hive的高级查询（group by、 order by、 join 、 distribute by、sort by、 clusrer by、 union all等）

Love The Way You Lie 2022-02-04 09:09 247阅读 0赞

参考：[https://www.cnblogs.com/huxinga/p/7688376.html][https_www.cnblogs.com_huxinga_p_7688376.html]

**查询操作**

group by、 order by、 join 、 distribute by、
    sort by、 clusrer by、 union all

**底层的实现**

`mapreduce`

### **常见的聚合操作** ###

count计数

count(*)    所有值不全为NULL时，加1操作
    count(1)    不管有没有值，只要有这条记录，值就加1
    count(col)  col列里面的值为null，值不会加1，这个列里面的值不为NULL，才加1

sum求和

`sum(可转成数字的值）  返回bigint`

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**

**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**，与配置无关。**数据量很大时，慎用。**

**执行流程**

![20150718195327489][]

从表中读取数据，执行where条件，以col1，col2列的值做成组合key，其他列值作为value，然后在把数据传到同一个reduce中，根据需要的排序方式进行。

![20150718195017226][]

![20150718195029875][]

### **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         -->Map端执行
    group by col1 [,col2]   -->Reduce端执行
    [having]                -->Reduce端执行
    注意 select后面非聚合列，必须出现在group by中 select后面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`为true，会启动一个优化程序，避免数据倾斜。

**执行流程**

![20150718203417709][]

从表中读取数据，执行where条件，以col1列分组，把col列的内容作为key，其他列值作为value，上传到reduce，在reduce端执行聚合操作和having过滤。

eg:

set mapred.reduce.tasks=5;  
select \* from TabOrder order by ch asc,num desc;

set mapred.reduce.tasks=3;  
select ch ,count(1) as num from TabOrder group by ch;

set hive.groupby.skewindata = true;  
select ch ,count(1) as num from TabOrder group by ch having count(1)>2;

select col from tablename group by col; <==> select distinct col from tablename;

![20150718202620309][]

![20150718203253806][]

### **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记录。

join等值连接（内连接），只有某个值在m和n中同时存在时。

`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`。即查找a表中的数据，**是否在b表中存在，找出存在的数据。**

**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。

select m.col as col1, m.col2 as col2, n.col3 as col3 from  
(select col1,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     (reduced端执行)

set hive.optimize.skewjoin=true;

读取数据执行where条件，按col列分组，把col列的内容作为key，其他列作为value，传到reduce，在reduce端执行连接操作和where过滤。

**eg:**

create table m(  
ch string,  
num string  
)  
row format delimited   
fields terminated by '\\t'   
lines terminated by '\\n'   
stored as textfile;  
load data local inpath '/liguodong/hivedata/m' into table m;  
create table n(  
ch string,  
num string  
)  
row format delimited   
fields terminated by '\\t'   
lines terminated by '\\n'   
stored as textfile;  
load data local inpath '/liguodong/hivedata/n' into table n;  
select \* from m;  
select \* from n;

内连接  
select s.ch,s.num,t.num from  
(select ch,num from m)s  
join  
(select ch,num from n)t  
on s.ch=t.ch;

左外连接  
select s.ch,s.num,t.num from  
(select ch,num from m)s  
left outer  join  
(select ch,num from n)t  
on s.ch=t.ch;

右外连接  
select s.ch,s.num,t.num from  
(select ch,num from m)s  
right outer  join  
(select ch,num from n)t  
on s.ch=t.ch;

![20150718215146298][]

**数据输出对比**

![20150718213543659][]

select s.ch,s.num from
    (select ch,num from m)s
    left semi join
    (select ch,num from n)t
    on s.ch=t.ch;

运行结果：
    A       1
    C       5
    C       3

**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。

**缺点** 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。

**执行流程**

![20150718221131082][]

从大表读取数据，执行where条件。把小表加载到内存中，每读取大表中的一条数据，都要和内存中的小表数据进行比较。

第一种方式，自动方式 配置以下参数 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;
    注意：/*+mapjoin(n)*/不能省略，只需替换表名n值即可。

简单总结一下，**map join的使用场景**： 1、关联操作中有一张表非常小 2、不等值的链接操作

select c.city,p.province   
from  
(select province,city from city)c  
join  
(select province from province)p  
on c.province=p.province;

mapjoin手动方式  
select /\*+mapjoin(p)\*/ c.city,p.province   
from  
(select province,city from city)c  
join  
(select province from province)p  
on c.province=p.province;

