Hive SQL 语法大全~

绝地灬酷狼 2024-03-16 13:53 7阅读 0赞

### 基于语法描述说明 ###

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [LOCATION] 'path';
    SELECT expr, ... FROM tbl ORDER BY col_name [ASC | DESC]
    (A | B | C)

如上语法，在语法描述中出现：

*  `[]`，表示可选，如上`[LOCATION]`表示可写、可不写
 *  `|`，表示或，如上`ASC | DESC`，表示二选一
 *  ...，表示序列，即未完结，如上`SELECT expr, ...` 表示在SELECT后可以跟多个`expr（查询表达式）`，以逗号隔开
 *  `()`，表示必填，如上(A | B | C)表示此处必填，填入内容在A、B、C中三选一

#### 数据库操作 ####

#### 创建数据库 ####

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [LOCATION 'path'] [COMMENT database_comment];

*  `IF NOT EXISTS`，如存在同名数据库`不执行任何操作`，否则`执行创建数据库`操作
 *  `[LOCATION]`，自定义数据库存储位置，`如不填写`，默认数据库在HDFS的路径为：`/user/hive/warehouse`
 *  `[COMMENT database_comment]`，可选，数据库注释

#### 删除数据库 ####

DROP DATABASE [IF EXISTS] db_name [CASCADE];

*  `[IF EXISTS]`，可选，如果存在此数据库执行删除，不存在不执行任何操作
 *  `[CASCADE]`，可选，级联删除，即数据库内存在表，使用CASCADE可以强制删除数据库

#### 数据库修改LOCATION ####

ALTER DATABASE database_name SET LOCATION hdfs_path;

==不会在HDFS对数据库所在目录进行改名，只是修改location后，新创建的表在新的路径，旧的不变==

#### 选择数据库 ####

USE db_name;

*  选择数据库后，后续`SQL`操作基于当前选择的库执行
 *  如不使用use，默认在`default`库执行

**若想切换回使用default库**

USE DEFAULT;

**查询当前USE的数据库**

SELECT current_database();

#### 表操作 ####

#### 数据类型 ####

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>分类</th> 
   <th>类型</th> 
   <th>描述</th> 
   <th>字面量示例</th> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>原始类型</td> 
   <td>BOOLEAN</td> 
   <td>true/false</td> 
   <td>TRUE</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>TINYINT</td> 
   <td>1字节的有符号整数 -128~127</td> 
   <td>1Y</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>SMALLINT</td> 
   <td>2个字节的有符号整数，-32768~32767</td> 
   <td>1S</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>INT</td> 
   <td>4个字节的带符号整数</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>BIGINT</td> 
   <td>8字节带符号整数</td> 
   <td>1L</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>FLOAT</td> 
   <td>4字节单精度浮点数1.0</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>DOUBLE</td> 
   <td>8字节双精度浮点数</td> 
   <td>1.0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>DEICIMAL</td> 
   <td>任意精度的带符号小数</td> 
   <td>1.0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>STRING</td> 
   <td>字符串，变长</td> 
   <td>“a”,’b’</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>VARCHAR</td> 
   <td>变长字符串</td> 
   <td>“a”,’b’</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>CHAR</td> 
   <td>固定长度字符串</td> 
   <td>“a”,’b’</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>BINARY</td> 
   <td>字节数组</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>TIMESTAMP</td> 
   <td>时间戳，毫秒值精度</td> 
   <td>122327493795</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>DATE</td> 
   <td>日期</td> 
   <td>‘2016-03-29’</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td></td> 
   <td>时间频率间隔</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>复杂类型</td> 
   <td>ARRAY</td> 
   <td>有序的的同类型的集合</td> 
   <td>array(1,2)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>MAP</td> 
   <td>key-value,key必须为原始类型，value可以任意类型</td> 
   <td>map(‘a’,1,’b’,2)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>STRUCT</td> 
   <td>字段集合,类型可以不同</td> 
   <td>struct(‘1’,1,1.0), named_stract(‘col1’,’1’,’col2’,1,’clo3’,1.0)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td></td> 
   <td>UNION</td> 
   <td>在有限取值范围内的一个值</td> 
   <td>create_union(1,’a’,63)</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### 基础建表 ####

