超详细Python教程——Hive简介

Hive简介

Hive 是 Facebook 开源的一款基于 Hadoop 的数据仓库工具，目前由 Apache 软件基金会维护，它是应用最广泛的大数据处理解决方案，它能将 SQL 查询转变为 MapReduce（Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集的并行运算）任务，对 SQL 提供了完美的支持，能够非常方便的实现大数据统计。

说明：可以通过https://www.edureka.co/blog/hadoop-ecosystem来了解 Hadoop 生态圈。

如果要简单的介绍 Hive，那么以下两点是其核心：

1. 把 HDFS 中结构化的数据映射成表。
2. 通过把 HQL 进行解析和转换，最终生成一系列基于 Hadoop 的 MapReduce 任务或 Spark 任务，通过执行这些任务完成对数据的处理。也就是说，即便不学习 Java、Scala 这样的编程语言，一样可以实现对数据的处理。

Hive的应用场景。

Hive和传统关系型数据库的对比如下图和下表所示。
HiveRDBMS查询语言HQLSQL存储数据HDFS本地文件系统执行方式MapReduce / SparkExecutor执行延迟高低数据规模大小

准备工作

1. 搭建如下图所示的大数据平台。
2. 通过Client节点（跳板机）访问大数据平台。
3. 创建文件Hadoop的文件系统。hdfs dfs -mkdir /user/root
4. 将准备好的数据文件拷贝到Hadoop文件系统中。hdfs dfs -put /home/ubuntu/data/* /user/root
5. 进入 hive 命令行。hive

建库建表

1. 创建。create database eshop;
2. 删除。drop database eshop cascade;
3. 切换。use eshop;

数据类型

Hive的数据类型如下所示。

基本数据类型：
数据类型占用空间支持版本tinyint1-Bytesmallint2-Byteint4-Bytebigint8-Bytebooleanfloat4-Bytedouble8-Bytestringbinary0.8版本timestamp0.8版本decimal0.11版本char0.13版本varchar0.12版本date0.12版本
复合数据类型：
数据类型描述例子struct和C语言中的结构体类似

struct<first_name:string, last_name:string>

map由键值对构成的元素的集合

map<string,int>

array具有相同类型的变量的容器

array<string>

1. 创建内部表。create table if not exists dim_user_info (user_id string,user_name string, sex string,age int,city string,firstactivetime string,level int,extra1 string,extra2 map<string,string>)row format delimited fields terminated by '\t'collection items terminated by ','map keys terminated by ':'lines terminated by '\n'stored as textfile;
2. 加载数据。load data local inpath '/home/ubuntu/data/user_info/user_info.txt' overwrite into table dim_user_info;或load data inpath '/user/root/user_info.txt' overwrite into table dim_user_info;
3. 创建分区表。create table if not exists fact_user_trade (user_name string,piece int,price double,pay_amount double,goods_category string,pay_time bigint) partitioned by (dt string)row format delimited fields terminated by '\t';
4. 提供分区数据。hdfs dfs -put /home/ubuntu/data/user_trade/* /user/hive/warehouse/eshop.db/fact_user_trade
5. 设置动态分区。set hive.exec.dynamic.partition=true;set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;set hive.exec.max.dynamic.partitions=10000;set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000;
6. 修复分区。msck repair table fact_user_trade;

查询

基本语法

-- 查询北京女用户的姓名取前10个
select user_name from dim_user_info where city='beijing' and sex='female' limit 10;

-- 查询2019年3月24日购买了food类商品的用户名、购买数量和支付金额（不聚合）
select user_name, piece, pay_amount from fact_user_trade where dt='2019-03-24' and goods_category='food';

-- 统计用户 ELLA 在2018年的总支付金额和最近最远两次消费间隔天数
select sum(pay_amount) as total, datediff(max(from_unixtime(pay_time, 'yyyy-MM-dd')), min(from_unixtime(pay_time, 'yyyy-MM-dd'))) from fact_user_trade where year(dt)='2018' and user_name='ELLA';

group by

-- 查询2019年1月到4月，每个品类有多少人购买，累计金额是多少
select goods_category, count(distinct user_name) as total_user, sum(pay_amount) as total_pay from fact_user_trade where dt between '2019-01-01' and '2019-04-30' group by goods_category;

-- 查询2019年4月支付金额超过5万元的用户
select user_name, sum(pay_amount) as total from fact_user_trade where dt between '2019-04-01' and '2019-04-30' group by user_name having sum(pay_amount) > 50000;

-- 查询2018年购买的商品品类在两个以上的用户数
select count(tmp.user_name) from (select user_name, count(distinct goods_category) as total from fact_user_trade where year(dt)='2018' group by user_name having count(distinct goods_category)>2) tmp;

order by

-- 查询2019年4月支付金额最多的用户前5名
select user_name, sum(pay_amount) as total from fact_user_trade where dt between '2019-04-01' and '2019-04-30' group by user_name order by total desc limit 5;

常用函数

1. from_unixtime：将时间戳转换成日期select from_unixtime(pay_time, 'yyyy-MM-dd hh:mm:ss') from fact_user_trade limit 10;
2. unix_timestamp：将日期转换成时间戳
3. datediff：计算两个日期的时间差-- 用户首次激活时间与设定参照时间的间隔select user_name, datediff('2019-4-1', to_date(firstactivetime)) from dim_user_info limit 10;
4. if：根据条件返回不同的值-- 统计不同年龄段的用户数select case when age < 20 then '20岁以下' when age < 30 then '30岁以下' when age < 40 then '40岁以下' else '40岁以上' end as age_seg, count(distinct user_id) as total from dim_user_info group by case when age < 20 then '20岁以下' when age < 30 then '30岁以下' when age < 40 then '40岁以下' else '40岁以上' end;``````-- 不同性别高级等用户数量select sex, if(level > 5, '高', '低') as level_type, count(distinct user_id) as total from dim_user_info group by sex, if(level > 5, '高', '低');
5. substr：字符串取子串-- 统计每个月激活的新用户数select substr(firstactivetime, 1, 7) as month, count(distinct user_id) as total from dim_user_info group by substr(firstactivetime, 1, 7);
6. get_json_object：从JSON字符串中取出指定的key对应的value，如：get_json_object(info, '$.first_name')。-- 统计不同手机品牌的用户数select get_json_object(extra1, '$.phonebrand') as phone, count(distinct user_id) as total from user_info group by get_json_object(extra1, '$.phonebrand');select extra2['phonebrand'] as phone, count(distinct user_id) as total from user_info group by extra2['phonebrand'];> 说明：MySQL对应的函数名字叫> > json_extract> > 。