比较二则的比较时间。

**Hive分桶JOIN** 对于每一个表（table）或者分区，Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。 Hive是针对某一列进行分桶。 Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。 **好处** 获得更高的查询处理效率。 使取样（sampling）更高效。

create table bucketed\_user  
(  
id  int,  
name  string  
)  
clustered by (id) sorted by (name) into 4 buckets  
row format delimited fields terminated by '\\t'   
stored as textfile;

set hive.enforce.bucketing=true;

**分桶的使用**

select * from bucketed_user tablesample(bucket 1 out of 2 on id)
    
    bucket join

set hive.optimize.bucketmapjoin=true;
    set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;
    set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat;

连接两个在（包含连接列）相同列上划分了桶的表，可以使用Map端连接（Map side join）高效的实现。比如JOIN操作。 对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了捅操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大减少JOIN的数据量。 对于map端连接的情况，两个表以相同方式划分桶。处理左边表内某个桶的mapper知道右边表内相匹配的行在对应的桶内。因此，mapper只需要获取那个桶（这只是右边表内存储数据的·小部分）即可进行连接。 这一优化方法并不一定要求两个表必须桶的个数相同，两个表的桶个数是倍数关系也可以。

### **distribute by、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 col – 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对比**

都是按key值划分数据 都使用reduce操作 \*\*唯一不同的是\*\*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 对比**

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。

**执行流程**

![20150719095910493][]

从表中读取数据，执行where条件。 设置reduce数为3，以distribute by列的值作为key,其他列值作为value，然后把数据根据key值传到不同的reduce，然后按sort by字段进行排序。

**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

把一个大文件放到一些小文件中  
set mapred.reduce.tasks=5;-->下面的city将会输出到五个文件中

insert overwrite table city  
selsct time,country,province,city from info  
distribute by province;

把一些小文件放到一个大文件中  
set mapred.reduce.tasks=1;-->下面的province将会输出到一个大文件中  
insert overwrite table province partition(dt='20150719')  
selsct time,country,province from city   
distribute by country;

注：province是一个分区表。

### **cluster by** ###

把有相同值的数据聚集到一起，并排序。 效果等价于distribute by col sort by col cluster by col  <==> distribute by col sort by col

### **union all** ###

多个表的数据合并成一个表，hive不支持union

select col from(
    select a as col from t1
    union all
    select b as col from t2
    )tmp

**执行流程**

![20150719100313044][]

从表中读取数据，执行where条件。合并到同一个表中。

**union all必须满足如下要求** 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

select \* from (  
select \* from m  
union all  
select \* from n  
)temp;

如果两张表的字段名不一样，要将一个表修改别名同另一个表的字段名一样。  
select \* from (  
select col1,col2 from m  
union all  
select col1,col3 as col2 from n  
)temp;

![20150719112514278][]

[https_www.cnblogs.com_huxinga_p_7688376.html]: https://www.cnblogs.com/huxinga/p/7688376.html
[20150718195327489]: /images/20220204/560f9716a49c4b7888b3b56a0899a73a.png
[20150718195017226]: /images/20220204/beae5121ff574ac48a332546128d6d89.png
[20150718195029875]: /images/20220204/01eb24c44cf3443da87e393256e840dd.png
[20150718203417709]: /images/20220204/ab107ee630e640d3b64590889667b88c.png
[20150718202620309]: /images/20220204/217da50c6aba495c92d05c0080ebef93.png
[20150718203253806]: /images/20220204/8b2d82da84344b79813f2081249f28f8.png
[20150718215146298]: /images/20220204/47f95d6634f840a782e3a821f0ebd9c3.png
[20150718213543659]: /images/20220204/f4620f9844dd46a796879a52182d6af8.png
[20150718221131082]: /images/20220204/6de40505896940b998dbae92ba31c2ab.png
[20150719095910493]: /images/20220204/7747faea0078457981897386082e975e.png
[20150719100313044]: /images/20220204/5ef1daaf00ab47dc829e168cfaf22478.png
[20150719112514278]: /images/20220204/eaf7f006f8a2492ca6f1909568141933.png