CREATE [EXTERNAL] TABLE tb_name
        (col_name col_type [COMMENT col_comment], ......)
        [COMMENT tb_comment]
        [PARTITIONED BY(col_name, col_type, ......)]
        [CLUSTERED BY(col_name, col_type, ......) INTO num BUCKETS]
        [ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '']
        [LOCATION 'path']

*  `[EXTERNAL]`，外部表，需搭配
 *  `[ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '']`指定列分隔符
 *  `[LOCATION 'path']`表数据路径
 *  外部表示意  
    `sql CREATE EXTERNAL TABLE test_ext(id int) COMMENT 'external table' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LOCATION 'hdfs://node1:8020/tmp/test_ext';`
 *  `[COMMENT tb_comment]`表注释，可选
 *  `[PARTITIONED BY(col_name, col_type, ......)]`基于列分区

`sql -- 分区表示意 CREATE TABLE test_ext(id int) COMMENT 'partitioned table' PARTITION BY(year string, month string, day string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';`

*  `[CLUSTERED BY(col_name, col_type, ......)]`基于列分桶

`sql CREATE TABLE course (c_id string,c_name string,t_id string) CLUSTERED BY(c_id) INTO 3 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';`

#### 基于其它表的结构建表 ####

CREATE TABLE tbl_name LIKE other_tbl;

#### 基于查询结果建表 ####

CREATE TABLE tbl_name AS SELECT ...;

#### 删除表 ####

DROP TABLE tbl;

#### 修改表 ####

**重命名**

ALTER TABLE old RENAME TO new;

**修改属性**

ALTER TABLE tbl SET TBLPROPERTIES(key=value);
    -- 常用属性
    ("EXTERNAL"="TRUE") -- 内外部表，TRUE表示外部表
    ('comment' = new_comment) -- 修改表注释
    -- 其余属性参见
    https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-listTableProperties

#### 分区操作 ####

**创建分区表**

-- 分区表示意
    CREATE TABLE test_ext(id int) COMMENT 'partitioned table' PARTITION BY(year string, month string, day string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

**添加分区**

ALTER TABLE tablename ADD PARTITION (partition_key='partition_value', ......);

**修改分区值**

ALTER TABLE tablename PARTITION (partition_key='old_partition_value') RENAME TO PARTITION (partition_key='new_partition_value');

==注意==

只会在元数据中修改，不会同步修改HDFS路径吗，如：

*  原分区路径为：`/user/hive/warehouse/test.db/test_table/month=201910`，分区名：`month='201910'`
 *  将分区名修改为：`201911`后，分区所在路径不变，依旧是：`/user/hive/warehouse/test.db/test_table/month=201910`

如果希望修改分区名后，同步修改HDFS的路径，并保证正常可用，需要：

*  在元数据库中：`找到SDS表` \-> `找到LOCATION列` \-> `找到对应分区的路径记录进行修改`
 *  如将记录的：`/user/hive/warehouse/test.db/test_table/month=201910` 修改为：`/user/hive/warehouse/test.db/test_table/month=201911`
 *  在HDFS中，同步修改文件夹名
 *  如将文件夹：`/user/hive/warehouse/test.db/test_table/month=201910` 修改为：`/user/hive/warehouse/test.db/test_table/month=201911`

**删除分区**

ALTER TABLE tablename DROP PARTITION (partition_key='partition_value');

> 删除分区后，只是在元数据中删除，即删除元数据库中：

*  `PARTITION`表
 *  `SDS`表

相关记录  
==分区所在的HDFS文件夹依旧保留==

**加载数据**

LOAD DATA

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'path' INTO TABLE tbl PARTITION(partition_key='partition_value');

