通过学生-课程关系表，熟悉hive语句

通过学生-课程关系表，熟悉hive语句

1、在hive中创建以下三个表。
create table  student(Sno int,Sname string,Sex string,Sage int,Sdept string)row format delimited fields terminated by ','stored as textfile;
create table course(Cno int,Cname string) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;
create table sc(Sno int,Cno int,Grade int)row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;
2、load数据到三个表中。
load data local inpath '/home/student.txt' overwrite into table student;
load data local inpath '/home/sc.txt' overwrite into table sc;
load data local inpath '/home/course.txt' overwrite into table course;
95001,李勇,男,20,CS
95002,刘晨,女,19,IS
95003,王敏,女,22,MA
95004,张立,男,19,IS
95005,刘刚,男,18,MA
95006,孙庆,男,23,CS
95007,易思玲,女,19,MA
95008,李娜,女,18,CS
95009,梦圆圆,女,18,MA
95010,孔小涛,男,19,CS
95011,包小柏,男,18,MA
95012,孙花,女,20,CS
95013,冯伟,男,21,CS
95014,王小丽,女,19,CS
95015,王君,男,18,MA
95016,钱国,男,21,MA
95017,王风娟,女,18,IS
95018,王一,女,19,IS
95019,邢小丽,女,19,IS
95020,赵钱,男,21,IS
95021,周二,男,17,MA
95022,郑明,男,20,MA
1,数据库
2,数学
3,信息系统
4,操作系统
5,数据结构
6,数据处理
95001,1,81
95001,2,85
95001,3,88
95001,4,70
95002,2,90
95002,3,80
95002,4,71
95002,5,60
95003,1,82
95003,3,90
95003,5,100
95004,1,80
95004,2,92
95004,4,91
95004,5,70
95005,1,70
95005,2,92
95005,3,99
95005,6,87
95006,1,72
95006,2,62
95006,3,100
95006,4,59
95006,5,60
95006,6,98
95007,3,68
95007,4,91
95007,5,94
95007,6,78
95008,1,98
95008,3,89
95008,6,91
95009,2,81
95009,4,89
95009,6,100
95010,2,98
95010,5,90
95010,6,80
95011,1,81
95011,2,91
95011,3,81
95011,4,86
95012,1,81
95012,3,78
95012,4,85
95012,6,98
95013,1,98
95013,2,58
95013,4,88
95013,5,93
95014,1,91
95014,2,100
95014,4,98
95015,1,91
95015,3,59
95015,4,100
95015,6,95
95016,1,92
95016,2,99
95016,4,82
95017,4,82
95017,5,100
95017,6,58
95018,1,95
95018,2,100
95018,3,67
95018,4,78
95019,1,77
95019,2,90
95019,3,91
95019,4,67
95019,5,87
95020,1,66
95020,2,99
95020,5,93
95021,2,93
95021,5,91
95021,6,99
95022,3,69
95022,4,93
95022,5,82
95022,6,100
3、hive的select
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list] ] [LIMIT number]
  • 查询全体学生的学号与姓名
hive> select Sno,Sname from student;
Total MapReduce jobs = 1
  • 查询选修了课程的学生姓名
hive> select distinct Sname from student inner join sc on student.Sno=Sc.Sno;
Total MapReduce jobs = 2
3、hive的group by 和集合函数
在一个query里可以出现多个聚合函数，但是一个query语句里2个聚合函数只能有一个distinct。
hive.map.aggr控制我们怎样去聚合，默认值为false，如果设置为ture后，会在map任务里执行第一级别的聚合，通常这样会有 高的效率，但是需要更大的内存。
  • 查询学生的总人数
hive> select count(distinct Sno)count from student;
Total MapReduce jobs = 1
  • 计算1号课程的学生平均成绩
hive> select avg(distinct Grade) from sc where Cno=1;
  • 查询选修1号课程的学生最高分数
  select Grade from sc where Cno=1 sort by Grade desc limit 1;      
Total MapReduce jobs = 2      
  • 求各个课程号及相应的选课人数 
hive> select Cno,count(1) from sc group by Cno;
Total MapReduce jobs = 1

  •  查询选修了3门以上的课程的学生学号
hive> select Sno from (select Sno,count(Cno)CountCno from sc group by Sno)a where a.CountCno>3;
Total MapReduce jobs = 1

hive> select Sno from sc group by Sno having count(Cno)>3; 
Total MapReduce jobs = 1

