04hive数仓内外部表复杂数据类型与分区分桶

hive内部表和外部表

1. 默认为内部表，外部表的关键字 ：external
2. 内部表：对应的文件夹就在默认路径下 /user/hive/warehouse/库名.db/
3. 外部表：数据文件在哪里都行，无须移动数据

# students.txt
1,Lucy,girl,23
2,Tom,boy,23
3,Jim,boy,35

【1】创建外部表并查看（location指映射的文件路径）
hive> create external table studenttab(id int,name string,sex string, age int )row format delimited fields terminated by ',' location '/stu';

【2】上传文件并测试
    hadoop fs -mkdir /stu
    hadoop fs -put students.txt /stu
    hive>select * from studenttab;
    发现已经存在了数据，而且在默认路径下根本就没有文件夹

【3】 删除表
    2.1)删除内部表 drop table t2; 元数据和具体数据全部删除
    2.2)删除外部表 drop table studenttab; 发现数据还在，只是删除了元数据
    
# 内部表是受hive管理的表，外部表是不受hive管理的表,
# 实际工作中外部表使用较多，先在分布式文件系统中传文件，然后管理

内部表和外部表区别总结

【1】内部表无external关键字，外部表有
【2】内部表由Hive自身管理，外部表由HDFS管理
【3】内部表/user/hive/warehouse位置，外部表存在hdfs中任意位置
【4】内部表元数据及存储数据一起删除，外部表会删除元数据，HDFS上不会被删除

Hive练习

在电商网站上，当我们进入到某电商页面浏览商品时，就会产生用户对商品访问情况的数据，包含两个字段(商品id，点击次数)，以逗号分隔，由于数据量很大，所以为了方便统计，我们只截取了一部分数据，内容如下：

1010031,100
1010102,100
1010152,97
1010178,96
1010280,104
1010320,103
1010510,104
1010603,96
1010637,97

问题1: 实现文件和表的映射

create table product_tab(
goods_id int,
goods_click int
)row format delimited fields terminated by ',';

load data local inpath '/root/product.txt' into table product_tab;

select goods_click,goods_id from product_tab order by goods_click; # 实现排序

Hive复杂数据类型

array

1.1 特点为集合里的每一个字段都是一个具体的信息，不会是那种key与values的关系

1.2 建表时，字段名 array

1.3 建表时，collection items terminated by ‘分隔符’

1.4 详情请见如下示例，比如文件内容如下:

# 数据样本 array.txt
yaya    beijing,shanghai,tianjin,hangzhou # 姓名  (\t分割)  工作地点
lucy    shanghai,chengdu,wuhan,shenzhen

# 2. 将本地文件上传至hdfs
hadoop fs -mkdir /stuinfo
hadoop fs -put array.txt /stuinfo

# 3. 建表测试   array<string>
create external table array_tab(name string, work_locations array<string>) row format delimited fields terminated by '\t' collection items terminated by ',' location '/stuinfo';# 4. 基本查询
hive> select *from array_tab;
yaya    ["beijing","shanghai","tianjin","hangzhou"]
lucy    ["shanghai","chengdu","wuhan","shenzhen"]# 5. 查询在天津工作过的用户信息
hive> select *from array_tab where array_contains(work_locations,'tianjin');
yaya    ["beijing","shanghai","tianjin","hangzhou"]# 6. 查询所有人的第一工作城市
hive> select name,work_locations[0]from array_tab;
yaya    beijing
lucy    shanghai

# 7. 查询 array_contains()函数#查询在天津工作过的用户信息
hive> select *from array_tab where array_contains(work_locations,'tianjin');
yaya    ["beijing","shanghai","tianjin","hangzhou"]

map

样本中部分字段基于 key-value 模型

delimited fieldsterminatedby','
collection items terminatedby'#' 
map keysterminatedby':';

# 1. 数据样本:map.txt
# 编号(id)   姓名(name)   家庭成员(member)  年龄(age)
1,yaya,father:yababa#mother:yamama#brother:daya,28
2,pandas,father:panbaba#mother:panmama#brother:dapan,25
3,ai,father:aibaba#mother:aimama#brother:daai,30
4,ds,father:dsbaba#mother:dsmama#brother:dads,29
        
# 2. 创建对应表
create table map_tab(
id int,
name string,
members map<string,string>,
age int
)row format delimited fields terminated by ','
collection items terminated by '#' 
map keys terminated by ':';