INSERT SELECT

INSERT (OVERWRITE | INTO) TABLE tbl PARTITION(partition_key='partition_value') SELECT ... FROM ...;

#### 分桶操作 ####

**建表**

CREATE TABLE course (c_id string,c_name string,t_id string) 
        [PARTITION(partition_key='partition_value')] 
        CLUSTERED BY(c_id) INTO 3 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

*  `CLUSTERED BY(col)` 指定分桶列
 *  `INTO 3 BUCKETS`，设定3个桶

> 分桶表需要开启：  
> `set hive.enforce.bucketing=true;`  
> 设置自动匹配桶数量的reduces task数量

**数据加载**

INSERT (OVERWRITE | INTO) TABLE tbl 
        [PARTITION(partition_key='partition_value')] 
        SELECT ... FROM ... CLUSTER BY(col);

==分桶表无法使用LOAD DATA进行数据加载==

#### 数据加载 ####

**LOAD DATA**

将数据文件加载到表

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'path' INTO TABLE tbl [PARTITION(partition_key='partition_value')];    -- 指定分区可选

**INSERT SELECT**

将其它表数据，加载到目标表

INSERT (OVERWRITE | INTO) TABLE tbl 
        [PARTITION(partition_key='partition_value')]        -- 指定分区，可选
        SELECT ... FROM ... [CLUSTER BY(col)];              -- 指定分桶列，可选

#### 数据导出 ####

**INSERT OVERWRITE SELECT**

INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY ‘path’               -- LOCAL可选，带LOCAL导出Linux本地，不带LOCAL导出到HDFS
        [ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '']      -- 可选，自定义列分隔符
        SELECT ... FROM ...;

**bin/hive**

*  `bin/hive -e 'sql' > export_file` 将`sql`结果重定向到导出文件中
 *  `bin/hive -f 'sql_script_file' > export_file` 将`sql脚本`执行的结果重定向到导出文件中

#### 复杂类型 ####

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>类型</th> 
   <th>定义</th> 
   <th>示例</th> 
   <th>内含元素类型</th> 
   <th>元素个数</th> 
   <th>取元素</th> 
   <th>可用函数</th> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>array</td> 
   <td>array&lt;类型&gt;</td> 
   <td>如定义为array数据为：1,2,3,4,5</td> 
   <td>单值，类型取决于定义</td> 
   <td>动态，不限制</td> 
   <td>array[数字序号] 序号从0开始</td> 
   <td>size统计元素个数 array_contains判断是否包含指定数据</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>map</td> 
   <td>map</td> 
   <td>如定义为：map数据为：{’a’: 1, ‘b’: 2, ‘c’: 3}</td> 
   <td>键值对，K-V，K和V类型取决于定义</td> 
   <td>动态，不限制</td> 
   <td>map[key] 取出对应key的value</td> 
   <td>size统计元素个数array_contains判断是否包含指定数据 map_keys取出全部key，返回array map_values取出全部values，返回array</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>struct</td> 
   <td>struct&lt;子列名 类型, 子列名 类型...&gt;</td> 
   <td>如定义为：struct数据为：’a’, 1, ‘2000-01-01’</td> 
   <td>单值，类型取决于定义</td> 
   <td>固定，取决于定义的子列数量</td> 
   <td>struct.子列名 通过子列名取出子列值</td> 
   <td>暂无</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### 数据查询的课堂SQL记录 ####

#### 基本查询 ####

create database itheima;
    use itheima;
    CREATE TABLE itheima.orders (
        orderId bigint COMMENT '订单id',
        orderNo string COMMENT '订单编号',
        shopId bigint COMMENT '门店id',
        userId bigint COMMENT '用户id',
        orderStatus tinyint COMMENT '订单状态 -3:用户拒收 -2:未付款的订单 -1：用户取消 0:待发货 1:配送中 2:用户确认收货',
        goodsMoney double COMMENT '商品金额',
        deliverMoney double COMMENT '运费',
        totalMoney double COMMENT '订单金额（包括运费）',
        realTotalMoney double COMMENT '实际订单金额（折扣后金额）',
        payType tinyint COMMENT '支付方式,0:未知;1:支付宝，2：微信;3、现金；4、其他',
        isPay tinyint COMMENT '是否支付 0:未支付 1:已支付',
        userName string COMMENT '收件人姓名',
        userAddress string COMMENT '收件人地址',
        userPhone string COMMENT '收件人电话',
        createTime timestamp COMMENT '下单时间',
        payTime timestamp COMMENT '支付时间',
        totalPayFee int COMMENT '总支付金额'
    ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
    
