Hive学习总结之四:HiveQL查询操做

第三部分：HiveQL 查询操做

Hive的SQL操做

•基本的Select 操做

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, … FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list [HAVING condition]] [ CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list] ] [LIMIT number]

1. 使用ALL和DISTINCT选项区分对重复记录的处理。默认是ALL，表示查询全部记录。DISTINCT表示去掉重复的记录。 2. Where 条件：相似咱们传统SQL的where 条件 3. 0.9版本支持between，还不支持EXIST ,NOT EXIST 4. ORDER BY与SORT BY的不一样：ORDER BY 全局排序，只有一个Reduce任务，SORT BY 只在本机作排序 Limit：Limit 能够限制查询的记录数，如：SELECT * FROM t1 LIMIT 5

 

•基于Partition的查询

以下面的查询语句：SELECT day_table.* FROM day_table WHERE day_table.dt>= ’2008-08-08′; dt是day_table表的分区字段。

•Join语句

•Hive 只支持等值链接（equality joins）、外链接（outer joins）和（left semi joins）。Hive 不支持全部非等值的链接，由于非等值链接很是难转化到 map/reduce 任务 •LEFT，RIGHT和FULL OUTER关键字用于处理join中空记录的状况 •LEFT SEMI JOIN 是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现 •join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑是这样的：reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的全部表的记录，再经过最后一个表将结果序列化到文件系统 •实践中，应该把最大的那个表写在最后 join 查询时，须要注意几个关键点 •只支持等值join •SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id) •SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id AND a.department = b.department) •能够 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) •若是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 LEFT，RIGHT和FULL OUTER •例子 •SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key) •若是你想限制 join 的输出，应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在 join 子句中写 •容易混淆的问题是表分区的状况 • SELECT c.val, d.val FROM c LEFT OUTER JOIN d ON (c.key=d.key) WHERE a.ds=’2010-07-07′ AND b.ds=’2010-07-07‘ •若是 d 表中找不到对应 c 表的记录，d 表的全部列都会列出 NULL，包括 ds 列。也就是说，join 会过滤 d 表中不能找到匹配 c 表 join key 的全部记录。这样的话，LEFT OUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关 •解决办法 •SELECT c.val, d.val FROM c LEFT OUTER JOIN d ON (c.key=d.key AND d.ds=’2009-07-07′ AND c.ds=’2009-07-07′) LEFT SEMI JOIN •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 子句或其余地方过滤都不行 •SELECT a.key, a.value FROM a WHERE a.key in (SELECT b.key FROM B); 能够被重写为： SELECT a.key, a.val FROM a LEFT SEMI JOIN b on (a.key = b.key) UNION ALL •用来合并多个select的查询结果，须要保证select中字段须一致 •select_statement UNION ALL select_statement UNION ALL select_statement …

 

第四部分：注意HiveQL区别于SQL的一些状况

SQL中对两表内联能够写成：

•select * from dual a,dual b where a.key = b.key;

Hive中应为

•select * from dual a join dual b on a.key = b.key;

分号字符

•分号是SQL语句结束标记，在HiveQL中也是，可是在HiveQL中，对分号的识别没有那么智慧，例如：

•select concat(key,concat(‘;’,key)) from dual;

但HiveQL在解析语句时提示：

FAILED: Parse Error: line 0:-1 mismatched input ‘<EOF>’ expecting ) in function specification

•解决的办法是，使用分号的八进制的ASCII码进行转义，那么上述语句应写成：

•select concat(key,concat(‘\073′,key)) from dual;

IS [NOT] NULL

•SQL中null表明空值, 值得警戒的是, 在HiveQL中String类型的字段如果空(empty)字符串, 即长度为0, 那么对它进行IS NULL的判断结果是False.