取num大小的数据，单位可以是K、M、G表示KB、MB、GB
• 注意：
  • 使用这种语法抽样，条件不变的话，每一次抽样的结果都一致
  • 即无法做到随机，只是按照数据顺序从前向后取。

---

• TABLESAMPLE函数的使用
  • 桶抽样方式，TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y ON(colname rand（) ) )，推荐，完全随机，速度略慢块抽样，使用分桶表可以加速
  • 块抽样方式，TABLESAMPLE(num ROWS/num PERCENT」num(K|M|G))速度快于桶抽样方式，但不随机，只是按照数据顺序从前向后取。

-- 随机桶抽取， 分配桶是有规则的
-- 可以按照列的hash取模分桶
-- 按照完全随机分桶
-- 其它条件不变的话，每一次运行结果一致
SELECT username, orderId, totalmoney
FROM itheima.orders tablesample(bucket 3 out of 10 on orders.username);-- 完全随机，每一次运行结果不同
select * from itheima.orders
tablesample(bucket 3 out of 10 on rand());-- 数据块抽取，按顺序抽取，每次条件不变，抽取结果不变
-- 抽取100条
select * from itheima.orderstablesample(100 rows);-- 取1%数据
select * from itheima.orderstablesample(20 percent);-- 取 1KB数据
select * from itheima.orders tablesample(1K);

Virtual Columns虚拟列

• 虚拟列是Hive内置的可以在查询语句中使用的特殊标记，可以查询数据本身的详细参数

1. Hive自前可用3个虚拟列：

   • INPUT_FILE_NAME，显示数据行所在的具体文件
   • BLOCK_OFFSET_INSIDE_FILE，显示数据行所在文件的偏移量
   • ROW_OFFSET_INSIDE__BLOCK，显示数据所在HDFS块的偏移量
     • 此虚拟列需要设置：SET hive.exec.rowoffset=true才可使用

2. 虚拟列的作用

   • 查看行级别的数据详细参数
   • 可以用于WHERE、GROUPBY等各类统计计算中
   • 可以协助进行错误排查工作

--虚拟列
SET hive.exec.rowoffset=true;SELECT orderid, username, INPUT__FILE__NAME, BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE, ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK FROM itheima.orders;SELECT *, BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE FROM itheima.orders WHERE BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE < 1000;SELECT orderid, username, INPUT__FILE__NAME, BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE, ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK FROM itheima.orders_bucket;SELECT INPUT__FILE__NAME, COUNT(*) FROM itheima.orders_bucket GROUP BY INPUT__FILE__NAME;