    load data local inpath '/home/hadoop/itheima_orders.txt' into table itheima.orders;
    
    CREATE TABLE itheima.users (
        userId int,
        loginName string,
        loginSecret int,
        loginPwd string,
        userSex tinyint,
        userName string,
        trueName string,
        brithday date,
        userPhoto string,
        userQQ string,
        userPhone string,
        userScore int,
        userTotalScore int,
        userFrom tinyint,
        userMoney double,
        lockMoney double,
        createTime timestamp,
        payPwd string,
        rechargeMoney double
    ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
    
    load data local inpath '/home/hadoop/itheima_users.txt' into table itheima.users;
    
    -- 查询全表数据
    SELECT * FROM itheima.orders;
    
    -- 查询单列信息
    SELECT orderid, userid, totalmoney FROM itheima.orders o ;
    
    -- 查询表有多少条数据
    SELECT COUNT(*) FROM itheima.orders;
    
    -- 过滤广东省的订单
    SELECT * FROM itheima.orders WHERE useraddress LIKE '%广东%';
    
    -- 找出广东省单笔营业额最大的订单
    SELECT * FROM itheima.orders WHERE useraddress LIKE '%广东%'
    ORDER BY totalmoney DESC LIMIT 1;
    
    -- 统计未支付、已支付各自的人数
    SELECT ispay, COUNT(*) FROM itheima.orders o GROUP BY ispay ;
    
    -- 在已付款的订单中，统计每个用户最高的一笔消费金额
    SELECT userid, MAX(totalmoney) FROM itheima.orders WHERE ispay = 1 GROUP BY userid;
    -- 统计每个用户的平均订单消费额
    SELECT userid, AVG(totalmoney) FROM itheima.orders GROUP BY userid;
    -- 统计每个用户的平均订单消费额，并过滤大于10000的数据
    SELECT userid, AVG(totalmoney) AS avg_money FROM itheima.orders GROUP BY userid HAVING avg_money > 10000;
    
    -- 订单表和用户表JOIN 找出用户username
    SELECT o.orderid, o.userid, u.username FROM itheima.orders o JOIN itheima.users u ON o.userid = u.userid;
    SELECT o.orderid, o.userid, u.username FROM itheima.orders o LEFT JOIN itheima.users u ON o.userid = u.userid;

#### RLIKE ####

![c58bb8755cfd801775b2ecc8ba54378e.png][]

image-20230224234706719

![fda7bad8296e770657b12102d77607db.png][]

image-20230224234719463

![7ef7e88acc31350396b9040cbb8258c1.png][]

image-20230224234733895

-- 查找广东省数据
    SELECT * FROM itheima.orders WHERE useraddress RLIKE '.*广东.*';
    -- 查找用户地址是：xx省 xx市 xx区
    SELECT * FROM itheima.orders WHERE useraddress RLIKE '..省 ..市 ..区';
    -- 查找用户姓为：张、王、邓
    SELECT * FROM itheima.orders WHERE username RLIKE '[张王邓]\\S+';
    -- 查找手机号符合：188****0*** 规则
    SELECT * FROM itheima.orders WHERE userphone RLIKE '188\\S{4}0[0-9]{3}';

#### UNION联合 ####

CREATE TABLE itheima.course(
    c_id string, 
    c_name string, 
    t_id string)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
    
    LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/course.txt' INTO TABLE itheima.course;
    -- 基础UNION
    SELECT * FROM itheima.course WHERE t_id = '周杰轮'
        UNION
    SELECT * FROM itheima.course WHERE t_id = '王力鸿';
    -- 去重演示
    SELECT * FROM itheima.course
        UNION
    SELECT * FROM itheima.course;
    -- 不去重
    SELECT * FROM itheima.course
        UNION ALL
    SELECT * FROM itheima.course;
    -- UNION写在FROM中 UNION写在子查询中
    SELECT t_id, COUNT(*) FROM 
    (
        SELECT * FROM itheima.course WHERE t_id = '周杰轮'
            UNION ALL
        SELECT * FROM itheima.course WHERE t_id = '王力鸿' 
    ) AS u GROUP BY t_id;
    
    -- 用于INSERT SELECT
    INSERT OVERWRITE TABLE itheima.course2
    SELECT * FROM itheima.course 
        UNION
    SELECT * FROM itheima.course;

#### Sampling采样 ####

# 随机桶抽取， 分配桶是有规则的
    # 可以按照列的hash取模分桶
    # 按照完全随机分桶
    -- 其它条件不变的话，每一次运行结果一致
    select username, orderId, totalmoney FROM itheima.orders 
        tablesample(bucket 3 out of 10 on username);
    
    -- 完全随机，每一次运行结果不同
    select * from itheima.orders 
        tablesample(bucket 3 out of 10 on rand());
    
    
    
    # 数据块抽取，按顺序抽取，每次条件不变，抽取结果不变
    -- 抽取100条
    select * from itheima.orders
        tablesample(100 rows);
    
    -- 取1%数据
    select * from itheima.orders
        tablesample(1 percent);
    
    -- 取 1KB数据
    select * from itheima.orders
        tablesample(1K);

#### 虚拟列 ####

虚拟列是Hive内置的可以在查询语句中使用的特殊标记，可以查询数据本身的详细参数。

Hive目前可用3个虚拟列：

- INPUT__FILE__NAME，显示数据行所在的具体文件
    - BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE，显示数据行所在文件的偏移量
    - ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK，显示数据所在HDFS块的偏移量
      此虚拟列需要设置：SET hive.exec.rowoffset=true 才可使用
    SET hive.exec.rowoffset=true;
    
    SELECT orderid, username, INPUT__FILE__NAME, BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE, ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK FROM itheima.orders;
    
    SELECT *, BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE FROM itheima.orders WHERE BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE < 1000;
    
    SELECT orderid, username, INPUT__FILE__NAME, BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE, ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK FROM itheima.orders_bucket;
    
    SELECT INPUT__FILE__NAME, COUNT(*) FROM itheima.orders_bucket GROUP BY INPUT__FILE__NAME;

#### 函数 ####

数值、集合、转换、日期函数

-- 查看所有可用函数
    show functions;
    -- 查看函数使用方式
    describe function extended count;
    -- 数值函数
    -- round 取整，设置小数精度
    select round(3.1415926);        -- 取整(四舍五入)
    select round(3.1415926, 4);     -- 设置小数精度4位(四舍五入)
    -- 随机数
    select rand();                  -- 完全随机
    select rand(3);                 -- 设置随机数种子，设置种子后每次运行结果一致的
    -- 绝对值
    select abs(-3);
    -- 求PI
    select pi();
    
    -- 集合函数
    -- 求元素个数
    select size(work_locations) from test_array;
    select size(members) from test_map;
    -- 取出map的全部key
    select map_keys(members) from test_map;
    -- 取出map的全部value
    select map_values(members) from test_map;
    -- 查询array内是否包含指定元素，是就返回True
    select * from test_array where ARRAY_CONTAINS(work_locations, 'tianjin');
    -- 排序
    select *, sort_array(work_locations) from test_array;
    
    
    -- 类型转换函数
    -- 转二进制
    select binary('hadoop');
    -- 自由转换，类型转换失败报错或返回NULL
    select cast('1' as bigint);
    
