hive深入

Hive QL:

Create Table

创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXIST 选项来忽略这个异常。

EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数 据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。

LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。

有分区的表可以在创建的时候使用 PARTITIONED BY 语句。一个表可以拥有一个或者多个分区，每一个分区单独存在一个目录下。而且，表和分区都可以对某个列进行 CLUSTERED BY 操作，将若干个列放入一个桶（bucket）中。也可以利用SORT BY 对数据进行排序。这样可以为特定应用提高性能。

Drop Table

删除一个内部表的同时会同时删除表的元数据和数据。删除一个外部表，只删除元数据而保留数据。

Alter Table

Alter table 语句允许用户改变现有表的结构。用户可以增加列/分区，改变serde，增加表和 serde 熟悉，表本身重命名。

Add Partitions

用户可以用 ALTER TABLE ADD PARTITION 来向一个表中增加分区。当分区名是字符串时加引号

  ALTER TABLE page_view ADD
    PARTITION (dt=‘2008-08-08‘, country=‘us‘)
      location ‘/path/to/us/part080808‘
    PARTITION (dt=‘2008-08-09‘, country=‘us‘)
      location ‘/path/to/us/part080809‘;

DROP PARTITION

用户可以用 ALTER TABLE ADD PARTITION 来向一个表中增加分区。当分区名是字符串时加引号

ALTER TABLE page_view DROP PARTITION (dt=‘2008-08-08‘, country=‘us‘);

Change Column Name/Type/Position/Comment

ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN]
  col_old_name col_new_name column_type
    [COMMENT col_comment]
    [FIRST|AFTER column_name]

这个命令可以允许用户修改一个列的名称、数据类型、注释或者位置。

比如：

CREATE TABLE test_change (a int, b int, c int);

ALTER TABLE test_change CHANGE a a1 INT; 将 a 列的名字改为 a1.

ALTER TABLE test_change CHANGE a a1 STRING AFTER b; 将 a 列的名字改为 a1，a 列的数据类型改为 string，并将它放置在列 b 之后。新的表结构为： b int, a1 string, c int.

ALTER TABLE test_change CHANGE b b1 INT FIRST; 会将 b 列的名字修改为 b1, 并将它放在第一列。新表的结构为： b1 int, a string, c int.

注意：对列的改变只会修改 Hive 的元数据，而不会改变实际数据。用户应该确定保证元数据定义和实际数据结构的一致性。

Add/Replace Columns

ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE
  COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)

ADD COLUMNS 允许用户在当前列的末尾增加新的列，但是在分区列之前。

REPLACE COLUMNS 删除以后的列，加入新的列。只有在使用 native 的 SerDE（DynamicSerDe or MetadataTypeColumnsetSerDe）的时候才可以这么做。

Loading files into table

当数据被加载至表中时，不会对数据进行任何转换。Load 操作只是将数据复制/移动至 Hive 表对应的位置。

Syntax:

LOAD DATA [LOCAL] INPATH ‘filepath‘ [OVERWRITE]
    INTO TABLE tablename
    [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

Synopsis:

Load 操作只是单纯的复制/移动操作，将数据文件移动到 Hive 表对应的位置。

• filepath 可以是：
  • 相对路径，例如：project/data1
  • 绝对路径，例如： /user/hive/project/data1
  • 包含模式的完整 URI，例如：hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1
• 加载的目标可以是一个表或者分区。如果表包含分区，必须指定每一个分区的分区名。
• filepath 可以引用一个文件（这种情况下，Hive 会将文件移动到表所对应的目录中）或者是一个目录（在这种情况下，Hive 会将目录中的所有文件移动至表所对应的目录中）。
• 如果指定了 LOCAL，那么：
  • load 命令会去查找本地文件系统中的 filepath。如果发现是相对路径，则路径会被解释为相对于当前用户的当前路径。用户也可以为本地文件指定一个完整的 URI，比如：file:///user/hive/project/data1.
  • load 命令会将 filepath 中的文件复制到目标文件系统中。目标文件系统由表的位置属性决定。被复制的数据文件移动到表的数据对应的位置。
• 如果没有指定 LOCAL 关键字，如果 filepath 指向的是一个完整的 URI，hive 会直接使用这个 URI。 否则：
  • 如果没有指定 schema 或者 authority，Hive 会使用在 hadoop 配置文件中定义的 schema 和 authority，fs.default.name 指定了 Namenode 的 URI。
  • 如果路径不是绝对的，Hive 相对于 /user/ 进行解释。
  • Hive 会将 filepath 中指定的文件内容移动到 table （或者 partition）所指定的路径中。
• 如果使用了 OVERWRITE 关键字，则目标表（或者分区）中的内容（如果有）会被删除，然后再将 filepath 指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。
• 如果目标表（分区）已经有一个文件，并且文件名和 filepath 中的文件名冲突，那么现有的文件会被新文件所替代。

SELECT

Hive 不支持在WHERE 子句中的 IN，EXIST 或子查询。

基于Partition的查询

一般 SELECT 查询会扫描整个表（除非是为了抽样查询）。但是如果一个表使用 PARTITIONED BY 子句建表，查询就可以利用分区剪枝（input pruning）的特性，只扫描一个表中它关心的那一部分。

HAVING Clause

Hive 现在不支持 HAVING 子句。可以将 HAVING 子句转化为一个字查询，例如：

SELECT col1 FROM t1 GROUP BY col1 HAVING SUM(col2) > 10

可以用以下查询来表达：

SELECT col1 FROM (SELECT col1, SUM(col2) AS col2sum
  FROM t1 GROUP BY col1) t2
  WHERE t2.col2sum > 10

Join

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

如果join中多个表的 join key (b.key1)是同一个，则 join 会被转化为单个 map/reduce 任务，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)

而下面这个 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。

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1)
  JOIN c ON (c.key = b.key2)

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，类似的还有下面这样，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。：

  SELECT a.val, b.val, c.val FROM a
    JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

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 JOIN b ON (a.key=b.key)
  WHERE a.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，LEFT OUTER 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.key AND 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。

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)

随谈４整理结束

参考：http://www.oschina.net/question/12_7945