4、hive的Order By/Sort By/Distribute By/Cluster By
Order By ，在strict 模式下（hive.mapred.mode=strict),order by 语句必须跟着limit语句，但是在非strict下就不是必须的，这样做的理由是必须有一个reduce对最终的结果进行排序，如果最后输出的行数过多，一个reduce需要花费很长的时间。

hive> set hive.mapred.mode=strict;
hive> select Sno from student order by Sno;
FAILED: Error in semantic analysis: 1:33 In strict mode, if ORDER BY is specified, LIMIT must also be specified. Error encountered near token 'Sno'

Sort By，它通常发生在每一个redcue里，“order by” 和“sort by"的区别在于，前者能给保证输出都是有顺序的，而后者如果有多个reduce的时候只是保证了输出的部分有序。set mapred.reduce.tasks=<number>在sort by可以指定，在用sort by的时候，如果没有指定列，它会随机的分配到不同的reduce里去。

distribute by 按照指定的字段对数据进行划分到不同的输出reduce中 
此方法会根据性别划分到不同的reduce中 ，然后按年龄排序并输出到不同的文件中。
hive> set mapred.reduce.tasks=2;
hive> insert overwrite local directory '/home/hadoop/out' select * from student distribute by Sex sort by Sage;
Cluster By 能保证分配给同一个reduce的相同的列邻近，除distribute by除完成的功能外。
5、Join
  • join只支持等值连接 e.g.
查询每个学生及其选修课程的情况
  • 如果join on的key值不是相同的话，会转化为2个map/reduc e.g. 如果key相同的话会转化为一个map/reduce job，由于第一个job的map/reduce的结果会缓冲起来，然后再跟第二个进行join，所以为了减少内存，必须把量少的放在第一个join上。
hive> select student.*,sc.* from student join sc on (student.Sno =sc.Sno);
查询学生的得分情况。
hive> select student.Sname,course.Cname,sc.Grade from student join sc on student.Sno=sc.Sno join course on sc.Cno=course.cno;
Total MapReduce jobs = 2
  • LEFT，RIGHT 和 FULL OUTER 关键字用于处理 join 中空记录的情况。
hive> select student.Sname,sc.Cno from student left outer join sc on student.Sno=sc.Sno;
如果student的sno值对应的sc在中没有值，则会输出student.Sname null.如果用right out join会保留右边的值，左边的为null。

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。

Join 是不能交换位置的。无论是 LEFT 还是 RIGHT join，都是左连接的。

  SELECT a.val1, a.val2, b.val, c.val

  FROM a

  JOIN b ON (a.key = b.key)

  LEFT OUTER JOIN c ON (a.key = c.key)

先 join a 表到 b 表，丢弃掉所有join key 中不匹配的记录，然后用这一中间结果和 c 表做 join。这一表述有一个不太明显的问题，就是当一个 key 在 a 表和 c 表都存在，但是 b 表中不存在的时候：整个记录在第一次 join，即 a JOIN b 的时候都被丢掉了（包括a.val1，a.val2和a.key），然后我们再和 c 表 join 的时候，如果c.key 与 a.key 或 b.key 相等，就会得到这样的结果：NULL, NULL, NULL, c.val。
  • 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)
  • 如果2个join的表非常小的话，join的过程可能只在mapper中就可以完成。
  • 如果有两个表join on的值为buckets列，并且buckets数量相同的话，可以只在mapper阶段完成。e.g.
 SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value
  FROM a join b on a.key = b.key

在mapper阶段，可以对b的值按buckets进行取值，a表的一个buckets取b表的一个buckets进行join，这样做并不是模式的，必须设置。

set hive.optimize.bucketmapjoin = true
  • 练习：
查询选修2号课程且成绩在90分以上的所有学生。
hive> select student.Sname,sc.Grade from student join sc on student.Sno=sc.Sno where  sc.Cno=2 and sc.Grade>90;
查询与“刘晨”在同一个系学习的学生
hive> select s1.Sname from student s1 left semi join student s2 on s1.Sdept=s2.Sdept and s2.Sname='刘晨';

6、hive的优化
  • 好的模型设计事半功倍。
  • 解决数据倾斜问题。
  • 减少job数。
  • 设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。(比如，10w+级别的计算，用160个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。
  • 了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。set hive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化有时不能适应特定业务背景，开发人员了解业务，了解数据，可以通过业务逻辑精确有效的解决数据倾斜问题。
  • 数据量较大的情况下，慎用count(distinct)，count(distinct)容易产生倾斜问题。
  • 对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法，假如所有的作业设置合理的文件数，对云梯的整体调度效率也会产生积极的正向影响。
  • 优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优。
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