    -- 日期函数
    -- 当前时间戳
    select current_timestamp();
    -- 当前日期
    select current_date();
    -- 时间戳转日期
    select to_date(current_timestamp());
    -- 年月日季度等
    select year('2020-01-11');
    select month('2020-01-11');
    select day('2020-01-11');
    select quarter('2020-05-11');
    select dayofmonth('2020-05-11');
    select hour('2020-05-11 10:36:59');
    select minute('2020-05-11 10:36:59');
    select second('2020-05-11 10:36:59');
    select weekofyear('2020-05-11 10:36:59');
    -- 日期之间的天数
    select datediff('2022-12-31', '2019-12-31');
    -- 日期相加、相减
    select date_add('2022-12-31', 5);
    select date_sub('2022-12-31', 5);

#### 社交案例操作SQL ####

准备数据

-- 创建数据库
    create database db_msg;
    -- 选择数据库
    use db_msg;
    
    -- 如果表已存在就删除
    drop table if exists db_msg.tb_msg_source ;
    -- 建表
    create table db_msg.tb_msg_source(
        msg_time string comment "消息发送时间",
        sender_name string comment "发送人昵称",
        sender_account string comment "发送人账号",
        sender_sex string comment "发送人性别",
        sender_ip string comment "发送人ip地址",
        sender_os string comment "发送人操作系统",
        sender_phonetype string comment "发送人手机型号",
        sender_network string comment "发送人网络类型",
        sender_gps string comment "发送人的GPS定位",
        receiver_name string comment "接收人昵称",
        receiver_ip string comment "接收人IP",
        receiver_account string comment "接收人账号",
        receiver_os string comment "接收人操作系统",
        receiver_phonetype string comment "接收人手机型号",
        receiver_network string comment "接收人网络类型",
        receiver_gps string comment "接收人的GPS定位",
        receiver_sex string comment "接收人性别",
        msg_type string comment "消息类型",
        distance string comment "双方距离",
        message string comment "消息内容"
    );
    
    -- 上传数据到HDFS(Linux命令)
    hadoop fs -mkdir -p /chatdemo/data
    hadoop fs -put chat_data-30W.csv /chatdemo/data/
    
    -- 加载数据到表中，基于HDFS加载
    load data inpath '/chatdemo/data/chat_data-30W.csv' into table tb_msg_source;
    
    -- 验证数据加载
    select * from tb_msg_source tablesample(100 rows);
    -- 验证一下表的数量
    select count(*) from tb_msg_source;

ETL清洗转换

create table db_msg.tb_msg_etl(
        msg_time string comment "消息发送时间",
        sender_name string comment "发送人昵称",
        sender_account string comment "发送人账号",
        sender_sex string comment "发送人性别",
        sender_ip string comment "发送人ip地址",
        sender_os string comment "发送人操作系统",
        sender_phonetype string comment "发送人手机型号",
        sender_network string comment "发送人网络类型",
        sender_gps string comment "发送人的GPS定位",
        receiver_name string comment "接收人昵称",
        receiver_ip string comment "接收人IP",
        receiver_account string comment "接收人账号",
        receiver_os string comment "接收人操作系统",
        receiver_phonetype string comment "接收人手机型号",
        receiver_network string comment "接收人网络类型",
        receiver_gps string comment "接收人的GPS定位",
        receiver_sex string comment "接收人性别",
        msg_type string comment "消息类型",
        distance string comment "双方距离",
        message string comment "消息内容",
        msg_day string comment "消息日",
        msg_hour string comment "消息小时",
        sender_lng double comment "经度",
        sender_lat double comment "纬度"
    );
    
    INSERT OVERWRITE TABLE db_msg.tb_msg_etl
    SELECT 
        *, 
        DATE(msg_time) AS msg_day, 
        HOUR(msg_time) AS msg_hour, 
        SPLIT(sender_gps, ',')[0] AS sender_lng, 
        SPLIT(sender_gps, ',')[1] AS sender_lat
    FROM db_msg.tb_msg_source
    WHERE LENGTH(sender_gps) > 0;