# 3. 数据映射
load data local inpath '/root/map.txt' into table map_tab;

# 4. 基本查询
select * from map_tab;
1       yaya    {"father":"yababa","mother":"yamama","brother":"daya"}  28
2       pandas  {"father":"panbaba","mother":"panmama","brother":"dapan"}       25
3       ai      {"father":"aibaba","mother":"aimama","brother":"daai"}  30
4       ds      {"father":"dsbaba","mother":"dsmama","brother":"dads"}  29

# 5. 查询 yaya 的爸爸是谁
select members['father'] from map_tab where name='yaya';
yababa

struct

这个数据类型的特点就是可以包含各种各样的数据类型。但是struct可以是任意数据类型，在写struct数据类型时，在<>中要写清楚struct字段中的字段名称跟数据类型

delimited fieldsterminatedby','
collection items terminatedby'#'

# 1. 数据样本：struct.txt
# IP         用户信息
192.168.1.1#yaya:30
192.168.1.2#pandas:50
192.168.1.3#tiger:60
192.168.1.4#lion:70

# 2. 创建对应表
create table struct_tab(
ip string,
userinfo struct<name:string,age:int>
)row format delimited fields terminated by '#'
collection items terminated by ':';

# 3. 数据映射
load data local inpath '/root/struct.txt' into table struct_tab;

# 4. 查询所有数据
select * from struct_tab;

# 5. 查询所有用户的名字
select userinfo.name from struct_tab;

# 6. 查询访问过192.168.1.1的用户的名字
select userinfo.name from struct_tab where ip='192.168.1.1';

hive分区表

1. 有些时候数据是有组织的，比方按日期/类型等分类，如查询具体某一天的数据时，不需要扫描全部目录，所以会明显优化性能
2. 一个Hive表在HDFS上是有一个对应的目录来存储数据，普通表的数据直接存储在这个目录下，而分区表数据存储时，是再划分子目录来存储的#原始表/user/hive/warehouse/test2024.db/logtab/{t1.log,t2.log,t3.log}# 分区表/user/hive/warehouse/test2024.db/logtab/t1/t1.log/user/hive/warehouse/test2024.db/logtab/t2/t2.log/user/hive/warehouse/test2024.db/logtab/t3/t3.log
3. 使用partioned by (xxx)来创建表的分区
4. 分区表示例# 1. 样本数据 - employee.txt,按天来做管理，1天一个分区，意义在于优化查询# 员工编号(id) 员工姓名(name) 员工工资(salary)1,赵丽颖,1000002,超哥哥,120003,迪丽热巴,1300004,宋茜,800000# 2. 创建分区表 - 内部表create table employee(id int,name string,salary decimal(20,2)) partitioned by (date1 string) row format delimited fields terminated by ','; # 3. 添加分区并查看 - 此时在hdfs中已经创建了该分区的对应目录hive> alter table employee add partition(date1='2000-01-01');hive> show partitions employee; # date1=2000-01-01hive> desc employee;OKid intname stringsalary decimal(20,2)date1 string# Partition Information# col_name data_type commentdate1 string# 4. 加载数据到分区hive> load data local inpath '/root/employ1.txt' into table employee partition(date1='2000-01-01');# 5. 查询确认hive> select * from employee where date1='2000-01-01';
5. 分区表的用途&常用指令1. 避免全表扫描2. 一般的应用是以天为单位，一天是一个分区，比如2000-01-01是一个目录，对应的表的一个分区``````1. show partitions 表名;2. alter table 表名 add partition(date1='2000-01-02');3. msck repair table 表名; 此为修复分区4. alter table 表名 drop partition(date1='2000-01-02');
6. 添加分区的两种方式【1】添加分区方式一 先创分区，再load（hive操作） # 准备新的文件,employee2.txt,内容如下 5,赵云,5000 6,张飞,6000 1.1) alter table employee add partition(date1='2000-01-02'); 1.2) load data local inpath '/root/employ2.txt' into table employee partition(date1='2000-01-02'); 1.3) select * from employee; 【2】添加分区方式二 先创建上传（hadoop操作），再刷新（hive操作） # 准备新的文件,employee3.txt,内容如下 7,司马懿,8000 8,典韦,7800 2.1) hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse/test2024.db/employee/date1=2000-01-03 2.2) hadoop fs -put '/root/employ3.txt' /user/hive/warehouse/test2024.db/employee/date1=2000-01-03 2.3) hive> msck repair table employee; #修复分区表 hive> show partitions employee; hive> select * from employee;练习-创建外部表分区表【1】创建数据存放目录 hadoop fs -mkdir /weblog hadoop fs -mkdir /weblog/reporttime=2000-01-01 hadoop fs -mkdir /weblog/reporttime=2000-01-02【2】准备两个文件# data1.txt1 rose 2002 tom 1003 lucy 200# data2.txt4 yaya 3005 nono 1006 doudou 200【3】将文件存入对应分区目录 hadoop fs -put data1.txt /weblog/reporttime=2020-01-01 hadoop fs -put data2.txt /weblog/reporttime=2020-01-02【4】创建外部表 create external table w1(id int, name string, score int) partitioned by(reporttime string) row format delimited fields terminated by ' ' location '/weblog'; 【5】修复分区 msck repair table w1; 【6】确认分区 show partitions w1; 【7】查询确认 select * from w1;

