1. Hive 常用函数
参考连接：https://blog.csdn.net/ddydavie/article/details/80667727
- 设置运行内存
set mapreduce.map.memory.mb = 1024;
set mapreduce.reduce.memory.mb = 1024;
- 设置变量
set hivevar: var1 = -0.3; --常数
set hivevar: pre_month = date_add(date1, -30);
- 删除表
use xxxdb;
drop table table_name;
- 删除分区
注意：若是外部表，则还需要删除文件(hadoop fs -rm -r -f hdfspath)
alter table table_name drop if exists partitions (d='2019-05-20');
- if 函数
if(boolean condition, a, b)
- 将字符串类型的数据读取为json类型，并得到其中的元素key的值
get_json_object(string s, '$.key')
E.g. get_json_object(newexdata['data'], '$.module')
- Url解析
parse_url()
--返回'facebook.com'
parse_url('http://faceb
ook.com/path/p1.php?query=1','HOST')
-- 返回'/path/p1.php'
parse_url('http://facebook.com/path/p1.php?query=1','PATH')
-- 返回'query=1'
parse_url('http://facebook.com/path/p1.php?query=1','QUERY')
- 返回当前时间
from_unixtime(unix_timestamp(). 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')
- 字符串截取
substring(string A， int start， int len)
- 字符串连接
concat(string A, string B, string C, ...)
- 自定义分隔符sep的字符串连接
concat_ws(string sep, string A, string B, string C, ...)
- 类型转换
cast(expr as type)
- 返回第一个非空参数
coalesce()
- 将一列数据拆成多行数据
参考： https://blog.csdn.net/SunnyYoona/article/details/62894761
lateralView: LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias)
fromClause: FROM baseTable (lateralView)
-- 例子
select pageid, adid
from tmp Lateral view explode(adid_list) adTable AS adid
-- find_in_set : The FIND_IN_SET() function returns the position of a string within a list of strings.
FIND_IN_SET(string, string_list)
2. hive的分区和分桶
参考链接： https://blog.csdn.net/wl1411956542/article/details/52931499
- 注意语句结构需要加分号;
- 创建一个分区表
create table invites(id int, name string) partitioned by (d string)
row fomat delimited
fileds terminated by '\t'
stored as textfile;
- 将数据添加到 '2019-01-11' 分区中
load data local inpath '/home/hadoop/Desktop/data.txt' overwrite into table invites partition(d = '2019-01-11');
- 从分区中查询数据
select *
from invites
where d = '2019-01-11';
- 往一个分区表中的某个分区添加数据
insert overwrite tableinvites partition (d = '2019-01-11')
select *
from test;
- 查看分区情况
hadoop fs -ls /home/hadoop.hive/warehouse/invites
-- 或者
show partitions table name;
3. hive 桶(Bucket)
- 桶是更为细粒度的数据范围划分
- 获得更高的查询处理效率
- 取样（sampling）更高效
- 使用 Clustered by 子句来划分桶所用的列和桶的个数
- hive 使用 id 列上的值， 除以桶数取余， id mod 4 (hash )
create table bucketed_user(id INT, nmae String)
Clustered by (id) INTO 4buckets;
- 插入数据
insert overwrite table bucketed_users
select * from users;
- 对桶中数据进行采样
select *
from bucketed_users
tablesample(bucket 1 out of 4 ON id)
-- 注：tablesample是抽样语句，语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUTOF y)
-- y必须是table总bucket数的倍数或者因子。hive根据y的大小，决定抽样的比例。例
-- 如，table总共分了64份，当y=32时，抽取(64/32=)2个bucket的数据，当y=128时，
-- 抽取(64/128=)1/2个bucket的数据。x表示从哪个bucket开始抽取。例如，table总
-- bucket数为32，tablesample(bucket 3 out of 16)，表示总共抽取（32/16=）2
-- 个bucket的数据，分别为第3个bucket和第（3+16=）19个bucket的数据。
4. hive 中内部表与外部表的区别
参考链接：http://www.aboutyun.com/thread-7458-1-1.html
5. hive 表操作
参考链接：https://blog.csdn.net/bingduanlbd/article/details/52076219
分区表
连续数据报表制作需要分区表
删除分区
ALTER TABLE tablename DROP IF EXISTS PARTITION(d = '2019-01-23');删除掉指定分区
严格模式
SET hive.mapred.mode = strict/nonstrict
-- 默认为 nonstict非严格模式
查询限制
1、对于分区表，必须添加where对于分区字段的条件过滤
2、order by语句必须包含limit输出限制
3、限制执行笛卡尔积的查询
