Hive高级查询 - 简书 http://www.jianshu.com/p/edf95ab41e4c
Hive高级查询
查询操作
group by、Order by 、Join 、distribute by 、Sort by 、cluster by 、Union all
底层的实现
Mapreducer
几个简单的聚合操作
count 计数
count(*) count(1) count(col)
sum 求和
sum(可转成数字的值)返回bigint
sum(col) + cast(1 as bigint)//必须进行类型转换
avg 求平均值
avg(可转成数字的值) 返回double
distinct 不同值个数
count(distinct col)
Order by
按照某些字段排序
样例
select col1,other...
from table
where condition
oreder by col1,col2 [asc|desc]
注意
order by 后面可以有多列进行排序，默认按字典排序
order by 为全局排序
order by 需要reduce操作，且只有一个reduce，与配置无
Group by
按照某些字段的值进行分组，有相同值放到一起
样例
select col1[,col2],count(1),sel_expr(聚合操作)
from table where condition
group by col1[,col2]
[having...]
注意
select后面非聚合列必须出现在group by中
除了普通列就是一些聚合操作
group by后面也可以跟表达式，比如substr(col)
特性
使用了reduce操作，受限于reduce数量，设置reduce参数mapred.reduce.tasks
输出文件个数与reduce数相同，文件大小与reduce处理的数据量有关
问题
网络负载过重
数据倾斜，优化参数hive.groupby.skewindata=true
Join
表连接
两个表m,n之间按照on条件连接，m中的一条记录和n中的一条记录组成一条新的记录
join等值连接，只有某个值在m和n中同时存在时才输出
left outer join左外连接，左边表中的值无论是否在b中存在时，都输出，右边表中的值只有在左边表中存在时才输出
right outer join 和left outer join相反
left semi join 类似exists
mapjoin 在map端完成join操作，不需要用reduce，基于内存做join，属于优化操作
样例
select m.col as col,m.col2 as col2,n.col3 as col3
from(select col,col2 from test where...(map端执行))m (左表)
[left outer|right outer|left semi] join
n (右表)
on m.col=n.col
where condition (reduce端执行)
set hive.optimize.skewjoin=true;
Mapjoin
mapjoin(map side join)
在map端把小表加载到内存中，然后读取大表，和内存中的小表完成连接操作
其中使用了分布式缓存技术
优缺点
不消耗集群的reduce资源（reduce相对紧缺）
减少了reduce操作，加快程序执行
降低网络负载
占用部分内存，所以加载到内存中的表不能过大，因为每个计算节点都会加载一次
生成较多的小文件
配置以下参数，是hive自动根据sql，选择使用common join或者map join
set hive.auto.convert.join=true;
hive.mapjoin.smalltable.filesize默认值是25mb
第二种方式，手动指定
select /*+mapjoin(n) */ m.col,m.col2,n.col3 from m
join n
on m.col=n.col
简单总结一下，mapjoin的使用场景:
关联操作中有一张表非常小
不等值的链接操作
DIstribute by 和 Sort by
Distribute分散数据
distribute by col
按照col列把数据分散到不同的reduce
Sort排序
sort by col2
按照col列把数据排序
select col1,col2 from M
distribute by col1
sort by col1 asc,col2 desc;
两者结合出现，确保每个reduce的输出都是有序的
distribute by 与group by 的对比
都是按key值划分数据
都使用reduce操作
唯一不同，distribute by只是单纯的分散数据，而group by把相同key的数据聚集到一起，后续必须是聚合操作
order by与sort by
order by是全局排序
sort by只是确保每个reduce上面输出的数据有序，如果只有一个reduce时，和order by作用一样
应用场景
map输出的文件大小不均
reduce输出文件大小不均
小文件过多
文件超大
Cluster by
把有相同值得数据聚集到一起，并排序
效果
cluster by col
等同于distribute by col order by col
Union all
多个表的数据合并成一个表，hive不支持union
样例
select col
form(
select a as col from t1
union all
select b as col from t2
)tmp
要求
字段名字一样
字段类型一样
字段个数一样
子表不能有别名
如果需要从合并之后的表中查询数据，那么合并的表必须要有别名