hive分桶表

1. 分桶是相对分区进行更细粒度的划分。分桶将整个数据内容安装某列属性值的hash值进行区分，按照取模结果对数据分桶。如取模结果相同的数据记录存放到一个文件
2. 桶表也是一种用于优化查询而设计的表类型。创建桶表时，指定桶的个数、分桶的依据字段，hive就可以自动将数据分桶存储。查询时只需要遍历一个桶里的数据，或者遍历部分桶，这样就提高了查询效率
3. 桶表创建1. 分桶表创建之前需要开启分桶功能2. 分桶表创建的时候，分桶的字段必须是表中已经存在的字段，即要按照表中某个字段进行分开3. 针对分桶表的数据导入，load data的方式不能够导成分桶表的数据，没有分桶效果4. 用 insert + select ，插入``````# 样本数据 - 学生选课系统:course.txt# 学生编号(id) 学生姓名(name) 选修课程(course)1,佩奇,Python2,乔治,Hive3,丹尼,Python4,羚羊夫人,Hadoop5,奥特曼,AI6,怪兽,DS# 1. 先创建普通表，导入数据 - student,create table student(id int,name string,course string)row format delimited fields terminated by ',';load data local inpath '/root/course.txt' into table student;# 2. 开启分桶功能并指定桶的数量set hive.enforce.bucketing = true;set mapreduce.job.reduces=4;# 3. 创建分桶表 - stu_buckcreate table stu_buck(id int,name string,course string) clustered by(id) into 4 buckets row format delimited fields terminated by ',';# 4. 分桶表数据导入insert into table stu_buck select * from student; #会触发mapreduceselect * from stu_buck;# 5. 到浏览器中查看，发现stu_buck文件夹中出现了4个桶表 000000_0 000001_0 000002_0 000003_0# 命令行查看[root@vm ~]# hadoop fs -text /user/hive/warehouse/test2024.db/stu_buck/000000_04,羚羊夫人,Hadoop[root@vm ~]# hadoop fs -text /user/hive/warehouse/test2024.db/stu_buck/000001_05,奥特曼,AI 1,佩奇,Python # 根据id 对桶的个数取模了
4. 关于分桶表4.1 想要把表格划分的更加细致4.2 分桶表的数据采用 insert + select ，插入的数据来自于查询结果（查询时候执行了mr程序）4.3 分桶表也是把表所映射的结构化数据文件分成更细致的部分，但是更多的是用在join查询提高效率之上，只需要把 join 的字段在各自表当中进行分桶操作即可

经常把连接查询经常用来做条件判断的字段(即on后面的字段)作为分桶的依据字段。

hive常用字符串操作函数

select length('hello2020');select length(name)from employee; 用途: 比如说第一列为手机号，我来查证手机号是否合法

select reverse('hello');select concat('hello','world')# 假如说有一个表是三列，可以拼接列select concat(id,name)from w1;select concat(id,',',name)from w1;select concat_ws('.','www','baidu','com');# 只能操作字符串，不能有整型select substr('abcde',2);# 用途：截取身份证号的后四位？可以使用此方法select upper('ddfFKDKFdfd')select lower('dfdfKJKJ')# 可以做数据的转换select trim("     dfadfd.   ");# 去除左右两侧的空白，可以加 l  和 r

Hive之影评分析案例

数据说明

现有三份数据，具体数据如下：

1. users.txt【1】数据格式（共有6040条数据） 3:M:25:15:55117【2】对应字段 用户id、 性别、 年龄、 职业、 邮政编码 user_id gender age work coding
2. movies.txt【1】数据格式（共有3883条数据） 3:Grumpier Old Men (1995):Comedy|Romance【2】对应字段 电影ID、 电影名字、电影类型 movie_id name genres
3. ratings.txt【1】数据格式（共有1000209条数据） 1:661:3:978302109【2】对应字段 用户ID、 电影ID、 评分、 评分时间戳 user_id movie_id rating times