指标计算

需求1

--保存结果表
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb_rs_total_msg_cnt 
    COMMENT "每日消息总量" AS 
    SELECT 
        msg_day, 
        COUNT(*) AS total_msg_cnt 
    FROM db_msg.tb_msg_etl 
    GROUP BY msg_day;

需求2

--保存结果表
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb_rs_hour_msg_cnt 
    COMMENT "每小时消息量趋势" AS  
    SELECT  
        msg_hour, 
        COUNT(*) AS total_msg_cnt, 
        COUNT(DISTINCT sender_account) AS sender_user_cnt, 
        COUNT(DISTINCT receiver_account) AS receiver_user_cnt
    FROM db_msg.tb_msg_etl GROUP BY msg_hour;

需求3

CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb_rs_loc_cnt
    COMMENT '今日各地区发送消息总量' AS 
    SELECT 
        msg_day,  
        sender_lng, 
        sender_lat, 
        COUNT(*) AS total_msg_cnt 
    FROM db_msg.tb_msg_etl
    GROUP BY msg_day, sender_lng, sender_lat;

需求4

--保存结果表
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb_rs_user_cnt
    COMMENT "今日发送消息人数、接受消息人数" AS
    SELECT 
    msg_day, 
    COUNT(DISTINCT sender_account) AS sender_user_cnt, 
    COUNT(DISTINCT receiver_account) AS receiver_user_cnt
    FROM db_msg.tb_msg_etl
    GROUP BY msg_day;

需求5

--保存结果表
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS db_msg.tb_rs_s_user_top10
    COMMENT "发送消息条数最多的Top10用户" AS
    SELECT 
        sender_name AS username, 
        COUNT(*) AS sender_msg_cnt 
    FROM db_msg.tb_msg_etl 
    GROUP BY sender_name 
    ORDER BY sender_msg_cnt DESC 
    LIMIT 10;

需求6

CREATE TABLE IF NOT EXISTS db_msg.tb_rs_r_user_top10
    COMMENT "接收消息条数最多的Top10用户" AS
    SELECT 
    receiver_name AS username, 
    COUNT(*) AS receiver_msg_cnt 
    FROM db_msg.tb_msg_etl 
    GROUP BY receiver_name 
    ORDER BY receiver_msg_cnt DESC 
    LIMIT 10;

需求7

CREATE TABLE IF NOT EXISTS db_msg.tb_rs_sender_phone
    COMMENT "发送人的手机型号分布" AS
    SELECT 
        sender_phonetype, 
        COUNT(sender_account) AS cnt 
    FROM db_msg.tb_msg_etl 
    GROUP BY sender_phonetype;

需求8

--保存结果表
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS db_msg.tb_rs_sender_os
    COMMENT "发送人的OS分布" AS
    SELECT
        sender_os, 
        COUNT(sender_account) AS cnt 
    FROM db_msg.tb_msg_etl 
    GROUP BY sender_os

#### Hive列注释、表注释等乱码解决方案 ####

-- 在Hive的MySQL元数据库中执行
    use hive;
    
    1).修改字段注释字符集
    
    alter table COLUMNS_V2 modify column COMMENT varchar(256) character set utf8;
    2).修改表注释字符集
    
    alter table TABLE_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;
    3).修改分区表参数，以支持分区键能够用中文表示
    
    alter table PARTITION_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;
    alter table PARTITION_KEYS modify column PKEY_COMMENT varchar(4000) character set utf8;
    4).修改索引注解
    
    mysql>alter table INDEX_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;

[c58bb8755cfd801775b2ecc8ba54378e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/16/eadb589bdb2249f3adca72f5bb36b824.png
[fda7bad8296e770657b12102d77607db.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/16/dfdd9d1b98a14ba09261bf76d60bbad6.png
[7ef7e88acc31350396b9040cbb8258c1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/16/c188828e04554db4b79818015c71b3dd.png