案例说明

1. 求被评分次数最多的10部电影，并给出评分次数（电影名，评分次数）
2. 求movieid = 2116这部电影各年龄的平均影评（年龄，影评分）
3. 分别求男性，女性当中评分最高的10部电影（性别，电影名，影评分）
4. 求最喜欢看电影（影评次数最多）的那位女性评最高分的10部电影的平均影评分（观影者，电影名，影评分）

库表映射实现

1. 建库create database movie;use movie;
2. 创建t_user表并导入数据 - acreate table t_user(user_id bigint,gender string,age int,work string,code string)row format delimited fields terminated by ':';load data local inpath '/home/tarena/hadoop/users.txt' into table t_user;
3. 创建t_movie表并导入数据 - bcreate table t_movie(movie_id bigint,name string,genres string)row format delimited fields terminated by ':';load data local inpath '/home/tarena/hadoop/movies.txt' into table t_movie;
4. 创建t_rating表并导入数据 - ccreate table t_rating(user_id bigint,movie_id bigint,rating double,times string)row format delimited fields terminated by ':';load data local inpath '/home/tarena/hadoop/ratings.txt' into table t_rating;

案例实现

1. 求被评分次数最多的10部电影，并给出评分次数（电影名，评分次数）【1】需求字段 1.1) 电影名: t_movie.name 1.2) 评分次数: t_rating.rating【2】思路 按照电影名进行分组统计，求出每部电影的评分次数并按照评分次数降序排序【3】实现create table result1 asselect b.name as name,count(b.name) as total from t_movie b inner join t_rating c on b.movie_id=c.movie_idgroup by b.nameorder by total desclimit 10;
2. 求movieid = 2116这部电影各年龄的平均影评（年龄，影评分）【1】需求字段 1.1) 年龄: t_user.age 1.2) 影评分: t_rating.rating【2】思路 t_user和t_rating表进行联合查询，movie_id=2116过滤条件，年龄分组【3】实现create table result3 asselect a.age as age, avg(c.rating) as avgrate from t_user ajoin t_rating con a.user_id=c.user_id where c.movie_id=2116 group by a.age;
3. 分别求男性，女性当中评分最高的10部电影（性别，电影名，影评分）【1】需求字段 1.1) 性别: t_user.gender 1.2) 电影名:t_movie.name 1.3) 影评分:t_rating.rating【2】思路 2.1) 三表联合查询 2.2) 按照性别过滤条件，电影名作为分组条件，影评分作为排序条件进行查询【3】实现3.1) 女性当中评分最高的10部电影create table result2_F asselect 'F' as sex, b.name as name, avg(c.rating) as avgrate from t_rating c join t_user a on c.user_id=a.user_idjoin t_moive b on c.moive_id=b.movie_idwhere a.gender='F'group by b.name order by avgrate desc limit 10;3.2) 男性当中评分最高的10部电影create table result2_M asselect 'M' as sex, b.name as name, avg(c.rating) as avgrate from t_rating c join t_user a on c.user_id=a.user_idjoin t_moive b on c.moive_id=b.movie_idwhere a.gender='M'group by b.name order by avgrate desc limit 10;
4. 求最喜欢看电影（影评次数最多）的那位女性评最高分的10部电影的平均影评分（电影编号，电影名，影评分）【1】需求字段 1.1) 电影编号: t_rating.movie_id 1.2) 电影名: t_movie.name 1.3) 影评分: t_rating.rating【2】思路 2.1) 先找出最喜欢看电影的那位女性 2.2) 根据2.1中的女性user_id作为where过滤条件，以看过的电影的影评分rating作为排序条件进行排序，找出评分最高的10部电影 2.3) 求出2.2中10部电影的平均分 【3】实现3.1) 最喜欢看电影的女性（t_rating.user_id, 次数)create table result4_A as select c.user_id,count(c.user_id) as total from t_rating c join t_user a on c.user_id=a.user_id where a.gender='F'group by c.user_id order by total desc limit 1;3.2) 找出那个女人评分最高的10部电影create table result4_B asselect c.movie_id, c.rating as rating from t_rating cwhere c.user_id=1150 order by rating desc limit 10;3.3) 求出10部电影的平均分select d.movie_id as movie_id, b.name as name,avg(c.rating) from result4_B d join t_rating on d.movie_id=c.movie_idjoin t_movie on c.movie_id=b.movie_idgroup by d.movie_id, b.name;